df1.index与df.类别

1、查看数据类型：type(a)

创新互联专注于南宫企业网站建设,响应式网站设计,商城开发。南宫网站建设公司,为南宫等地区提供建站服务。全流程定制网站制作，专业设计，全程项目跟踪，创新互联专业和态度为您提供的服务

2、查看已安装的包：

在dos命令行界面：如果你使用的是pip来作为你的python包管理器的话，可以在命令行下直接运行$ pip freeze或者$ pip list来查看安装包的信息，当然其它的包管理器也有类似的功能，同时，你也可以在python交互式解释器中导入pip模块来查看包信息。

在python提示符下，用help(‘modules’)，可以显示所有包名称，用import sys as s s.modules.keys() ，可以显示系统模块；

3、在LINUX环境下安装anaconda：;utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-2.pc_relevant_defaultdepth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-2.pc_relevant_defaultutm_relevant_index=5

1）先找需要安装版本的官网地址链接，如；

2）在linux控制台输入：wget

3）先赋权在安装程序：chmod +x Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh

./Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh

4）一直按ENTER，直到出现选择yes or no，输入yes；

5）继续按ENTER，直到出现选择yes，输入yes，添加环境变量；

6）若上面这一步没选择yes，会默认选择no，则需要自己到安装anaconda的路径下，设置环境变量：

export PATH=/home/anaconda3/bin:KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '#' at position 36: …一句话注释掉： #̲ export PATH=/u…PATH

export PATH=/root/anaconda3/bin:$PATH

8）然后，保存更改：source ~/.bashrc

9）检测是否安装成功：

进入自己的文件夹目录下输入：anaconda -V conda -V

4、在linux环境下下载并安装mysql：…%2522%257Drequest_id=164517585116780265466903biz_id=0utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2blogbaidu_landing_v2~default-3-89874564.nonecaseutm_term=linux%E7%8E%AF%E5%A2%83%E4%B8%8B%E5%AE%89%E8%A3%85mysqlspm=1018.2226.3001.4450

1）先找安装包网址链接：从官网或者网盘下载

2）用linux命令将安装包下载到指定文件夹下：wget

3）再安装到指定目录下：

cd 路径

解压：tar -zxvf mysql-5.7.25-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz

修改文件夹名称：mv mysql-5.7.25-linux-glibc2.12-x86_64 /mysql

2）新建data目录

命令：mkdir /mysql/data

3）新建mysql用户组及mysql用户

命令：groupadd mysql //新建用户组

命令：useradd mysql -g mysql //新建用户

4）将/usr/local/mysql的所有者及所属组改为mysql

chown -R mysql.mysql /usr/local/mysql

5）配置

命令：/usr/local/mysql/bin/mysql_install_db --user=mysql --basedir=/usr/local/mysql/ --datadir=/usr/local/mysql/data

6）配置/etc/my.cnf

vim /etc/my.cnf

7）开启服务

命令：cp /usr/local/mysql/support-files/mysql.server /etc/init.d/mysql //将mysql加入服务

命令：chkconfig mysql on //开机自动启动

命令：service mysql start //开启mysql服务

开启mysql服务报错， 在这里插入图片描述

8）设置密码

命令：/usr/local/mysql/bin/mysql -u root -p //在my.cnf中配置了取消密码验证，此处密码任意输入

命令：use mysql; //操作mysql数据库

命令：update user set authentication_string=password(‘你的密码’) where user=‘root’; //修改密码

命令：flush privileges;

命令：exit; //退出

9）将/etc/my.cnf中的skip-grant-tables删除

10）如果是本机安装则到此步骤已经安装配置完成，如果是在虚拟机或者远程服务器上安装，则需要以下步骤

允许远程连接

命令：/usr/local/mysql/bin/mysql -u root -p //登录

命令：use mysql;

命令：update user set host=’%’ where user = ‘root’;

命令：flush privileges;

命令：exit;

Pandas

dataframe：

1、dataframe，如何查看一个DataFrame对象的所有索引，列名，以及DataFrame中具体的值？

有一个dataframe对象df1，查看索引使用使用df1.index，查看列名使用df1.columns，查看所有的值为df1.values。

2、创建dataframe：

df1=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),

index = pd.date_range(‘20200101’, periods = 4),

columns=list(‘ABCD’))

3、使用df1.index返回的是一个索引，如果获取具体的值的话，需要使用df1.index.values转化为列表。

4、根据列名取dataframe的数据

基本格式：dataframe[列名]

1）取多列

列名要用中括号括起来，所以下述命令

dataframe[[‘P4_profit_rate’,‘P3PS’,‘P3NS’]] 没问题,返回pandas.core.frame.DataFrame类型的值

dataframe[‘P4_profit_rate’,‘P3PS’,‘P3NS’]出错

2）取一列

列名可以不用中括号括起来，

dataframe[‘P4_profit_rate’] 没问题，返回pandas.core.series.Series类型的值

列名也可以用中括号括起来，

dataframe[[‘P4_profit_rate’]] 也能正常运行，但返回pandas.core.frame.DataFrame类型的值

1. 常用基本方法及属性

df.info() 输出总行数、各列的行数、类型、索引、占用内存等信息；

df.index 输出索引，为 pandas.core.indexes.range.RangeIndex 类型；

df.columns 输出列名，为pandas.core.indexes.base.Index 类型，可使用df.columns.str ；

df.dtypes 各列的类型，输出一个series，值是object类型；

df.values 值，输出一个 array ；

df.describe() 输出各数值列的统计值，如非空个数、均值、std、极值、分位数。

2. 索引

df.set_index() 设置索引，括号内可以填入DataFrame中某列的列名，就能使用此列作为索引；

df.loc[ ] 以label索引，可实现花哨的混合索引，如：df.loc[ df.density100, [‘pop’, ‘density’] ] ；

df.iloc[ ] 以绝对位置索引，即数字；

掩码操作，如 df[ df [‘density’] 100 ] 。

3. 计算：

df.cov() 协方差，df.corr() 相关系数，df.mean(axis = 1)，df.median()，df.max()；

df[ ‘Age’ ].value_counts(ascending = True, bins = 5) 非nan计数(升序排列，分箱)；

pd.cut()也能实现连续值离散化，pandas.cut(x,bins,right=True,labels=None,retbins=False,precision=3,include_lowest=False)。

4. 增删改查、合并、排序

使用df.copy()防止误修改df；

df.rename(index = {‘a’ : ‘A’}, inplace = True) 重命名索引，注意需要inplace为True才能真正修改；

df.append(df2) 增加；

df.drop([‘a’, ‘b’], inplace = True) 删除；

data.drop_duplicates()去重，subset参数可以选择具体的列；

df3 = pd.concat([df1,df2], axis = 0) 实现两个DataFrame的简易合并；

pd.merge(on, left_on, right_on, left_index, right_index, how, suffixes) 数据表连接操作，on可以指定多个列作为键;

多列排序 data.sort_values(by=[‘group’,‘data’],ascending = [False,True],inplace=True)，即在by、ascending处传入list，会先按’group’列再按’data’列排序。

5. groupby聚合 和数据透视表pivot_table（相当于多维的groupby操作）

df.pivot_table(index = ‘Sex’, columns=‘Pclass’, values=‘Fare’，aggfunc = ‘sum’) ，aggfunc默认是mean；

6. 时间序列

Pandas所有关于日期与时间的处理方法全部是通过Timestamp对象实现的；

pd.to_datetime(‘2017-11-24’) 把str转化为Timestamp对象（pd.Timestamp也可以）；

ts + pd.Timedelta(‘5 days’) 用Timedelta加上时间间隔；

pd.read_csv()方法中参数parse_dates = True，可以直接将数据中的时间作为索引；

将时间戳作为索引值取出对应时间段内的数据：data[pd.Timestamp(‘2012-01-01 09:00’):pd.Timestamp(‘2012-01-01 19:00’)] ，

同时也可以使用 data[‘2013’]，data[‘2012-01’:‘2012-03’] 等简便方式；

仅取1月份的数据 data[data.index.month == 1] ；

时间重采样，将原始数据转化为均匀间隔的数据，

DataFrame.resample(rule, how=None, axis=0, fill_method=None, closed=None, label=None, convention=‘start’,kind

=None, loffset=None, limit=None, base=0)，如df.resample(‘3D’)方法，对3天的数据进行重采样。

7. apply自定义函数 DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), kwds)，说明：

允许传入0个或任意个参数，这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple，

关键字参数允许传入0个或任意个含参数名的参数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。

8.缺失值：DataFrame.isnull().any()，.fillna() 等。

9.字符串Series.str.lower()，str是Series的一个属性，s.str.upper()，s.str.len()，index.str.strip()，df.columns.str.replace(’ ‘,’‘)，s.str.split(’‘)，s.str.contains(‘Ag’)，s.str.get_dummies(sep = ‘|’) 。

10、notebook显示设置：

pd.set_option()，pd.get_option()用于使用Notebook做展示；

pd.set_option(‘display.max_columns’,30)，pd.set_option(‘display.max_colwidth’,100)，

pd.set_option(‘display.max_colwidth’,100)。

11、重复记录处理

1）生成重复记录

#生成重复数据

df=pd.DataFrame(np.ones([5,2]),columns=[‘col1’,‘col2’])

df[‘col3’]=[‘a’,‘b’,‘a’,‘c’,‘d’]

df[‘col4’]=[3,2,3,2,2]

df=df.reindex(columns=[‘col3’,‘col4’,‘col1’,‘col2’]) #将新增的一列排在第一列

2）判断重复记录

isDplicated=df.duplicated() #判断重复数据记录

3）删除重复值

new_df1=df.drop_duplicates() #删除数据记录中所有列值相同的记录

new_df2=df.drop_duplicates([‘col3’]) #删除数据记录中col3列值相同的记录

new_df3=df.drop_duplicates([‘col4’]) #删除数据记录中col4列值相同的记录

new_df4=df.drop_duplicates([‘col3’,‘col4’]) #删除数据记录中(col3和col4)列值相同的记录

4）python去重drop_duplicates后一定要reset_index()。

pandas.DataFrame.reset_index

函数作用：重置索引或其level。

重置数据帧的索引，并使用默认索引。如果数据帧具有多重索引，则此方法可以删除一个或多个level。

函数主要有以下几个参数：reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill=’')

各个参数介绍：

level：可以是int, str, tuple, or list, default None等类型。作用是只从索引中删除给定级别。默认情况下删除所有级别。

drop：bool, default False。不要尝试在数据帧列中插入索引。这会将索引重置为默认的整数索引。

inplace：bool, default False。修改数据帧（不要创建新对象）。

col_level：int or str, default=0。如果列有多个级别，则确定将标签插入到哪个级别。默认情况下，它将插入到第一层。

col_fill：object, default。如果列有多个级别，则确定其他级别的命名方式。如果没有，则复制索引名称。

返回：

DataFrame or None。具有新索引的数据帧，如果inplace=True，则无索引。

python使用问题集锦

1、报错：NameError: name ‘scipy’ is not defined

使用!pip install packages scipy，重新安装成功后，还报错；在运行前先from scipy import optimize，再运行也报错；

还有说是注释或者换行等问题导致的，都无法解决，最后一个可能再试试：在安装scipy前要先安装numpy+mkl(非numpy)。

在如下地址下载安装numpy：

Numpy+MKL is linked to the Intel® Math Kernel Library and includes required DLLs in the numpy.DLLs directory.

下载完成后，在cmd命令行中用pip install numpy-1.22.2+mkl-pp38-pypy38_pp73-win_amd64.whl进行安装，报错如下：

ERROR: numpy-1.22.2+mkl-pp38-pypy38_pp73-win_amd64.whl is not a supported wheel on this platform.

错误原因：安装的不是对应python版本的库，下载的库名中cp27代表python2.7,其它同理。我的python是3.8版本，重新下载后，再安装，进入正常流程中。但是又报如下错误： 在这里插入图片描述

文章知识点与官方知识档案匹配

Python入门技能树首页概览

208764 人正在系统学习中

点击阅读全文

打开CSDN APP，看更多技术内容

Pandas的基本功能_笑 瘾的博客_pandas作用

一、Pandas的常用32个方法和功能 DataFrame() 创建一个DataFrame对象 df.values 返回ndarray类型的对象 df.shape 返回行列数 df.index 获取行索引 df.set_index 设置索引 df.reset_index 重制索引 df.columns 获取列索引 df.rename 重...

继续访问

pandas教程:pandas主要功能详解_hello-java-maker的博客_pand...

df =pd.read_csv("Counts.csv", header=0) df.head() 1 2 选择/切片 df[‘column_name’] ,df[row_start_index, row_end_index] 选取指定整列数据 df['name'] # 选取一列,成一个series df[['name']] # 选取一列...

继续访问

numpy‑1.21.4+mkl‑pp38‑pypy38_pp73‑win_amd64.whl

numpy‑1.21.4+mkl‑pp38‑pypy38_pp73‑win_amd64.whl

Python数据分析 | (17) pandas的基本功能

本篇博客中，我将介绍操作Series和DataFrame中的数据的基本手段。后续将更加深入地挖掘pandas在数据分析和处理方面的功能。这不是pandas库 的详尽文档，主要关注的是最重要的功能，那些不大常用的内容(也就是那 些更深奥的内容)就交给你自己去摸索吧。 目录 1. 重新索引 2. 丢弃指定轴上的项 3. 索引、选取和过滤 4. 整数索引 5. 算术运算和数据对齐 6. ...

继续访问

最新发布 python安装ERROR: matplotlib-3.6.2-pp38-pypy38_pp73-win_amd64.whl is not a supported wheel on this plat

我把文件名称改为matplotlib-3.6.2-py39-none-any.whl。2、看到支持的文件的名称是py30-none-any。

继续访问

热门推荐 使用python经常出现NameError: name 'xxx' is not defined

使用python经常出现NameError: name ‘xxx’ is not defined感觉神之存在的Bug 用注释居然解决了 之前k_means一直是没定义后来加了注释#abc就解决了from sklearn.cluster import k_means# abc如下图所示：解决后感觉太特么奇妙了

继续访问

pandas中index索引功能是什么

pandas的索引对象可以用来保存坐标轴标签和其它元数据，是使用过程中必要的参与对象，那pandas中index索引功能是什么呢？pandas中index索引可以轻松的读取数据，更方便的数据查询，使用index查询的时候可以获得性能提升。 一、index索引特点 更方便的数据查询，使用index查询的时候可以获得性能提升； 自动的数据对齐功能； 更多更强大的数据结构支持。 二、index索引用途 1、使用index读取数据 import pandas as pd df = pd.read_csv("./.

继续访问

pandas 基础功能（二）

pandas 基础功能（二） 1.新增 2.删除 3.修改数据 1.新增 1)在最后新增一列(列S)： df["列S]=list ## 增加列的元素个数要跟原数据列的个数一样 2)在指定位置新增一列(列Q): # 语法格式：列表.insert(index, obj) # index ---对象 obj 需要插入的索引位置。 # obj --- 要插入列表中的对象（列名） col_name=df1.columns.tolist() # 将数据框的列...

继续访问

【报错解决】复现Deep Supervised Cross-Modal Retrieval报错module scipy has no attribute spatial的解决

module scipy has no attribute spatial报错的解决。

继续访问

Python函数调用出现NameError: name ‘xxx‘ is not defined的解决办法

原因： 函数里用的是局部变量，从而函数调用结束后会被销毁。如果不声明是全局变量，那么就会报错：（注意灰色字体注释的地方） def load_data(): from keras.datasets import mnist # global train_image, train_lable , test_image, test_lable (train_image, train_lable), (test_image, test_lable) = mnist.load_data.

继续访问

Python使用pip安装报错：is not a supported wheel on this platform的解决方法

我的python是3.8 win64位 安装cryptography报错is not a supported wheel on this platform 首先我是在官网cryptography · PyPI下载的cryptography-37.0.2-pp38-pypy38_pp73-win_amd64.whl 官网如下，安装的时候报错cryptography · PyPI 解决版本：改安装报的名字 步骤一，cmd里面输入pip debug --verbose，会列出支持包的名字，我把包的名字改

继续访问

Python-Pandas{数据结构与基本功能}

PandsSeries手动构建SeriesSeries的索引和切片按照字典的方式进行索引和切片   Pandas通常是用于数据分析过程中, 数据的清洗, 数据预处理, 数据的描述性分析等过程中。在整个Python数据分析的生态环境中, Pandas的地位非常重要, 利用Pandas可以快速便捷的对数据进行各种各样的处理与操作.   在Pandas中, 最重要的两种数据结构是1维的Series和2维的DataFrame. Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数

继续访问

Pandas 10. 索引index的用途

更方便的数据查询：df.loc[index, :]使用index会提升查询性能自动的数据对齐功能;使用index.更多更强大的数据结构支持 很多强大的索引数据结构Categoricallndex,基于分类数据的Index,提升性能;Multilndex,多维索引，用于groupby多维聚合后结果等；Datetimelndex,时间类型索引，强大的日期和时间的方法支持：

继续访问

Pandas的索引index的用途（十一）

1、Pandas的索引index的用途 把数据存储于普通的column列也能用于数据查询，那使用index有什么好处？ index的用途总结： 1、更方便的数据查询； 2、使用index可以获得性能提升； 3、自动的数据对齐功能； 4、更多更强大的数据结构支持； 2、实例用途 （1）读取数据 import pandas as pd df = pd.read_csv...

继续访问

python语法基础

1.import 和 from … import 模块的变量、方法引用差异 from pandas import DataFrame from…import // 直接使用函数名使用就可以了 import pandas as pd import //模块.函数 a.import…as import：导入一个模块；注：相当于导入的是一个文件夹，是个相对路径 import A as B：给予工具库 A 一个简单的别称 B ，可以帮助记忆。例：import torc...

继续访问

python数据分析学习（3）

python数据分析·numpy的一些函数

继续访问

Pandas详解三之Index对象

约定 import pandas as pd from pandas import DataFrame import numpy as np Index Index对象保存着索引标签数据，它可以快速找到标签对应的整数下标，其功能与Python的字典类似。 dict1={"Province":["Guangdong","Beijing","Qinghai","Fu...

继续访问

Pandas的索引index的用途

##Pandas的索引index的用途 '''把数据存储于普通的column列也能用于数据查询，那使用index有什么好处?index的用途总结: 1.更方便的数据查询; 2.使用index可以获得性能提升; 3.自动的数据对齐功能; 4.更多更强大的数据结构支持;''' import pandas as pd df =pd.read_csv('F:\\python387\\pandas\\antlearnpandasmaster\\datas\\ml_latest_small\\ratings.csv'.

继续访问

python创建python.py时遇到的问题 name is not defined

创建py文件之后，运行文件时报错： 是一个nameerror，说var为定义，所以执行不成功。这是因为将var定义在了函数里面，即return后一行的代码缩进了，导致var没有定义成功，只需要去除缩进就可以了。 更改如下： ...

继续访问

pandas的Index对象

Index对象保存着索引标签数据，它可以快速找到标签对应的整数下标，其功能与Python的字典类似。 dict1={"Province":["Guangdong","Beijing","Qinghai","Fujiang"], "year":[2018]*4, "pop":[1.3,2.5,1.1,0.7]} df1=DataFrame(dict1) df1 1 2 3 4 5 代码结果 Province pop year 0 Guangdong 1.3...

继续访问。

利用Python进行数据分析(9)-重采样resample和频率转换

Python-for-data-重新采样和频率转换

重新采样指的是将时间序列从一个频率转换到另一个频率的过程。

但是也并不是所有的采样方式都是属于上面的两种

pandas中使用resample方法来实现频率转换，下面是resample方法的参数详解：

将数据聚合到一个规则的低频上，例如将时间转换为每个月，"M"或者"BM"，将数据分成一个月的时间间隔。

每个间隔是半闭合的，一个数据只能属于一个时间间隔。时间间隔的并集必须是整个时间帧

默认情况下，左箱体边界是包含的。00:00的值是00：00到00：05间隔内的值

产生的时间序列按照每个箱体左边的时间戳被标记。

传递span class="mark"label="right"/span可以使用右箱体边界标记时间序列

向loffset参数传递字符串或者日期偏置

在金融数据中，为每个数据桶计算4个值是常见的问题：

通过span class="girk"ohlc聚合函数/span能够得到四种聚合值列的DF数据

低频转到高频的时候会形成缺失值

ffill() ：使用前面的值填充， limit 限制填充的次数

python分析奥巴马资金来源

奥巴马的竞选资金是一点点从选民那里募集来的。如获党内提名,可得政府拔款，但也没多少。美国大选不仅禁外国人捐款,而且禁止公司机构捐款,而只允许个人捐款。不仅如此,还为个人捐款限制了上限,防止富人捐过多的款而影响未来的公平执政。

不仅富人自己不能多捐，如果某个老板呼吁自己的员工给某人捐钱或投票支持他，都是犯法的。因此，想要筹到几千万竞争资金，唯一的办法是争取更多选民支持，一点点募集。所以,中国、公司、大笔捐款，这三条都是犯法的。

我记得以前已经有华人闹过这种丑闻了。美国的选举法就是要严防少数人企图用几个臭钱影响美国的政治。所以我们作为外国人就更别去自讨没趣了。

导入包

In [1]:

import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import Series,DataFrame

方便大家操作，将月份和参选人以及所在政党进行定义

In [2]:

months = {'JAN' : 1, 'FEB' : 2, 'MAR' : 3, 'APR' : 4, 'MAY' : 5, 'JUN' : 6, 'JUL' : 7, 'AUG' : 8, 'SEP' : 9, 'OCT': 10, 'NOV': 11, 'DEC' : 12}of_interest = ['Obama, Barack', 'Romney, Mitt', 'Santorum, Rick', 'Paul, Ron', 'Gingrich, Newt']parties = { 'Bachmann, Michelle': 'Republican', 'Romney, Mitt': 'Republican', 'Obama, Barack': 'Democrat', "Roemer, Charles E. 'Buddy' III": 'Reform', 'Pawlenty, Timothy': 'Republican', 'Johnson, Gary Earl': 'Libertarian', 'Paul, Ron': 'Republican', 'Santorum, Rick': 'Republican', 'Cain, Herman': 'Republican', 'Gingrich, Newt': 'Republican', 'McCotter, Thaddeus G': 'Republican', 'Huntsman, Jon': 'Republican', 'Perry, Rick': 'Republican' }

读取文件

In [3]:

table = pd.read_csv('data/usa_election.txt')table.head()

C:\jupyter\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py:2785: DtypeWarning: Columns (6) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False. interactivity=interactivity, compiler=compiler, result=result)

Out[3]:

cmte_id cand_id cand_nm contbr_nm contbr_city contbr_st contbr_zip contbr_employer contbr_occupation contb_receipt_amt contb_receipt_dt receipt_desc memo_cd memo_text form_tp file_num

0 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle HARVEY, WILLIAM MOBILE AL 3.6601e 08 RETIRED RETIRED 250.0 20-JUN-11 NaN NaN NaN SA17A 736166

1 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle HARVEY, WILLIAM MOBILE AL 3.6601e 08 RETIRED RETIRED 50.0 23-JUN-11 NaN NaN NaN SA17A 736166

2 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle SMITH, LANIER LANETT AL 3.68633e 08 INFORMATION REQUESTED INFORMATION REQUESTED 250.0 05-JUL-11 NaN NaN NaN SA17A 749073

3 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle BLEVINS, DARONDA PIGGOTT AR 7.24548e 08 NONE RETIRED 250.0 01-AUG-11 NaN NaN NaN SA17A 749073

4 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle WARDENBURG, HAROLD HOT SPRINGS NATION AR 7.19016e 08 NONE RETIRED 300.0 20-JUN-11 NaN NaN NaN SA17A 736166

In [8]:

#使用map函数 字典，新建一列各个候选人所在党派partytable['party'] = table['cand_nm'].map(parties)table.head()

Out[8]:

cmte_id cand_id cand_nm contbr_nm contbr_city contbr_st contbr_zip contbr_employer contbr_occupation contb_receipt_amt contb_receipt_dt receipt_desc memo_cd memo_text form_tp file_num party

0 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle HARVEY, WILLIAM MOBILE AL 3.6601e 08 RETIRED RETIRED 250.0 20-JUN-11 NaN NaN NaN SA17A 736166 Republican

1 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle HARVEY, WILLIAM MOBILE AL 3.6601e 08 RETIRED RETIRED 50.0 23-JUN-11 NaN NaN NaN SA17A 736166 Republican

2 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle SMITH, LANIER LANETT AL 3.68633e 08 INFORMATION REQUESTED INFORMATION REQUESTED 250.0 05-JUL-11 NaN NaN NaN SA17A 749073 Republican

3 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle BLEVINS, DARONDA PIGGOTT AR 7.24548e 08 NONE RETIRED 250.0 01-AUG-11 NaN NaN NaN SA17A 749073 Republican

4 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle WARDENBURG, HAROLD HOT SPRINGS NATION AR 7.19016e 08 NONE RETIRED 300.0 20-JUN-11 NaN NaN NaN SA17A 736166 Republican

In [10]:

#party这一列中有哪些元素table['party'].unique()

Out[10]:

array(['Republican', 'Democrat', 'Reform', 'Libertarian'], dtype=object)

In [ ]:

#使用value_counts()函数，统计party列中各个元素出现次数，value_counts()是Series中的，无参，返回一个带有每个元素出现次数的Series

In [11]:

table['party'].value_counts()

Out[11]:

Democrat 292400Republican 237575Reform 5364Libertarian 702Name: party, dtype: int64

In [12]:

#使用groupby()函数，查看各个党派收到的政治献金总数contb_receipt_amttable.groupby(by='party')['contb_receipt_amt'].sum()

Out[12]:

partyDemocrat 8.105758e 07Libertarian 4.132769e 05Reform 3.390338e 05Republican 1.192255e 08Name: contb_receipt_amt, dtype: float64

In [13]:

#查看具体每天各个党派收到的政治献金总数contb_receipt_amt 。使用groupby([多个分组参数])table.groupby(by=['party','contb_receipt_dt'])['contb_receipt_amt'].sum()

Out[13]:

party contb_receipt_dtDemocrat 01-AUG-11 175281.00 01-DEC-11 651532.82 01-JAN-12 58098.80 01-JUL-11 165961.00 01-JUN-11 145459.00 01-MAY-11 82644.00 01-NOV-11 122529.87 01-OCT-11 148977.00 01-SEP-11 403297.62 02-AUG-11 164510.11 02-DEC-11 216056.96 02-JAN-12 89743.60 02-JUL-11 17105.00 02-JUN-11 422453.00 02-MAY-11 396675.00 02-NOV-11 147183.81 02-OCT-11 62605.62 02-SEP-11 137948.41 03-AUG-11 147053.02 03-DEC-11 81304.02 03-JAN-12 87406.97 03-JUL-11 5982.00 03-JUN-11 320176.20 03-MAY-11 261819.11 03-NOV-11 119304.56 03-OCT-11 363061.02 03-SEP-11 45598.00 04-APR-11 640235.12 04-AUG-11 598784.23 04-DEC-11 72795.10 ... Republican 29-AUG-11 941769.23 29-DEC-11 428501.42 29-JAN-11 750.00 29-JAN-12 75220.02 29-JUL-11 233423.35 29-JUN-11 1340704.29 29-MAR-11 38875.00 29-MAY-11 8363.20 29-NOV-11 407322.64 29-OCT-11 81924.01 29-SEP-11 1612794.52 30-APR-11 43004.80 30-AUG-11 915548.58 30-DEC-11 492470.45 30-JAN-12 255204.80 30-JUL-11 12249.04 30-JUN-11 2744932.63 30-MAR-11 50240.00 30-MAY-11 17803.60 30-NOV-11 809014.83 30-OCT-11 43913.16 30-SEP-11 4886331.76 31-AUG-11 1017735.02 31-DEC-11 1094376.72 31-JAN-11 6000.00 31-JAN-12 869890.41 31-JUL-11 12781.02 31-MAR-11 62475.00 31-MAY-11 301339.80 31-OCT-11 734601.83Name: contb_receipt_amt, Length: 1183, dtype: float64

In [14]:

def trasform_date(d): day,month,year = d.split('-') month = months[month] return "20" year '-' str(month) '-' day

In [17]:

#将表中日期格式转换为'yyyy-mm-dd'。日期格式,通过函数加map方式进行转换table['contb_receipt_dt'] = table['contb_receipt_dt'].apply(trasform_date)

In [18]:

table.head()

Out[18]:

cmte_id cand_id cand_nm contbr_nm contbr_city contbr_st contbr_zip contbr_employer contbr_occupation contb_receipt_amt contb_receipt_dt receipt_desc memo_cd memo_text form_tp file_num party

0 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle HARVEY, WILLIAM MOBILE AL 3.6601e 08 RETIRED RETIRED 250.0 2011-6-20 NaN NaN NaN SA17A 736166 Republican

1 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle HARVEY, WILLIAM MOBILE AL 3.6601e 08 RETIRED RETIRED 50.0 2011-6-23 NaN NaN NaN SA17A 736166 Republican

2 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle SMITH, LANIER LANETT AL 3.68633e 08 INFORMATION REQUESTED INFORMATION REQUESTED 250.0 2011-7-05 NaN NaN NaN SA17A 749073 Republican

3 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle BLEVINS, DARONDA PIGGOTT AR 7.24548e 08 NONE RETIRED 250.0 2011-8-01 NaN NaN NaN SA17A 749073 Republican

4 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle WARDENBURG, HAROLD HOT SPRINGS NATION AR 7.19016e 08 NONE RETIRED 300.0 2011-6-20 NaN NaN NaN SA17A 736166 Republican

In [19]:

#查看老兵(捐献者职业)DISABLED VETERAN主要支持谁 ：查看老兵们捐赠给谁的钱最多table['contbr_occupation'] == 'DISABLED VETERAN'

Out[19]:

0 False1 False2 False3 False4 False5 False6 False7 False8 False9 False10 False11 False12 False13 False14 False15 False16 False17 False18 False19 False20 False21 False22 False23 False24 False25 False26 False27 False28 False29 False ... 536011 False536012 False536013 False536014 False536015 False536016 False536017 False536018 False536019 False536020 False536021 False536022 False536023 False536024 False536025 False536026 False536027 False536028 False536029 False536030 False536031 False536032 False536033 False536034 False536035 False536036 False536037 False536038 False536039 False536040 FalseName: contbr_occupation, Length: 536041, dtype: bool

In [21]:

old_bing_df = table.loc[table['contbr_occupation'] == 'DISABLED VETERAN']

In [22]:

old_bing_df.groupby(by='cand_nm')['contb_receipt_amt'].sum()

Out[22]:

cand_nmCain, Herman 300.00Obama, Barack 4205.00Paul, Ron 2425.49Santorum, Rick 250.00Name: contb_receipt_amt, dtype: float64

In [23]:

table['contb_receipt_amt'].max()

Out[23]:

1944042.43

In [24]:

#找出候选人的捐赠者中，捐赠金额最大的人的职业以及捐献额 .通过query("查询条件来查找捐献人职业")table.query('contb_receipt_amt == 1944042.43')

Out[24]:

cmte_id cand_id cand_nm contbr_nm contbr_city contbr_st contbr_zip contbr_employer contbr_occupation contb_receipt_amt contb_receipt_dt receipt_desc memo_cd memo_text form_tp file_num party

176127 C00431445 P80003338 Obama, Barack OBAMA VICTORY FUND 2012 - UNITEMIZED CHICAGO IL 60680 NaN NaN 1944042.43 2011-12-31 NaN X * SA18 763233 Democrat

来源：

怎么使用Python中Pandas库Resample，实现重采样，完成线性插值

#python中的pandas库主要有DataFrame和Series类(面向对象的的语言更愿意叫类) DataFrame也就是

#数据框(主要是借鉴R里面的data.frame)，Series也就是序列 ，pandas底层是c写的 性能很棒，有大神

#做过测试 处理亿级别的数据没问题，起性能可以跟同等配置的sas媲美

#DataFrame索引 df.loc是标签选取操作，df.iloc是位置切片操作

print(df[['row_names','Rape']])

df['行标签']

df.loc[行标签,列标签]

print(df.loc[0:2,['Rape','Murder']])

df.iloc[行位置,列位置]

df.iloc[1,1]#选取第二行，第二列的值，返回的为单个值

df.iloc[0,2],:]#选取第一行及第三行的数据

df.iloc[0:2,:]#选取第一行到第三行（不包含）的数据

df.iloc[:,1]#选取所有记录的第一列的值，返回的为一个Series

df.iloc[1,:]#选取第一行数据，返回的为一个Series

print(df.ix[1,1]) # 更广义的切片方式是使用.ix，它自动根据你给到的索引类型判断是使用位置还是标签进行切片

print(df.ix[0:2])

#DataFrame根据条件选取子集 类似于sas里面if、where ,R里面的subset之类的函数

df[df.Murder13]

df[(df.Murder10)(df.Rape30)]

df[df.sex==u'男']

#重命名 相当于sas里面的rename R软件中reshape包的中的rename

df.rename(columns={'A':'A_rename'})

df.rename(index={1:'other'})

#删除列 相当于sas中的drop R软件中的test['col']-null

df.drop(['a','b'],axis=1) or del df[['a','b']]

#排序 相当于sas里面的sort R软件里面的df[order(x),]

df.sort(columns='C') #行排序 y轴上

df.sort(axis=1) #各个列之间位置排序 x轴上

#数据描述 相当于sas中proc menas R软件里面的summary

df.describe()

#生成新的一列 跟R里面有点类似

df['new_columns']=df['columns']

df.insert(1,'new_columns',df['B']) #效率最高

df.join(Series(df['columns'],name='new_columns'))

#列上面的追加 相当于sas中的append R里面cbind()

df.append(df1,ignore_index=True)

pd.concat([df,df1],ignore_index=True)

#最经典的join 跟sas和R里面的merge类似 跟sql里面的各种join对照

merge()

#删除重行 跟sas里面nodukey R里面的which(!duplicated(df[])类似

df.drop_duplicated()

#获取最大值 最小值的位置 有点类似矩阵里面的方法

df.idxmin(axis=0 ) df.idxmax(axis=1) 0和1有什么不同 自己摸索去

#读取外部数据跟sas的proc import R里面的read.csv等类似

read_excel() read_csv() read_hdf5() 等

与之相反的是df.to_excel() df.to_ecv()

#缺失值处理 个人觉得pandas中缺失值处理比sas和R方便多了

df.fillna(9999) #用9999填充

#链接数据库 不多说 pandas里面主要用 MySQLdb

import MySQLdb

conn=MySQLdb.connect(host="localhost",user="root",passwd="",db="mysql",use_unicode=True,charset="utf8")

read_sql() #很经典

#写数据进数据库

df.to_sql('hbase_visit',con, flavor="mysql", if_exists='replace', index=False)

#groupby 跟sas里面的中的by R软件中dplyr包中的group_by sql里面的group by功能是一样的 这里不多说

#求哑变量

dumiper=pd.get_dummies(df['key'])

df['key'].join(dumpier)

#透视表 和交叉表 跟sas里面的proc freq步类似 R里面的aggrate和cast函数类似

pd.pivot_table()

pd.crosstab()

#聚合函数经常跟group by一起组合用

df.groupby('sex').agg({'height':['mean','sum'],'weight':['count','min']})

#数据查询过滤

test.query("0.2

将STK_ID中的值过滤出来

stk_list = ['600809','600141','600329']中的全部记录过滤出来，命令是：rpt[rpt['STK_ID'].isin(stk_list)].

将dataframe中，某列进行清洗的命令

删除换行符：misc['product_desc'] = misc['product_desc'].str.replace('\n', '')

删除字符串前后空格：df["Make"] = df["Make"].map(str.strip)

如果用模糊匹配的话，命令是：

rpt[rpt['STK_ID'].str.contains(r'^600[0-9]{3}$')]

对dataframe中元素，进行类型转换

df['2nd'] = df['2nd'].str.replace(',','').astype(int) df['CTR'] = df['CTR'].str.replace('%','').astype(np.float64)

#时间变换 主要依赖于datemie 和time两个包

#其他的一些技巧

df2[df2['A'].map(lambda x:x.startswith('61'))] #筛选出以61开头的数据

df2["Author"].str.replace(".+", "").head() #replace(".+", "")表示将字符串中以””开头;以””结束的任意子串替换为空字符串

commits = df2["Name"].head(15)

print commits.unique(), len(commits.unique()) #获的NAME的不同个数，类似于sql里面count(distinct name)

#pandas中最核心 最经典的函数apply map applymap

python中r'什么意思

Python与R的区别和联系

1、区别

Python与R的区别是显而易见的，因为R是针对统计的，python是给程序员设计的。2012年R是学术界的主流，但是现在Python正在慢慢取代R在学术界的地位。

Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据（通过groupby）才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。所以有人说：Python=R+SQL/Hive，并不是没有道理的。

Python的一个最明显的优势在于其胶水语言的特性，很多书里也都会提到这一点，一些底层用C写的算法封装在Python包里后性能非常高效(Python的数据挖掘包Orange canve 中的决策树分析50万用户10秒出结果，用R几个小时也出不来，8G内存全部占满)。但是，凡事都不绝对，如果R矢量化编程做得好的话（有点小难度），会使R的速度和程序的长度都有显著性提升。

R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面，无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用。相比之下，Python之前在这方面贫乏不少。但是，现在Python有了pandas。pandas提供了一组标准的时间序列处理工具和数据算法。因此，可以高效处理非常大的时间序列，轻松地进行切片/切块、聚合、对定期/不定期的时间序列进行重采样等。近年来，由于Python有不断改良的库（主要是pandas），使其成为数据处理任务的一大替代方案。

2、联系

通过R和Python只共享文件，Python把源数据处理干净，生成格式化的文件放在预定的目录下，做个定时器让R去读文件，最终输出统计结果和图表。

让Python直接调用R的函数，R是开源项目，有rpy2之类的模块，可以实现使用python读取R的对象、调用R的方法以及Python与R数据结构转换等。

数据蛙-Python进阶

这是漫长的一周，本周完成了Python的进阶模块，主要是pandas、numpy、matplotlib、seaborn、pyecharts这些模块的学习以及一个实际的案例：商品销售情况分析，之前一直觉得课程难度不够，但到这一周难度就大大提高了。尤其是案例练习中的RFM模型和用户生命周期建立，看懂不难但是自己写一直出错，在不断出错不断尝试中知识得到了积累，另外可视化部分没有什么练习题，希望后面可以加上一些这方面的练习，接下来分模块来总结一下学习的内容。

重新设置索引：df.set_index()

Series格式转换为DataFrame：df.to_frame()

文件读取：pd.read_csv(filepath, header = 0,skiprows=[1,2]) 

使用位置做索引：df.loc[0]        使用列表做索引：df.loc[[0,1,2]]

使用切片做索引：df.loc[0:4]        使用bool类型索引：df[df['年龄']30]

loc 是基于索引值的，切片是左闭右闭的

iloc 是基于位置的，切片是左闭右开的

修改列索引：df.rename(columns={'姓名':'name', '年龄':'age'},inplace=True)

替换一个值：df.replace({'name':{'小明':'xiaoming'}},inplace=True)

对数据进行排序：df.sort_values('age')

累加求和：df.cumsum(0)

删除列：del df['player']         删除行：df.drop(labels=0) labels 是行列的名字

数据拼接：pd.concat([left,right],axis=1)

# 指定列进行关联，默认是 inner join     result = pd.merge(left,right,on='key')

#多个关联条件：result = pd.merge(left, right, on=['key1', 'key2'])

#左连接：result = pd.merge(left, right, how='left', on=['key1', 'key2'])

# 列名不一样的关联：pd.merge(left,right,left_on = ['key1','key2'],right_on = ['key3','key4'])

#单个分组：groups = df.groupby('district')

# 作用多个聚合函数：groups.agg([np.mean,np.sum,np.std])

# 针对具体列聚合 groups.age.agg([np.mean,np.sum,np.std])

# 不同列不同聚合函数 groups.agg({"age":np.mean,"novip_buy_times":np.sum})

分组后该列值求和显示：groups['vip_buy_times'].transform('sum')

通常用于求占比：transform(lambda x: x /sum(x))

# 填充指定值：np.full([3,4],1)

# 起始为10，5为步长，30为结尾取不到：np.arange(10, 30, 5)

#随机矩阵：np.random.random((2,3))

# 平均划分：np.linspace( 0, 2*pi, 100 )

# 类型及转换：vector.astype('float')

# 多维变一维：matrix.ravel()

# 矩阵的扩展：a = np.arange(0, 40, 10)    b = np.tile(a, (3, 5))    # 行变成3倍，列变成5倍

# 水平拼接：np.hstack((a,b))  竖直拼接：np.vstack((a,b))

# 竖直分割：np.hsplit(a,3)    #水平分割：np.vsplit(a,3)

8. Select the data in rows [3, 4, 8] and in columns ['animal', 'age'].

A：df.loc[df.index[[3,4,8]],['animal','age']]

行采用位置，列采用普通索引，这里利用index函数将位置变化为具体的普通索引，再利用loc函数

19. The 'priority' column contains the values 'yes' and 'no'. Replace this column with a column of boolean values: 'yes' should be True and 'no' should be False

A1：df['priority'].replace(['yes','no'],[True,False],inplace=True) 用replace函数替换

A2：df['priority'] = df['priority'].map({'yes': True, 'no': False}) 用map函数替换

最大最小值的索引：df.idxmax、df.idxmin

找出最大最小的前N个数：nlargest()和nsmallest() 

将原表分组 并设置分段区间 pd.cut(df['A'], np.arange(0, 101, 10))

resample函数 日期重采样：s.resample('M').mean()

TimeGrouper 重组：s.groupby(pd.TimeGrouper('4M')).idxmax()

split 分割函数：temp = df['From_To'].str.split('_', expand=True) True为DataFrame

两个DataFrame拼接用join：df = df.join(temp)

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签

plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

%matplotlib inline 直接显示

折线图：plt.plot(x,y,color = 'r')

柱状图：plt.bar(x,y)  plt.barh(x,y) 多个bar x设置不同 堆积图 bottom设置不同

散点图：plt.scatter(x, y, c=colors, alpha=0.5, s = area)

直方图：plt.hist(a,bins= 20) bin代表分隔的最小单位

plt.legend() 显示图例

for a,b in zip(X+W[i],data[i]):

plt.text(a,b,"%.0f"% b,ha="center",va= "bottom") 添加数据标签

plt.annotate('注释文本',xy=(1, np.sin(1)),xytext=(2, 0.5), fontsize=16,arrowprops=dict(arrowstyle="-")) 添加注释文本

plt.xlabel("Group") x轴标题

plt.ylabel("Num") y轴标题

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2,facecolor='darkslategray')  绘制多个图形

axes[0,0] axes[0,1] axes[1,0] axes[1,1]

pylab.rcParams['figure.figsize'] = (10, 6) # 调整图片大小

动态展示图表

from pyecharts.charts import Bar

from pyecharts import options as opts

** pyecharts 绘图的五个步骤：**

创建图形对象：bar = Bar()

添加绘图数据：bar.add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])

                     bar.add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])

                     bar.add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])

配置系列参数：对标签、线型等的一些设置

配置全局参数：bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="销售情况"))

渲染图片：生成本地 HTML 文件 bar.render("mycharts.html")  bar.render()

notebook 渲染：bar.render_notebook()

bar = (Bar()

.add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])

.add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])

.add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="某商场销售情况"))

)

bar.render_notebook()

柱状图：Bar()

条形图：bar.reversal_axis() #翻转XY轴，将柱状图转换为条形图

折线图：from pyecharts.charts import Line  line=Line()

饼图：from pyecharts.charts import Page, Pie    Pie() 

转换日期类型：df['order_dt']=pd. to_datetime (df.order_dt,format="%Y%m%d")

将日期转换为月为单位：df['month']=df.order_dt.values. astype('datetime64[M]') 所有日期显示为当月第一天

去除日期单元值：order_diff/ np.timedelta64(1,'D')

过滤部分极值：grouped_user.sum() .query('order_products100') .order_amount

数据透视表：rfm=df.pivot_table( index ='user_id', values =['order_products','order_amount'], aggfunc ={'order_amount':'sum','order_products':'sum'})

map() 方法是pandas.series.map()方法, 对DF中的元素级别的操作, 可以对df的某列或某多列

applymap(func) 也是DF的属性, 对整个DF所有元素应用func操作

purchase_r=pivoted_counts.applymap(lambda x: 1 if x1 else np.NaN if x==0 else 0)

apply(func) 是DF的属性, 对DF中的行数据或列数据应用func操作,也可用于Series

apply(lambda x:x.cumsum()/x.sum())    累计占比

apply(lambda x:x/x.sum(),axis=0)     每一列中每行数据占比

下周开始进入数据分析思维的课程，很期待后面的课程以及项目，加油！

标题名称：python中重采样函数 python下采样函数
文章位置：http://ybzwz.com/article/doddojd.html