示例＃1：按索引标签删除行 其代码中，传递索引标签列表，并使用.drop（）方法删除与这些标签对应的行。 # importing pandas module import pandas as pd # making data frame from csv file data = pd.read_csv("nba.csv", index_col ="Name" ) # dropping
詹惠儿
2018-12-10
Python是一种用于数据分析的优秀语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。Pandas是其中一个软件包，可以更轻松地导入和分析数据。 Pandas为数据分析人员提供了一种使用.drop()方法删除和过滤数据框的方法。可以使用此方法使用索引标签或列名删除行或列。 语法： DataFrame.drop（labels = None，axis = 0，index = None，co
詹惠儿
2018-12-10
代码＃2：DataFrames Merge Pandas提供单个函数merge（），作为DataFrame对象之间所有标准数据库连接操作的入口点。 # Python program to merge # dataframes using Panda # Dataframe created left = pd.DataFrame({'Key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'
詹惠儿
2018-12-10
数据帧是具有多个行和列的二维数据结构。在数据框中，数据仅以行和列的形式对齐。数据帧可以执行算术运算和条件运算。它有可变的大小。 下面是使用Numpy和Pandas的实现。 所需模块： 导入numpy为np 将pandas导入为pd 代码＃1： DataFrames连接 concat() 函数执行沿轴执行连接操作的所有繁重工作，同时在其他轴上执行索引（如果有）的可选集合逻辑（并集或交集）。 #
詹惠儿
2018-12-10
通过在jupyter笔记本中按shift tab可以看到任何功能的参数。下面给出了有用的用法： # importing Pandas library import pandas as pd pd.read_csv(filepath_or_buffer = "pokemon.csv") # makes the passed rows header pd.read_csv(
詹惠儿
2018-12-10
Python是一种用于数据分析的优秀语言，主要是因为以数据为中心的python包的奇妙生态系统。Pandas是其中一个软件包，可以更轻松地导入和分析数据。 import pandas： 将pandas导入为pd 代码＃1：read_csv是一个重要的pandas函数，用于读取csv文件并对其执行操作。 # Import pandas import pandas as pd # readi
詹惠儿
2018-12-10
方差分析 ANOVA代表方差分析。执行以确定不同分类数据组之间的关系。 在ANOVA下我们有两个测量结果： - F-testscore：显示组的变量意味着变化--p 值：它显示结果的重要性 这可以使用python模块scipy方法名称f_oneway（）执行 语法： 这些样品是每组的样品测量值。 作为结论，我们可以说，如果ANOVA检验给我们一个大的F检验值和一个小的p值，那么其他变量和分
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2018-12-10
分组是panda中可用的有趣措施，它可以帮助我们找出不同分类属性对其他数据变量的影响。让我们看一个关于同一数据集的例子，我们想要弄清楚人们年龄和教育对投票数据集的影响。 DF.groupby(['education', 'vote']).mean() 输出有点像这样： 如果输出表的这个组不太容易理解，那么分析人员可以使用数据透视表和热图来进行可视化。
詹惠儿
2018-12-08
一个有用的工具是boxplot，您可以通过matplotlib模块使用它。Boxplot是数据分布的图形表示，显示极值，中位数和四分位数。我们可以通过使用箱线图轻松找出异常值。现在考虑我们再次处理的数据集，并绘制属性总体的箱线图 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt DF = pd.read_csv("https://raw.g
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2018-12-08
描述性统计信息是了解数据特征并快速汇总数据的有用方法。python中的pandas提供了一个有趣的方法describe（）。describe函数对数据集应用基本统计计算，如点标准偏差等。自动跳过任何缺失值或NaN值。describe（）函数给出了数据分布的良好画面。 DF.describe() 另一个有用的方法，如果value_counts（）可以计算分类属性值系列中每个类别的计数。例如，
詹惠儿
2018-12-08
Python中的探索性数据分析 EDA是数据分析中的一种现象，用于更好地理解数据方面，例如： - 数据的主要特征 - 变量和它们之间的关系 - 确定哪些变量对我们的问题很重要 我们将研究各种探索性数据分析方法，如： 描述性统计，这是一种简要概述我们正在处理的数据集的方法，包括样本的一些度量和特征 分组数据[使用基本分组由基 ] 方差分析，方差分析，是一种将观察集中的变化划分为不同成分的计算方法
詹惠儿
2018-12-08
散点图用于绘制数据集中两个变量的值。它有助于找到所选择的两个变量之间的相关性。 # import necessary modules from bokeh.charts import Scatter, output_notebook, show import pandas as pd # output to notebook output_notebook() # read dat
詹惠儿
2018-12-08
直方图 直方图用于表示数值数据的分布。直方图中矩形的高度与类间隔中的值的频率成比例。 # import necessary modules from bokeh.charts import Histogram, output_notebook, show import pandas as pd # output to notebook output_notebook() # read
詹惠儿
2018-12-08
Box图用于表示图上的统计数据。它有助于总结数据中存在的各种数据组的统计特性。 # import necessary modules from bokeh.charts import BoxPlot, output_notebook, show import pandas as pd # output to notebook output_notebook() # read dat
詹惠儿
2018-12-08
条形图显示带矩形条的分类数据。条形的长度与所表示的值成比例。 # import necessary modules import pandas as pd from bokeh.charts import Bar, output_notebook, show # output to notebook output_notebook() # read data in datafram
詹惠儿
2018-12-08
单行 要创建单行，请使用line（）方法。 # import modules from bokeh.plotting import figure, output_notebook, show # output to notebook output_notebook() # create figure p = figure(plot_width = 400, plot_height =
詹惠儿
2018-12-08
Bokeh是Python中的一个数据可视化库，提供高性能的交互式图表和绘图。散景输出可以在各种媒体中获得，如笔记本，HTML和服务器。可以在Django和flask应用程序中嵌入散景图。 Bokeh为用户提供了两个可视化界面： 要安装散装包，请在终端中运行以下命令： pip安装散景 用于生成散景图的数据集是从Kaggle收集的。 代码＃1：散点标记 要创建散点圆标记，请使用circle（）
詹惠儿
2018-12-08
聚合值不能直接与非聚合值一起使用以获得结果。因此，可以使用以下概念： 使用连接 - 创建一个包含聚合值结果的子表。 使用Join，使用子表中的结果显示非聚合值。 问题1的解决方案使用JOIN： 样本数据的输出： 使用'Over'子句 - 超出条款的条款用于将数据制成分区。 指定的功能适用于每个分区。 使用OVER子句解决问题的方法2：
詹惠儿
2018-12-07
先决条件- 在SQL集合函数，加入在SQL 集合函数上执行的一组值的计算，并返回一个值。现在，考虑一个员工表EMP和一个具有以下结构的部门表DEPT： 并且需要以下结果： 显示名称，SAL，EMP的工作与MAX，MIN，AVG，EMPS的总工作人员一起做同样的工作。 显示具有EMP工作量的DEPTNAME。
詹惠儿
2018-12-07
循环控制语句将执行从其正常序列更改。当执行离开作用域时，将销毁在该作用域中创建的所有自动对象。Python支持以下控制语句。 Continue Statement 它将控件返回到循环的开头。 # Prints all letters except 'e' and 's' for letter in 'geeksforgeeks': if letter == 'e' or letter ==
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2018-12-07
