决策树这节中涉及到了很多pandas中的新的函数用法等，所以我单拿出来详细的理解一下这些pandas处理过程，进一步理解pandas背后的数据处理的手段原理。 决策树程序 数据载入 pd.read_csv()竟然可以直接请求URL... ... DataFrame.head()可以查看前面几行的数据 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-09-08 19:36:06
阅读次数：
335
loc——通过行标签索引行数据 iloc——通过行号获取行数据 ix——结合前两种的混合索引 具体见http://blog.csdn.net/xw_classmate/article/details/51333646 另外DataFrame[columnsA == columnsB]或者DataFr ...
分类：
其他好文 时间：
2017-09-08 00:19:31
阅读次数：
383
查看所有单元格是否为NaN DataFrame.isnull() 这个函数会返回一个和原来表格大小相同的表格，原表格值为NaN，此表中为True，否则为False pandas.notnull() 结果恰好是上一个表格的取反 DataFrame.dropna(axis=0, how='any', t ...
分类：
其他好文 时间：
2017-09-07 14:47:16
阅读次数：
130
Series（列）方法describe()，对于不同类型的变量的列，有不同返回值（http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.describe.html） 列方法Series.value_counts( ...
分类：
其他好文 时间：
2017-09-06 23:58:58
阅读次数：
541
本文来源于《利用python进行数据分析》中文版，大家有兴趣可以看原版，入门的东西得脚踏实地哈 1、pandas 数据结构介绍 首先熟悉它的两个主要数据结构，Series 和 DataFrame Series 是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据以及一组与之相关的数据标签组成。 Series字符 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-09-06 19:55:38
阅读次数：
253
数据来源见前边的几篇随笔 对其中的一列排序 可以看到返回的是一个Series 我们也可以对整个DataFrame进行排序 优先按high排序，high有相同的，按lower排序 ...
分类：
编程语言 时间：
2017-09-05 22:01:12
阅读次数：
203
同样，引入一个DataFrame 然后使用drop（）函数，删除了换手率‘turnover’列，如下： 如需删除多列，可以将data.drop('turnover', axis=1, inplace=True)中的‘turnover’，改成一个需要删除列（列名的）字符串list。 删除行 list内 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-09-05 20:53:41
阅读次数：
484
摘要：pandas是一个强大的Python数据分析工具包，pandas的两个主要数据结构Series（一维）和DataFrame（二维）处理了金融，统计，社会中的绝大多数典型用例科学，以及许多工程领域。在Spark中，python程序可以方便修改，省去java和scala等的打包环节，如果需要导出文 ...
分类：
编程语言 时间：
2017-09-02 15:29:09
阅读次数：
157
使用格式：DataFrame.describe(percentile_width=None, percentiles=None, include=None, exclude=None) 作用：生成各种汇总统计信息，不包括代表非数字值的特殊值。 参数： 1.percentile_width：Float ...
分类：
其他好文 时间：
2017-08-31 14:35:42
阅读次数：
357
