NumPy-nad- Pandas 的第一步 根据缓冲罐废水分析的结果，我准备了“ Buffer_Tank_data.csv”文件。 基于特定参数的值，程序将生成一个图表，显示这些值随时间的变化。 从 数据 中为特定参数生成图表 读取一个csv文件。 csv文件没有标题，因此将header参数设置为None。 通过设置df.columns属性显式设置每个列的名称 有关 数据 框的一些方法。 创建一个将字符串对象转换为日期格式的函数。 使用上述功能来格式化“日期/日期”列中的值 更改熊猫生成的自动增量ID，并使用Timestamp DS列作为索引 创建一个函数来掩盖列中的缺失值 创建一个函数，该函数从值中删除不需要的符号以获得特定的数字 为 列名 分配数字-创建字典 用户决定哪个参数（根据所选编号）将显示在图表上。

Python 数据 挖掘与分析 数据 挖掘与分析全文共36页，当前为第1页。 数据 处理 过程 数据 挖掘与分析全文共36页，当前为第2页。 数据 获取和收集从 数据 源获取： From Excel import pandas as pd import numpy as np data1=pd.read_excel("filename.xlsx")#使用 pandas 读取excel From CSV #ocding:utf-8 import numpy as np import pandas as pd df00=pd.read_csv('20161009.csv',delimiter=';') From 网页: urllib urllib2 httplib httplib2 import urllib import re dBytes = urllib.request.urlopen('http://aaa.bbb.ccc/page').read() dStr = dBytes.decode() #在 python 3中urllib.read() 语句功能是将dBytes 转换成 Str m = re.findall('正则解析表达式', dStr) 例如：利用正则表达式解析表格内容 数据 挖掘与分析全文共36页，当前为第3页。 获取并连接： #coding:utf-8 import numpy as np import pandas as pd print '===========' lcsv=[] lcsv.append(pd.read_csv('20161009.csv',delimiter=';',names=['date','val','name','cop','acter','directer','type'])) lcsv.append(pd.read_csv('20161016.csv',delimiter=';',names=['date','val','name','cop','acter','directer','type'])) lcsv.append(pd.read_csv('20161023.csv',delimiter=';',names=['date','val','name','cop','acter','directer','type'])) lcsv.append(pd.read_csv('20161030.csv',delimiter=';',names=['date','val','name','cop','acter','directer','type'])) print '-------------' nf=pd.concat(lcsv) print nf 原理与要点： Concat的参数是一个 "列表" 扩展：利用OS，浏览目录，获得 Filename List，利用遍历 Filename List， 打开多个文件 数据 挖掘与分析全文共36页，当前为第4页。 数据 整理例如：整理、去空、去重、合并、选取、 数据 准备： 重要准备：index，header，columns header-1 header-2 header-3 header-4 …… index-0 index-1 index-2 index-3 index-4 index-5 index-6 index-7 …… 显示各要素: 显示索引 显示 列名 显示 数据 的值 显示 数据 描述 数据 挖掘与分析全文共36页，当前为第5页。 数据 清洗和整理例如：去空、去重、合并、选取、 数据 准备： 显示各要素: 显示索引 df.index 显示 列名 df.columns 显示 数据 的值 df.values 可以重构一个DataFrame 扩展：rdf=pd.DataFrame(data,index=inxlst，columns=colst) 显示 数据 描述 df.describe ，简报 数据 挖掘与分析全文共36页，当前为第6页。 数据 清洗和整理去空、 处理 缺失： isnull(),notnull() #测试空(not null)值，返回True，False dropna() #dropna(axis=1,how='all'),按列删除 all Na，缺省为axis=0，即按行 df.fillna() #填充，inpalce，不产生副本 #fillna(0)填充0，fillna({c1:v1,cx:vx})利用字典x列填充v #可以利用函数：mean、random.randon等等 数据 挖掘与分析全文共36页，当前为第7页。 数据 清洗和整理去重： duplicated() #测试重值，返回True，False drop_duplicates () #填充，inpalce，不产生

拯救 pandas 计划（6）——多级 分组 并将次级条件转换为 列名 / 数据 需求/ 需求拆解/ 需求 处理 方法一方法二方法三/ 总结 最近发现周围的很多小伙伴们都不太乐意使用 pandas ，转而投向其他的 数据 操作库，身为一个 数据 工作者，基本上是张口 pandas ，闭口 pandas 了，故而写下此系列以让更多的小伙伴们爱上 pandas 。 系列文章说明： 系 列名 （系列文章序号）——此次系列文章具体解决的需求 windows 10 python 3.8 pandas >=1.2.4 / 数据 需求 需要将下列

pandas 读取表格的时候，经常把Excel表的 列名 也读取为 数据 。解决方法是把header设置为0而不是None infection=pd.read_csv('dataset/data_processed/infection.csv', sep=',', header=0, names=None) 若需要自己写列

etable：Go中的DataTable / DataFrame结构 etable （或eTable）在Go（golang）中提供了DataTable / DataFrame结构，类似于 Python 中的和 ，以及 ，它使用了按共同的最外层行维对齐的etensor n维列。 e的名称来自emergent神经网络仿真框架，但e也是超维的，扩展的，电动的，易于使用的-都是好东西.. :) 有关如何使用该系统进行 数据 分析的完整演示，请参见examples/dataproc ，与使用 pandas 的的示例并行，以直接查看其如何转换为该框架。 请参阅 ，以获取指导文档等。 按照一般惯例，按名称而不是索引访问列是最安全，最清晰和相当快的（有一个映射会缓存列索引），因此基本访问方法名称通常带有 列名 参数，而那些带列索引有Idx后缀。 此外，我们采用，即对返回错误消息的版本使用Try后缀。 这些方法的

一、 pandas 读取和存储excel、csv文件 1、df1 = pd.read_excel( file_path ,index_col = ‘col2’ ) 设置索引列为col2，读取出来的 数据 是dataframe格式 2、df2 = pd.read_csv( serprator =’::’,engine = python ) 设置分隔符和读取引擎 3、dataframe.to_excel( file_path ) dataframe.to_csv( ) 4、pd.read_excel(filepath,