一文掌握Pandas数据结构
数据科学 一文掌握Pandas数据结构

在网络上的Pandas教程中,很多都提到了如何使用Pandas将已有的数据(如csv,如hdfs等)直接加载成Pandas数据对象,然后在其基础上进行数据分析操作,但是,很多时候,我们需要自己创建Pandas数据对象,并填入一些数据,常见的应用场景如:我们想要将现有的数据进行处理,并生成一个新的Pandas数据对象,还有,我们想利用Pandas的数据保存功能(比如to_csv, to_json, to_hdf等等)把我们采集到的数据写入到IO里边,因此掌握Pandas对象的特性,以及如何创建也是很重要的。因此在本篇文章中,我们主要侧重于介绍Pandas数据结构本身的特性,以及如何创建一个Series或者DataFrame数据对象,并填入一些数据。 在 利用Pandas索引和选取数据 这篇文章中我们对如何使用Pandas导入已有数据,并索引和操作这些数据进行了详细介绍,那是基于已有的数据并直接导入成了Pandas的数据格式,其实有些时候我们需要利用pandas数据结构创建自己的对象,按自己的方式保存新数据,我们将在本文中介绍如何实现。

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利用Pandas索引和选取数据
数据科学 利用Pandas索引和选取数据

使用Pandas做数据分析的时候,用的最多的功能恐怕就是对于数据集的索引,选组数据子集。Pandas库提供了很多非常实用的方法,了解并熟练使用这些方法而不是用for循环的方法将会事半功倍。在这一篇文章中,我们将着重介绍这些方法。 我们将使用2019年全国新能源汽车的销量数据作为演示数据,数据保存在一个csv文件中,读者可以在GitHub仓库下载到 https://github.com/pythonlibrary/practice-pandas-skills.git 本篇文章中会使用到两个库pandas 和 numpy,确保它们都正确的安装,而工作环境则使用jupyter notebook,如果有需要学习如何搭建环境的,可以阅读 数据科学家的一种工作环境 – virtualenv和Jupyter Notebook。

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数据可视化 – 利用Bokeh和Bottle.py在网上展示你的数据
数据科学 数据可视化 数据可视化 – 利用Bokeh和Bottle.py在网上展示你的数据

本文将展示如何使用python搭建一个网页应用来展示你的数据图表 很多有关于使用python搭建网页应用的文章聚焦在如何教读者搭建一个网页应用(大多是博客),很多关于使用python做数据可视化的文章聚焦在如何教读者使用python的图表库来做可视化(大多是在jupyter notebook环境下) 在数据科学中,通过图表将数据可视化是一个很重要的工作,在开始数据分析之前,通过数据可视化可以帮助我们理解数据,而更重要的是,在完成分析、预测等等过程之后,我们需要通过数据可视化讲结论展示出来。通过网页创建可以交互的图表是展示数据的一个重要手段。

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