Python数据分析库pandas基本操作方法_python
下面就为大家分享一篇Python数据分析库pandas基本操作方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起过来看看吧pandas是什么？是它吗？。。。。很显然pandas没有这个家伙那么可爱。。。。我们来看看pandas的官网是怎么来定义自己的：pandas is an open source, easy-to-use data structures and data analysis tools f...
通过Python中的pandas库对cdn日志进行分析详解
RL、UA、Referer等。以前都是用 bash shell 实现的，但是当日志量较大，日志文件数G、行数达数千万亿级时，通过 shell 处理有些力不从心，处理时间过长。于是研究了下Python pandas这个数据处理库的使用。一千万行日志，处理完成在40s左右。代码#!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- # sudo pip install pandas _...
Pandas实现数据类型转换的一些技巧
这篇文章主要介绍了关于Pandas实现数据类型转换的一些技巧，有着一定的参考价值，现在分享给大家，有需要的朋友可以参考一下前言Pandas是Python当中重要的数据分析工具，利用Pandas进行数据分析时，确保使用正确的数据类型是非常重要的，否则可能会导致一些不可预知的错误发生。Pandas 的数据类型：数据类型本质上是编程语言用来理解如何存储和操作数据的内部结构。例如，一个程序需要理解你可以将两个数字加...
在pandas的DataFrame中sort_values isin的使用实例
1.在pandas的DataFrame中，我们经常需要根据某属性来选取指定条件的行，这时isin方法就特别有效。import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1,2,3],[1,3,4],[2,4,3]],index = ['one','two','three'],columns = ['A','B','C']) print df # A B C # one 1 2 3 #...
pandas中的Dataframe查询有哪些方法
这次给大家带来pandas中的Dataframe查询有哪些方法，pandas中Dataframe查询的注意事项有哪些，下面就是实战案例，一起来看一下。pandas为我们提供了多种切片方法，而要是不太了解这些方法，就会经常容易混淆。下面举例对这些切片方法进行说明。数据介绍先随机生成一组数据：In [5]: rnd_1 = [random.randrange(1,20) for x in xrange(1000...
pandas技巧之 详解DataFrame中的apply与applymap方法
以上就是pandas技巧之 详解DataFrame中的apply与applymap方法的详细内容，更多请关注Work网其它相关文章！ ...
pandas+dataframe实现行列选择与切片操作
这次给大家带来pandas+dataframe实现行列选择与切片操作，pandas+dataframe实现行列选择与切片操作的注意事项有哪些，下面就是实战案例，一起来看一下。SQL中的select是根据列的名称来选取；Pandas则更为灵活，不但可根据列名称选取，还可以根据列所在的position（数字，在第几行第几列，注意pandas行列的position是从0开始）选取。相关函数如下：1）loc，基于列...
pandas妙招之 在DataFrame中通过索引高效获取数据
以上就是pandas妙招之 在DataFrame中通过索引高效获取数据的详细内容，更多请关注Work网其它相关文章！ ...