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numpy利用数组进行数据处理详解大数据
将条件逻辑表述为数组运算 numpy.where()是一个三目运算的表达式 1 In [34]: xarr = np.array([1.1,1.2,1.3,1.4,1…
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Numpy用于数组的文件输入输出详解大数据
这一章比较简单,内容也比较少。而且对于文件的读写,还是使用pandas比较好。numpy主要是读写文本数据和二进制数据的。 将数组以二进制的格式保存到硬盘上 主要的函数有numpy…
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numpy的random模块详细解析详解大数据
随机抽样 (numpy.random) 简单的随机数据 rand(d0, d1, …, dn) 随机值 >>>…
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pandas(零)数据结构详解大数据
pandas的两个主要的数据结构: Series series是一种类似于一维数组的对象,它由一组数据(NumPy数组类型的数据)和一组与之相关的数据标签(索引)组成。 1 fro…
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pandas(一)操作Series和DataFrame的基本功能详解大数据
reindex:重新索引 pandas对象有一个重要的方法reindex,作用:创建一个适应新索引的新对象 以Series为例 1 >>> series_obj …
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pandas(二)函数应用和映射详解大数据
NumPy的ufuncs也可以操作pandas对象 >>> frame one two three four a 0 1 2 3 b 4 5 6 7 c 8 9 …
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pandas(三)汇总和计算描述统计详解大数据
pandas对象有一些常用的数学和统计的方法,大部分都属于约简或汇总统计。 SUM方法 DataFrame对象的sum方法,返回一个含有列小计的Series >>>…
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pandas(四)唯一值、值计数以及成员资格详解大数据
针对Series对象,从中抽取信息 unique可以得到Series对象的唯一值数组 >>> obj = Series([‘c’,’a’,’d’,’a’,’a’,…
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pandas(五)处理缺失数据和层次化索引详解大数据
pandas用浮点值Nan表示浮点和非浮点数组中的缺失数据。它只是一个便于被检测的标记而已。 >>> string_data = Series([‘aardvar…
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pandas(六)读写文本格式的数据详解大数据
pandas提供的将表格型数据读取为DataFrame对象的函数。 函数 说明 read_csv 从文件、URL、文件型对象中加载带分隔符的数据。默认分隔符为逗号。 read_ta…