python的pandas
❶ 如何优雅的安装python的pandas
1、选择install for all users ，然后一路点“Next”，就会将python 2.7.11默认安装至C盘下。
2、特别要注意选上pip和Add python.exe to Path。
3、然后打开命令提示符窗口，敲入python后会出现两种情况：
python：
❷ 新手关于python中pandas函数的使用
利用Python的pandas数据结构来读取excel表格的数据，部分代码如下：
#-*- 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')
#读取数据，指定"日期"列为索引列
大多数书上都是这样写的，但是在Python2.7上运行时出现错误。（没有在Python3.x版本试过）
出现了如下问题：
这里写图片描述
使用help（pd.read_excel）发现参数中有必选参数sheetname,加入到函数中，代码如下：
#-*- 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')
运行成功。
sheetname=0 的意思是：读取xls文件中的第一个表格。（假设文件中有很多个表格）
另外，也可以将文件转换成csv格式，就不需要这个参数了。代码如下：
catering_data="catering_sale.csv"
data=pd.read_csv(catering_data)
❸ python(pandas模块)
Pandas是Python的一个数据分析包，最初由AQR Capital
Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的Pydata开发team继续开发和维护，属于PyData项目的一部分，pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此pandas为时间序列分析提供了很好的支持。
Pandas的名称来自于面板数据和python数据分析。panel
data是经济学中关于多维数据集的一个术语，在Pandas中也提供了panel的数据类型。
Pandas数据结构：
Series：一维数组，与numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构list相近，Series如今能保存不同种数据类型，字符串、boolean值、数字等都能保存在series中。
Time-series：以时间为索引的series。
DataFrame：二维的表格型数据结构，很多功能与R中的data.frame类似，可以将DataFrame理解为Series的容器。
Panel ：三维的数组，可以理解为DataFrame的容器。
Panel4D：是像Panel一样的4维数据容器。
PanelND：拥有factory集合，可以创建像Panel4D一样N维命名容器的模块。
❹ python中如何安装pandas库
使用pypi即可，用清华的镜像快一点
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.e.cn/simple pandas
❺ python pandas问题
既然在excel中能打开，选中该列，替换NaN为空就可以。
如果你想用python脚本处理，可以受用csv模块按行读入，然后对每行对应的元素判断，进行相应的赋值。只要读取到内存，是转换成numpy还是pandas那就随你心愿了。
❻ python pandas怎么用
本篇博文主要介绍数据分析包pandas的使用，主要参考资料来自pandas官网，掌握以下内容可以帮助data scientist快速理解pandas日常的数据分析操作，读者可以自己定义一些数据，跟着练习一下，pandas确实挺强大的，比自己一点点的去写numpy要省事许多，可以为大家省下不少时间精力将工作重点放在算法或者业务的深入理解方面，内容so young so naive,但是仔细读来也可以have some fun！
In [4]:
import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt
In [5]:
s=pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8]) #产生一个序列
In [6]:
s
Out[6]:
0 1
1 3
2 5
3 NaN
4 6
5 8
dtype: float64
In [7]:
dates=pd.date_range('20160501',periods=6)
In [8]:
dates
Out[8]:
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2016-05-01, ..., 2016-05-06]
Length: 6, Freq: D, Timezone: None
In [10]:
df=pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns=list('ABCD'))
In [11]:
df
Out[11]:
A
B
C
D
2016-05-01
0.695733 0.070252 0.131565 -0.897799
2016-05-02
-0.279032 1.430353 0.246015 1.247282
2016-05-03
-0.727831 -0.422250 0.435165 0.089780
2016-05-04
-0.899446 -0.372851 0.811766 -1.071206
2016-05-05
-1.250048 -0.019416 1.248958 -0.900567
2016-05-06
0.605871 -1.975671 0.202865 -1.491969
In [12]:
df2=pd.DataFrame({'A':1,
'B':pd.Timestamp('20160501'),
'C':pd.Series(1,index=list(range(4)),dtype='float32'),
'D':np.array([3]*4,dtype='int32'),
'E':pd.Categorical(["test","train","test","train"]),
'F':'foo'})
In [13]:
df2
Out[13]:
A
B
C
D
E
F
0
1 2016-05-01 1 3 test foo
1
1 2016-05-01 1 3 train foo
2
1 2016-05-01 1 3 test foo
3
1 2016-05-01 1 3 train foo
In [14]:
df2.dtypes
❼ python怎么打开pandas
import pandas as pd
打开后搜索pandas，会发现很多版本后缀为.whl的模块。我这里下载的是pandas‑0.22.0‑cp34‑cp34m‑win_amd64.whl，应该是0.22.0版本的兼容python34版本的64位的。
下载后，将后缀改为.zip然后解压。将解压后的文件放到python的安装目录–>Lib–>site-packages中。
例如：我的python安装目录为E:\python3.4.3，所以讲解压出来的文件(注意是解压出来的两个文件夹)放到
E:\python3.4.3\Lib\site-packages下。
❽ python中pandas问题
df.shape[0]是行数
减去个1，就类似于length - 1
其实就是arr.drop(len(arr) - 1)
❾ Python使用Pandas可以实现吗，求大神指教，在线等
导入numpy和pandas；
构造Excel 1里面的数据，赋给变量data_input；
抽取data_input的A、B、D三列数据，进行展平；
把第3步的结果赋给变量data_output，即Excel 2里面的数据；
import numpy as np
import pandas as pd
# 'F'表示按fortran语言的风格进行排列
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})
❿ python如何下载pandas
pandas是一个开源的python库，其强大的数据结构提供高性能数据操作和分析工具
利用pip安装pandas
1、在cmd窗口输入pip install pandas
2、在编辑器中输入import pandas 看看会不会报错，如不报错则安装成功