python中pd的用法,python里pd

本文目錄一覽：

• 1、Python pd.DataFrame(np.random.rand(100,4).cumsum(0),columns=[‘A’,’B’,’C’,’D’]) 是什麼意思？求大神
• 2、在pycharm 中 pd是什麼意思？
• 3、可以讓你快速用Python進行數據分析的10個小技巧
• 4、Python使用Pandas可以實現嗎，求大神指教，在線等？
• 5、新手關於python中pandas函數的使用

Python pd.DataFrame(np.random.rand(100,4).cumsum(0),columns=[‘A’,’B’,’C’,’D’]) 是什麼意思？求大神

pd.DataFrame（）函數是創建一個二維表

傳入的兩個參數：

第一個是所存放的數據

np.random.rand(100,4) 這個的意思是生成指定維度的的[0,1)範圍之間的隨機數，生成為維度100行4列的二維數組，下面的例子你可以作為參照

請點擊輸入圖片描述

而之後的

cumsum()其實第一個參數本來傳入的需要是數組，然後計算軸向元素累加和，

而你的例子中進行了簡化，即np.cumsum(a, 0) == a.cumsum(0)

其中的傳入參數0表示axis=0，即按照行累加，例子中即隨機數的累加

舉個例子a =[ [(1,2,3)],

                   [(4,5,6)] ]

a.cumsum(0)就是

[ [(1,2,3)],

[(5,7,9)] ]~~~~~~~~（1+4）（2+5）（3+6）

第二個參數columns是DataFrame的列名分別為ABCD

在pycharm 中 pd是什麼意思？

import pandas as pd

Python中import的as語法，pd作為pandas的簡寫，

後續對pandas的引用，可以直接使用pd

可以讓你快速用Python進行數據分析的10個小技巧

一些小提示和小技巧可能是非常有用的，特別是在編程領域。有時候使用一點點黑客技術，既可以節省時間，還可能挽救“生命”。

一個小小的快捷方式或附加組件有時真是天賜之物，並且可以成為真正的生產力助推器。所以，這裡有一些小提示和小技巧，有些可能是新的，但我相信在下一個數據分析項目中會讓你非常方便。

Pandas中數據框數據的Profiling過程

Profiling（分析器）是一個幫助我們理解數據的過程，而Pandas Profiling是一個Python包，它可以簡單快速地對Pandas 的數據框數據進行 探索 性數據分析。

Pandas中df.describe()和df.info()函數可以實現EDA過程第一步。但是，它們只提供了對數據非常基本的概述，對於大型數據集沒有太大幫助。 而Pandas中的Profiling功能簡單通過一行代碼就能顯示大量信息，且在交互式HTML報告中也是如此。

對於給定的數據集，Pandas中的profiling包計算了以下統計信息：

由Pandas Profiling包計算出的統計信息包括直方圖、眾數、相關係數、分位數、描述統計量、其他信息——類型、單一變量值、缺失值等。

安裝

用pip安裝或者用conda安裝

pip install pandas-profiling

conda install -c anaconda pandas-profiling

用法

下面代碼是用很久以前的泰坦尼克數據集來演示多功能Python分析器的結果。

#importing the necessary packages

import pandas as pd

import pandas_profiling

df = pd.read_csv(‘titanic/train.csv’)

pandas_profiling.ProfileReport(df)

一行代碼就能實現在Jupyter Notebook中顯示完整的數據分析報告，該報告非常詳細，且包含了必要的圖表信息。

還可以使用以下代碼將報告導出到交互式HTML文件中。

profile = pandas_profiling.ProfileReport(df)

profile.to_file(outputfile=”Titanic data profiling.html”)

Pandas實現交互式作圖

Pandas有一個內置的.plot（）函數作為DataFrame類的一部分。但是，使用此功能呈現的可視化不是交互式的，這使得它沒那麼吸引人。同樣，使用pandas.DataFrame.plot（）函數繪製圖表也不能實現交互。 如果我們需要在不對代碼進行重大修改的情況下用Pandas繪製交互式圖表怎麼辦呢？這個時候就可以用Cufflinks庫來實現。

Cufflinks庫可以將有強大功能的plotly和擁有靈活性的pandas結合在一起，非常便於繪圖。下面就來看在pandas中如何安裝和使用Cufflinks庫。

安裝

pip install plotly

# Plotly is a pre-requisite before installing cufflinks

pip install cufflinks

用法

#importing Pandas

import pandas as pd

#importing plotly and cufflinks in offline mode

import cufflinks as cf

import plotly.offline

cf.go_offline()

cf.set_config_file(offline=False, world_readable=True)

是時候展示泰坦尼克號數據集的魔力了。

df.iplot()

df.iplot() vs df.plot()

右側的可視化顯示了靜態圖表，而左側圖表是交互式的，更詳細，並且所有這些在語法上都沒有任何重大更改。

Magic命令

Magic命令是Jupyter notebook中的一組便捷功能，旨在解決標準數據分析中的一些常見問題。使用命令％lsmagic可以看到所有的可用命令。

所有可用的Magic命令列表

Magic命令有兩種：行magic命令（line magics），以單個％字符為前綴，在單行輸入操作；單元magic命令（cell magics），以雙%%字符為前綴，可以在多行輸入操作。如果設置為1，則不用鍵入%即可調用Magic函數。

接下來看一些在常見數據分析任務中可能用到的命令：

% pastebin

％pastebin將代碼上傳到Pastebin並返回url。Pastebin是一個在線內容託管服務，可以存儲純文本，如源代碼片段，然後通過url可以與其他人共享。事實上，Github gist也類似於pastebin，只是有版本控制。

在file.py文件中寫一個包含以下內容的python腳本，並試着運行看看結果。

#file.py

def foo(x):

return x

在Jupyter Notebook中使用％pastebin生成一個pastebin url。

%matplotlib notebook

函數用於在Jupyter notebook中呈現靜態matplotlib圖。用notebook替換inline，可以輕鬆獲得可縮放和可調整大小的繪圖。但記得這個函數要在導入matplotlib庫之前調用。

%run

用％run函數在notebook中運行一個python腳本試試。

%run file.py

%%writefile

%% writefile是將單元格內容寫入文件中。以下代碼將腳本寫入名為foo.py的文件並保存在當前目錄中。

%%latex

%%latex函數將單元格內容以LaTeX形式呈現。此函數對於在單元格中編寫數學公式和方程很有用。

查找並解決錯誤

交互式調試器也是一個神奇的功能，我把它單獨定義了一類。如果在運行代碼單元時出現異常，請在新行中鍵入％debug並運行它。 這將打開一個交互式調試環境，它能直接定位到發生異常的位置。還可以檢查程序中分配的變量值，並在此處執行操作。退出調試器單擊q即可。

Printing也有小技巧

如果您想生成美觀的數據結構，pprint是首選。它在打印字典數據或JSON數據時特別有用。接下來看一個使用print和pprint來顯示輸出的示例。

讓你的筆記脫穎而出

我們可以在您的Jupyter notebook中使用警示框/注釋框來突出顯示重要內容或其他需要突出的內容。注釋的顏色取決於指定的警報類型。只需在需要突出顯示的單元格中添加以下任一代碼或所有代碼即可。

藍色警示框：信息提示

p class=”alert alert-block alert-info”

bTip:/b Use blue boxes (alert-info) for tips and notes.

If it’s a note, you don’t have to include the word “Note”.

/p

黃色警示框：警告

p class=”alert alert-block alert-warning”

bExample:/b Yellow Boxes are generally used to include additional examples or mathematical formulas.

/p

綠色警示框：成功

p class=”alert alert-block alert-success”

Use green box only when necessary like to display links to related content.

/p

紅色警示框：高危

p class=”alert alert-block alert-danger”

It is good to avoid red boxes but can be used to alert users to not delete some important part of code etc.

/p

打印單元格所有代碼的輸出結果

假如有一個Jupyter Notebook的單元格，其中包含以下代碼行：

In [1]: 10+5

11+6

Out [1]: 17

單元格的正常屬性是只打印最後一個輸出，而對於其他輸出，我們需要添加print()函數。然而通過在notebook頂部添加以下代碼段可以一次打印所有輸出。

添加代碼後所有的輸出結果就會一個接一個地打印出來。

In [1]: 10+5

11+6

12+7

Out [1]: 15

Out [1]: 17

Out [1]: 19

恢復原始設置：

InteractiveShell.ast_node_interactivity = “last_expr”

使用’i’選項運行python腳本

從命令行運行python腳本的典型方法是：python hello.py。但是，如果在運行相同的腳本時添加-i，例如python -i hello.py，就能提供更多優勢。接下來看看結果如何。

首先，即使程序結束，python也不會退出解釋器。因此，我們可以檢查變量的值和程序中定義的函數的正確性。

其次，我們可以輕鬆地調用python調試器，因為我們仍然在解釋器中：

import pdb

pdb.pm()

這能定位異常發生的位置，然後我們可以處理異常代碼。

自動評論代碼

Ctrl / Cmd + /自動注釋單元格中的選定行，再次命中組合將取消注釋相同的代碼行。

刪除容易恢復難

你有沒有意外刪除過Jupyter notebook中的單元格？如果答案是肯定的，那麼可以掌握這個撤消刪除操作的快捷方式。

如果您刪除了單元格的內容，可以通過按CTRL / CMD + Z輕鬆恢復它。

如果需要恢復整個已刪除的單元格，請按ESC + Z或EDIT撤消刪除單元格。

結論

在本文中，我列出了使用Python和Jupyter notebook時收集的一些小提示。我相信它們會對你有用，能讓你有所收穫，從而實現輕鬆編碼！

Python使用Pandas可以實現嗎，求大神指教，在線等？

導入numpy和pandas；

構造Excel 1裡面的數據，賦給變量data_input；

抽取data_input的A、B、D三列數據，進行展平；

把第3步的結果賦給變量data_output，即Excel 2裡面的數據；

import numpy as np

import pandas as pd

# ‘F’表示按fortran語言的風格進行排列

data_input = np.arange(20).reshape(5, 4, order=’F’) + 1

data_input = pd.DataFrame(data_input, columns=[‘A’, ‘B’, ‘C’, ‘D’])

data_output = data_input[[‘A’, ‘B’, ‘D’]].values.flatten(order=’F’)

data_output = pd.DataFrame({‘序列’: data_output})

新手關於python中pandas函數的使用

利用Python的pandas數據結構來讀取excel表格的數據，部分代碼如下：

#-*- coding:utf-8 -*-

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

catering_data=”catering_sale.xls”

data=pd.read_excel(catering_data,index_col=u’日期’)

#讀取數據，指定”日期”列為索引列

大多數書上都是這樣寫的，但是在Python2.7上運行時出現錯誤。（沒有在Python3.x版本試過）

出現了如下問題：

這裡寫圖片描述

使用help（pd.read_excel）發現參數中有必選參數sheetname,加入到函數中，代碼如下：

#-*- coding:utf-8 -*-

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

catering_data=”catering_sale.xls”

data=pd.read_excel(catering_data,sheetname=0,index_col=u’日期’)

運行成功。

sheetname=0 的意思是：讀取xls文件中的第一個表格。（假設文件中有很多個表格）

另外，也可以將文件轉換成csv格式，就不需要這個參數了。代碼如下：

catering_data=”catering_sale.csv”

data=pd.read_csv(catering_data)