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人生苦短，我用 Python 前文传送门： 小白学 Python 数据分析（1）：数据分析基础 小白学 Python 数据分析（2）：Pandas （一）概述 小白学 Python 数据分析（3）：Pandas （二）数据结构 Series 小白学 Python 数据分析（4）：Pandas （三）数据结构 DataFrame 小白学 Python 数据分析（5）：Pandas （四）基础操作（1）查看数据 小白学 Python 数据分析（6）：Pandas （五）基础操作（2）数据选择 小白学 Python 数据分析（7）：Pandas （六）数据导入 小白学 Python 数据分析（8）：Pandas （七）数据预处理 小白学 Python 数据分析（9）：Pandas （八）数据预处理（2） 小白学 Python 数据分析（10）：Pandas （九）数据运算 小白学 Python 数据分析（11）：Pandas （十）数据分组 引言 前文我们介绍了数据分组，今天我们接着介绍一个和数据分组很相似的内容，是数据透视表，从名字上来看是不是感觉没半毛钱关系，实际不然，数据分组是从一维（行）的角度上对数据进行了拆分，如果我们想从二维的角度上（行和列）同时对数据进行拆分呢？ 这就需要用到我们今天的主角，数据透视表了。 数据透视表 什么是数据透视表？小编的灵魂画手上线： 图画的不好

01 文本格式数据读写 01-01 带表头文件 一些数据载入函数，如pandas.read_csv会进行类型推断，因为列的数据类型并不是数据格式的一部分。这意味着你不必指定哪一列是数值、整数、布尔值或字符串。 例如：我们可以使用read_csv将一个以 , 分割的文件读入DataFrame。 df = pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Downloads\pydata-book-2nd-edition\examples\ex1.csv') print(df) 结果如下： 也可以使用read_table,并指定分隔符。 df2 = pd.read_table(r'C:\Users\Administrator\Downloads\pydata-book-2nd-edition\examples\ex1.csv', sep=',') print(df2) 结果如下： 01-02 不带表头文件 有的文件不带表头，要读取该文件，需考虑一些选项。可以允许pandas自动分配默认列名，也可以自己指定列名。 data = pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Downloads\pydata-book-2nd-edition\examples\ex2.csv',header=None) print(data) data1

python数据分析个人学习读书笔记-目录索引 第9章--随机森林项目实战——气温预测(2/2) 　　第8章已经讲解过随机森林的基本原理，本章将从实战的角度出发，借助Python工具包完成气温预测任务，其中涉及多个模块，主要包含随机森林建模、特征选择、效率对比、参数调优等。这个例子实在太长了，分为3篇介绍。这是第2篇。 9.2数据与特征对结果影响分析 　　带着上节提出的问题，重新读取规模更大的数据，任务还是保持不变，需要分别观察数据量和特征的选择对结果的影响。 1 # 导入工具包 2 import pandas as pd 3 4 # 读取数据 5 features = pd.read_csv( ' data/temps_extended.csv ' ) 6 features.head(5 ) 7 8 print( ' 数据规模 ',features.shape) 　　数据规模 (2191, 12) 　　在新的数据中，数据规模发生了变化，数据量扩充到2191条，并且加入了以下3个新的天气特征。 ws_1：前一天的风速。 prcp_1：前一天的降水。 snwd_1：前一天的积雪深度。 　　既然有了新的特征，就可绘图进行可视化展示。 1 # 设置整体布局 2 fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(nrows=2, ncols=2,

对于网络购买的云主机，空间即为金贵，使用Anaconda会安装很多其他使用不到的库。本节介绍使用Miniconda 1.Conda简介 Conda 是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统，用于安装多个版本的软件包及其依赖关系，并在它们之间轻松切换。 Conda是为Python程序创建的，适用于Linux，OS X 和Windows，也可以打包和分发其他软件。 Conda是一个包管理器；Anaconda才是一个Python发行版。虽然Conda是用Anaconda打包的， 但是它们两个的目标是完全不同的。 软件发行版是在系统上提前编译和配置好的软件包集合， 装好了后就可以直接用。包管理器是自动化软件安装，更新，卸载的一种工具。Conda，有命令”conda install”, “conda update”, “conda remove”, 所以很明显， conda是包管理器。 Anaconda 和 Miniconda。Anaconda发行版会预装很多pydata生态圈里的软件，而Miniconda是最小的conda安装环境， 一个干净的conda环境。但是，conda和Anaconda没有必然关系， 你可以不安装Anaconda的同时， 使用conda安装和管理软件。 2.Conda安装 Conda分为Anaconda和Miniconda。Anaconda是包含一些常用包的版本

Pandas是基于NumPy的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。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。 Pandas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（panel data）和python数据分析（data analysis）。panel data是经济学中关于**数据集的一个术语，在Pandas中也提供了panel的数据类型。 关于pandas的安装方法，这里不在赘述，在python环境下，一个简单的pip命令即可搞定，文档方面，请参阅它的官方网站： https://pandas.pydata.org Pandas的数据结构 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也很相近。Series如今能保存不同种数据类型

01 文本格式数据读写 01-01 带表头文件 一些数据载入函数，如pandas.read_csv会进行类型推断，因为列的数据类型并不是数据格式的一部分。这意味着你不必指定哪一列是数值、整数、布尔值或字符串。 例如：我们可以使用read_csv将一个以 , 分割的文件读入DataFrame。 df = pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Downloads\pydata-book-2nd-edition\examples\ex1.csv') print(df) 结果如下： 也可以使用read_table,并指定分隔符。 df2 = pd.read_table(r'C:\Users\Administrator\Downloads\pydata-book-2nd-edition\examples\ex1.csv', sep=',') print(df2) 结果如下： 01-02 不带表头文件 有的文件不带表头，要读取该文件，需考虑一些选项。可以允许pandas自动分配默认列名，也可以自己指定列名。 data = pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Downloads\pydata-book-2nd-edition\examples\ex2.csv',header=None) print(data) data1