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如何用pandas分析mysql中的数据

Pandas是Python下一个开源数据分析的库,它提供的数据结构DataFrame极大的简化了数据分析过程中一些繁琐操作。
1. 基本使用:创建DataFrame. DataFrame是一张二维的表,大家可以把它想象成一张Excel表单或者Sql表。Excel 2007及其以后的版本的最大行数是1048576,最大列数是16384,超过这个规模的数据Excel就会弹出个框框“此文本包含多行文本,无法放置在一个工作表中”。Pandas处理上千万的数据是易如反掌的sh事情,同时随后我们也将看到它比SQL有更强的表达能力,可以做很多复杂的操作,要写的code也更少。
说了一大堆它的好处,要实际感触还得动手码代码。首要的任务就是创建一个DataFrame,它有几种创建方式:
(1)列表,序列(pandas.Series), numpy.ndarray的字典
二维numpy.ndarray
别的DataFrame
结构化的记录(structured arrays)
(2)其中,二维ndarray创建DataFrame,代码敲得最少:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4))
df
0 1 2 3
0 0.927474 0.127571 1.655908 0.570818
1 -0.425084 -0.382933 0.468073 -0.862898
2 -1.602712 -0.225793 -0.688641 1.167477
3 -1.771992 -0.692575 -0.693494 -1.063697
4 -0.456724 0.371165 1.883742 -0.344189
5 1.024734 0.647224 1.134449 0.266797
6 1.247507 0.114464 2.271932 -0.682767
7 -0.190627 -0.096997 -0.204778 -0.440155
8 -0.471289 -1.025644 -0.741181 -1.707240
9 -0.172242 0.702187 -1.138795 -0.112005
(3)通过describe方法,可以对df中的数据有个大概的了解:
df.describe()
0 1 2 3
count 10.000000 10.000000 10.000000 10.000000
mean -0.189096 -0.046133 0.394722 -0.320786
std 1.027134 0.557420 1.258019 0.837497
min -1.771992 -1.025644 -1.138795 -1.707240
25% -0.467648 -0.343648 -0.692281 -0.817865
50% -0.307856 0.008734 0.131648 -0.392172
75% 0.652545 0.310266 1.525543 0.172096
max 1.247507 0.702187 2.271932 1.167477
2. 改变cell。
3. group by。
4. 读写文件。

怎么利用pandas做数据分析

pandas提供了使我们能够快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本书用得最多的pandas对象是DataFrame,它是一个面向列(column-oriented)的二维表结构,且含有行标和列标:
>>> frame
total_bill tip sex smoker day time size
1 16.99 1.01 Female No Sun Dinner 2
2 10.34 1.66 Male No Sun Dinner 3
3 21.01 3.5 Male No Sun Dinner 3
4 23.68 3.31 Male No Sun Dinner 2
5 24.59 3.61 Female No Sun Dinner 4
6 25.29 4.71 Male No Sun Dinner 4
7 8.77 2 Male No Sun Dinner 2
8 26.88 3.12 Male No Sun Dinner 4
9 15.04 1.96 Male No Sun Dinner 2
10 14.78 3.23 Male No Sun Dinner 2
pandas兼具NumPy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库(如SQL)灵活的数据处理功能。它提供了复杂精细的索引功能,以便更为便捷地完成重塑、切片和切块、聚合以及选取数据子集等操作。pandas将是我在本书中使用的主要工具。
对于金融行业的用户,pandas提供了大量适用于金融数据的高性能时间序列功能和工具。事实上,我一开始就是想把pandas设计为一款适用于金融数据分析应用的工具。
对于使用R语言进行统计计算的用户,肯定不会对DataFrame这个名字感到陌生,因为它源自于R的data.frame对象。但是这两个对象并不相同。R的data.frame对象所提供的功能只是DataFrame对象所提供的功能的一个子集。虽然本书讲的是Python,但我偶尔还是会用R做对比,因为它毕竟是最流行的开源数据分析环境,而且很多读者都对它很熟悉。
pandas这个名字本身源自于panel data(面板数据,这是计量经济学中关于多维结构化数据集的一个术语)以及Python data analysis(Python数据分析)。

pandas 怎么处理表格中的空值

Pandas是Python下一个开源数据分析的库,它提供的数据结构DataFrame极大的简化了数据分析过程中一些繁琐操作。
1. 基本使用:创建DataFrame. DataFrame是一张二维的表,大家可以把它想象成一张Excel表单或者Sql表。Excel 2007及其以后的版本的最大行数是1048576,最大列数是16384,超过这个规模的数据Excel就会弹出个框框“此文本包含多行文本,无法放置在一个工作表中”。Pandas处理上千万的数据是易如反掌的sh事情,同时随后我们也将看到它比SQL有更强的表达能力,可以做很多复杂的操作,要写的code也更少。
说了一大堆它的好处,要实际感触还得动手码代码。首要的任务就是创建一个DataFrame,它有几种创建方式:
(1)列表,序列(pandas.Series), numpy.ndarray的字典
二维numpy.ndarray
别的DataFrame
结构化的记录(structured arrays)
(2)其中,二维ndarray创建DataFrame,代码敲得最少:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4))
df
0 1 2 3
0 0.927474 0.127571 1.655908 0.570818
1 -0.425084 -0.382933 0.468073 -0.862898
2 -1.602712 -0.225793 -0.688641 1.167477
3 -1.771992 -0.692575 -0.693494 -1.063697
4 -0.456724 0.371165 1.883742 -0.344189
5 1.024734 0.647224 1.134449 0.266797
6 1.247507 0.114464 2.271932 -0.682767
7 -0.190627 -0.096997 -0.204778 -0.440155
8 -0.471289 -1.025644 -0.741181 -1.707240
9 -0.172242 0.702187 -1.138795 -0.112005
(3)通过describe方法,可以对df中的数据有个大概的了解:
df.describe()
0 1 2 3
count 10.000000 10.000000 10.000000 10.000000
mean -0.189096 -0.046133 0.394722 -0.320786
std 1.027134 0.557420 1.258019 0.837497
min -1.771992 -1.025644 -1.138795 -1.707240
25% -0.467648 -0.343648 -0.692281 -0.817865
50% -0.307856 0.008734 0.131648 -0.392172
75% 0.652545 0.310266 1.525543 0.172096
max 1.247507 0.702187 2.271932 1.167477
2. 改变cell。
3. group by。
4. 读写文件。

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