pandas库中DataFrame常用基本函数汇总-二元运算

2020-07-15

DataFrame是python中pandas库里一种常见的数据框结构,也可以看做是一个矩阵形式，单元格能够存放数值、字符串等，类似于表，也可以当做由Series组成的字典。 DataFrame中包含很多基础函数，很多刚接触到DataFra ...

如何使用python的pandas库来迅速读取EXCEL文件？

2020-07-15

EXCEL是我们平常工作中使用最多、最方便、最简单的一款数据统计和分析工具，但是如果数据量过大，EXCEL就不那么好用了，甚至连打开也变得非常困难，那么这时候就轮到python出场了。今天小编将会给大家分享如何使用 ...

pandas也能修改样式？快速给你的数据换个Style！

2020-07-14

Pandas是一款很强大的Python库，具有很多方便的功能，今天小编就给大家分享用Pandas修改样式。 以下内容转载于早起Python微信公众号。 作者：刘早起 文章来源：早起Python 前言 在之前的很多文章中 ...

pandas缺失值的填补方法——fillna

2020-07-06

在处理数据的过程中，经常会遇到原数据部分内容的缺失，为了保证我们最终数据统计结果的正确性，通常我们有两种处理方式，第一种就是删除掉这些部分缺失的数据;第二种就是填补这些缺失的数据。接下来，我们主要介 ...

pandas模块的数据结构有哪几种？

2020-07-06

pandas 是 Python 的外部模块，基于NumPy ，是为了解决数据分析任务而创建的，对数据挖掘前期数据的处理工作十分有用。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法，而且 纳入了大量库和一些标 ...

对比python字符串函数，学习pandas的str矢量化字符串函数

2020-06-30

文章来源：数据分析与统计学之美 作者：黄伟呢 1.概述 python字符串应该是python里面最重要的数据类型了，因此学会怎么处理各种各样的字符串，显得尤为重要。 我们不仅要学会怎么处理单个字符串， ...

pandas数据结构：Series

2020-06-16

pandas有Series和DataFrame两种数据结构，我们之前已经讲过了DataFrame，接下来给大家介绍下另一种数据结构Series。 什么是Series？ # 自定义Series索引 arr = np.random.rand(5) s = pd.Series(arr, ind ...

pandas数据结构：DataFrame

2020-06-12

刚刚接触pandas的朋友，想了解数据结构，就一定要认识DataFrame，接下来给大家详细介绍！ 初识pandas数据结构：DataFrame import numpy as np import pandas as pd data = {\"name\": [\"Jack\", \"Tom\ ...

数据挖掘：pandas时间模块管理

2020-06-10

pandas datetime # datetime.timedelta 时间差 t1 = datetime.datetime(2017,10,1) print(t1) print(\"\") tx = datetime.timedelta(100)  # timedelta(days=0, seconds=0, microseconds=0, millisecond ...

pandas数据处理：常用却不甚了解的函数，pd.read_excel()

2020-06-01

人们经常用pandas处理表格型数据，时常需要读入excel表格数据，很多人一般都是直接这么用：pd.read_excel(“文件路径文件名”),再多一点的设置可能是转义一下路径中的斜杠，一旦原始的excel表不是很规整，这 ...

使用python来绘制漂亮的图表:pandas篇！

2020-05-27

使用Python绘制数据，可以使用三种不同方式，它们分别是pandas，Seaborn和Plotly。 我们将通过利用《 2019年世界幸福报告》中的数据来做到这一点。我用Gapminder和Wikipedia的信息丰富了《世界幸福报告》数据，以便 ...

超详细教程 | pandas合并之append和concat

2020-05-27

本篇文章主要介绍了pandas中对series和dataframe对象进行连接的方法：pd.append()和pd.concat()，文中通过示例代码对这两种方法进行了详细的介绍，希望能对各位python小白的学习有所帮助。 一、df.append(d ...

Python数据分析之pandas数据结构

2020-03-31

作者 | CDA数据分析师 之前的文章写了Python的基础知识，从这部分内容开始正式进入到正式的数据分析过程中，主要讲述每个数据分析过程都会用到什么操作，这些操作用Excel是怎样实现 ...

用python-pandas作图矩阵

2018-02-24

用python-pandas作图矩阵 我们在采用机器学习算法对数据进行分析时，首先要对数据进行了解，而了解数据最快速的方式就是可视化。但是作者可视化采用的方法对很多data都通用，且采用的是各种图形的图矩阵，如直 ...

用Python的pandas框架操作Excel文件中的数据教程

2017-08-04

用Python的pandas框架操作Excel文件中的数据教程 本文的目的，是向您展示如何使用pandas 来执行一些常见的Excel任务。有些例子比较琐碎，但我觉得展示这些简单的东西与那些你可以在其他地方找到的复杂功能同等 ...

针对SAS用户：Python数据分析库pandas

2017-06-21

针对SAS用户：Python数据分析库pandas 这篇文章是Randy Betancourt的用于SAS用户的快速入门中的一章。Randy编写这本指南，让SAS用户熟悉Python和Python的各种科学计算工具。 本文包括的主题： 导入包 ...

【CDA干货】Python实操：造价清单汇总分类

2026-01-19

在建筑工程造价工作中，清单汇总分类是核心环节之一，尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程（如混凝土浇筑、钢筋制作、扶手安装等）的构件，人工汇总不仅效率低下，还易因分项繁杂、数据量大出现漏算、错算问 ...

【CDA干货】线性回归在多因子选股中的应用全解析

2026-01-09

在量化投资领域，多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子（如估值、成长、盈利、流动性等），筛选出综合因子表现优异的股票，构建具有超额收益潜力的投资组合。而线性回 ...

CDA数据分析师实战：列联表分析与卡方检验的业务应用

2026-01-09

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作场景中，分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相关”“地域分布与消费决策是否有关联”“营销渠道与转化结果是否存在关联”。列联表分 ...

【CDA干货】Python to_excel设置颜色完全指南：从基础到实战

2026-01-06

在数据处理与可视化场景中，将Python分析后的结果导出为Excel文件是高频需求。而通过设置单元格颜色，能让Excel中的数据更具层次感——比如用红色标记异常值、绿色突出达标数据、黄色标注重点信息，极大提升数据可读 ...