1. 数据合并与连接

Pandas可以用于合并和连接多个数据集，常见的方法包括concat、merge和join等。

1.1 使用concat合并

import pandas as pd

 沿行方向合并两个DataFrame
combined_df = pd.concat([df1, df2], axis=0)

 沿列方向合并两个DataFrame
combined_df = pd.concat([df1, df2], axis=1)
    

1.2 使用merge连接

 使用共同的列连接两个DataFrame
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='column_name')
    

2. 数据重塑

Pandas提供了多种方法来重塑数据，包括pivot、melt和stack/unstack等。

2.1 使用pivot进行数据透视

 创建透视表，计算每个性别和职业组合的平均工资
pivot_table = pd.pivot_table(df, index='性别', columns='职业', values='工资', aggfunc=np.mean)
    

2.2 使用melt进行数据融合

 将宽格式数据转换为长格式数据
melted_df = pd.melt(df, id_vars=['Name'], value_vars=['Math', 'Physics', 'Chemistry'])

3. 时间序列分析

Pandas对时间序列数据的处理也非常强大，可以解析时间戳、进行时间重采样、计算滚动统计等。

3.1 解析时间戳

df['Timestamp'] = pd.to_datetime(df['Timestamp'])
    

3.2 时间重采样

 将时间序列数据按周重采样，并计算每周的平均值
weekly_mean = df.resample('W').mean()
    

总结

Pandas是Python中不可或缺的数据分析工具，提供了丰富的数据处理、清洗、分析和可视化功能，使得数据科学家和分析师能够更轻松地探索和理解数据。现在，Pandas仍然在不断发展，将会引入更多的功能和性能优化，以满足不断增长的数据分析需求，掌握Pandas都是提高数据处理效率的重要一步。

python 数据挖掘需要用哪些库和工具

1、NumpyNumpy是Python科学计算的基础包，它提供了很多功能：快速高效的多维数组对象ndarray、用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数、用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具、线性代数运算、傅里叶变换以及随机数生成等。 NumPy在数据分析方面还有另外一个主要作用，即作为在算法和库之间传递数据的容器。 2、PandasPandas提供了快速便捷处理结构化数据的大量数据结构和函数。 自从2010年出现以来，它助使Python成为强大而高效的数据分析环境。 其中用得最多的Pandas对象是DataFrame，它是一个面向列的二维表结构，另一个是Series，一个一维的标签化数组对象。 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灵活的数据处理功能。 还提供了复杂精细的索引功能，能更加便捷地完成重塑、切片和切块、聚合以及选取数据子集等操作。 3、matplotlibmatplotlib是最流行的用于绘制图表和其他二维数据可视化的Python库。 它最初由John (JDH)创建，目前由一个庞大的开发团队维护。 它非常适合创建出版物上用的图表。 虽然还有其他的Python可视化库，但matplotlib应用最为广泛。 4、SciPySciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，它与Numpy结合使用，便形成了一个相当完备和成熟的计算平台，可以处理多种传统的科学计算问题。 5、scikit-learn2010年诞生以来，scikit-learn成为了Python通用机器学习工具包。 它的子模块包括：分类、回归、聚类、降维、选型、预处理等。 与pandas、statsmodels和IPython一起，scikit-learn对于Python成为高效数据科学编程语言起到了关键作用。 6、statsmodelsstatsmodels是一个统计分析包，起源于斯坦福大学统计学教授，他设计了多种流行于R语言的回归分析模型。 Skipper Seabold和Josef Perktold在2010年正式创建了statsmodels项目，随后汇聚了大量的使用者和贡献者。 与scikit-learn比较，statsmodels包含经典统计学和经济计量学的算法。

可以让你快速用Python进行数据分析的10个小技巧

一些小提示和小技巧可能是非常有用的，特别是在编程领域。有时候使用一点点黑客技术，既可以节省时间，还可能挽救“生命”。

一个小小的快捷方式或附加组件有时真是天赐之物，并且可以成为真正的生产力助推器。所以，这里有一些小提示和小技巧，有些可能是新的，但我相信在下一个数据分析项目中会让你非常方便。

Pandas中数据框数据的Profiling过程

Profiling（分析器）是一个帮助我们理解数据的过程，而Pandas Profiling是一个Python包，它可以简单快速地对Pandas 的数据框数据进行 探索 性数据分析。

Pandas中()和()函数可以实现EDA过程第一步。但是，它们只提供了对数据非常基本的概述，对于大型数据集没有太大帮助。 而Pandas中的Profiling功能简单通过一行代码就能显示大量信息，且在交互式HTML报告中也是如此。

对于给定的数据集，Pandas中的profiling包计算了以下统计信息：

由Pandas Profiling包计算出的统计信息包括直方图、众数、相关系数、分位数、描述统计量、其他信息——类型、单一变量值、缺失值等。

安装

用pip安装或者用conda安装

pip install pandas-profiling

conda install -c anaconda pandas-profiling

用法

下面代码是用很久以前的泰坦尼克数据集来展示多功能Python分析器的结果。

#importing the necessary packages

import pandas as pd

import pandas_profiling

df = _csv(titanic/)

pandas_(df)

一行代码就能实现在Jupyter Notebook中显示完整的数据分析报告，该报告非常详细，且包含了必要的图表信息。

还可以使用以下代码将报告导出到交互式HTML文件中。

profile = pandas_(df)

_file(outputfile=Titanic>

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

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

黄色警示框：警告

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

绿色警示框：成功

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

红色警示框：高危

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

打印单元格所有代码的输出结果

假如有一个Jupyter Notebook的单元格，其中包含以下代码行：

In [1]: 10+5

单元格的正常属性是只打印最后一个输出，而对于其他输出，我们需要添加print()函数。然而通过在notebook顶部添加以下代码段可以一次打印所有输出。

添加代码后所有的输出结果就会一个接一个地打印出来。

In [1]: 10+5

恢复原始设置：

_node_interactivity = last_expr

使用i选项运行python脚本

从命令行运行python脚本的典型方法是：python 。但是，如果在运行相同的脚本时添加-i，例如python -i ，就能提供更多优势。接下来看看结果如何。

首先，即使程序结束，python也不会退出解释器。因此，我们可以检查变量的值和程序中定义的函数的正确性。

其次，我们可以轻松地调用python调试器，因为我们仍然在解释器中：

这能定位异常发生的位置，然后我们可以处理异常代码。

自动评论代码

Ctrl / Cmd + /自动注释单元格中的选定行，再次命中组合将取消注释相同的代码行。

删除容易恢复难

你有没有意外删除过Jupyter notebook中的单元格？如果答案是肯定的，那么可以掌握这个撤消删除操作的快捷方式。

如果您删除了单元格的内容，可以通过按CTRL / CMD + Z轻松恢复它。

如果需要恢复整个已删除的单元格，请按ESC + Z或EDIT>撤消删除单元格。

结论

在本文中，我列出了使用Python和Jupyter notebook时收集的一些小提示。我相信它们会对你有用，能让你有所收获，从而实现轻松编码！