❶ 求助python大神，工作實例pandas數據分析
你的意思是比較每台機的寬，不符合的挑出來？ 那每台機的返回值是什麼？
你需要些一個函數func func把行變數作為參數，能對每一行操作，然後dataframe.apply(func, axis=1)
❷ 怎麼利用pandas做數據分析
Pandas是Python下一個開源數據分析的庫，它提供的數據結構DataFrame極大的簡化了數據分析過程中一些繁瑣操作。
1. 基本使用：創建DataFrame. DataFrame是一張二維的表，大家可以把它想像成一張Excel表單或者Sql表。Excel 2007及其以後的版本的最大行數是1048576，最大列數是16384，超過這個規模的數據Excel就會彈出個框框「此文本包含多行文本，無法放置在一個工作表中」。Pandas處理上千萬的數據是易如反掌的sh事情，同時隨後我們也將看到它比SQL有更強的表達能力，可以做很多復雜的操作，要寫的code也更少。
說了一大堆它的好處，要實際感觸還得動手碼代碼。首要的任務就是創建一個DataFrame，它有幾種創建方式：
（1）列表，序列(pandas.Series), numpy.ndarray的字典
二維numpy.ndarray
別的DataFrame
結構化的記錄(structured arrays)
（2）其中，二維ndarray創建DataFrame，代碼敲得最少：
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）通過describe方法，可以對df中的數據有個大概的了解：
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. 改變cell。
3. group by。
4. 讀寫文件。
❸ pandas怎樣對數據進行遍歷
pandas.DataFrame.iterrows
DataFrame.iterrows()
迭代(iterate)覆蓋整個DataFrame的行中，返回(index, Series)對。
import numpy as np
import pandas as pd
def _map(data, exp):
for index, row in data.iterrows(): # 獲取每行的index、row
for col_name in data.columns:
row[col_name] = exp(row[col_name]) # 把結果返回給data
return data
def _1map(data, exp):
_data = [[exp(row[col_name]) # 把結果轉換成2級list
for col_name in data.columns]
for index, row in data.iterrows()
]
return _data
if __name__ == "__main__":
inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11,'c2':110}, {'c1':12,'c2':120}]
df = pd.DataFrame(inp)
temp = _map(df, lambda ele: ele+1 )
print temp
_temp = _1map(df, lambda ele: ele+1)
res_data = pd.DataFrame(_temp) # 對2級list轉換成DataFrame
print res_data
❹ python pandas 高效的分析兩列數據，並生成結果到三列。
首先，為了以後在處理大量數據的效率，一定要養成【不】使用循環的方式處理pandas或者numpy數據的習慣， 最好使用包內置的方法或者被重載過的通用方法來實現。以前剛接觸pandas的時候，處理10W+的是數據的時候，用循環處理，等了半天都沒有結果。
對於你的代碼，發現雖然有if了， 但卻沒有else哈，也就是說你只考慮到匹配的情況下的邏輯， 但對於沒匹配的處理卻沒有寫出來。
❺ 用pandas做數據分析
這個軟體做數據分析是非常不錯的，值得信賴。
❻ 怎麼用python panda 算股票市場收益率
1.收集數據，開盤價，收盤價，交易量
2.用pandas處理數據，處理缺失值
3.用股票收益率的公式帶入
說白了，pandas只是個好用的工具，方法都是一樣的，只是效率問題
有多少人工，就有多少智能
❼ 怎樣用python提取不同股票csv里特定時間段的數據
用pandas庫，
import pandas as pd
data = pd.read_csv('train.csv')
train_data = data.values[0:TRAIN_NUM,1:]
train_label = data.values[0:TRAIN_NUM,0]
study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1000035
機器學習正好講了這個手寫識別的例子！
❽ 有人可以代做一下pandas數據分析嗎
下載個Anaconda裝一下，裡面的Spyder非常好用，能直觀地看到你pandas處理的表格（DataFrame變數）
你會發現python很簡單～
❾ pandas怎樣對數據進行遍歷相關信息
pandas.DataFrame.iterrows
DataFrame.iterrows()
迭代(iterate)覆蓋整個DataFrame的行中，返回(index, Series)對。
import numpy as np
import pandas as pd
def _map(data, exp):
for index, row in data.iterrows(): # 獲取每行的index、row
for col_name in data.columns:
row[col_name] = exp(row[col_name]) # 把結果返回給data
return data
def _1map(data, exp):
_data = [[exp(row[col_name]) # 把結果轉換成2級list
for col_name in data.columns]
for index, row in data.iterrows()
]
return _data
if __name__ == "__main__":
inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11,'c2':110}, {'c1':12,'c2':120}]
df = pd.DataFrame(inp)
temp = _map(df, lambda ele: ele+1 )
print temp
_temp = _1map(df, lambda ele: ele+1)
res_data = pd.DataFrame(_temp) # 對2級list轉換成DataFrame
print res_data
❿ 用python數據分析是不是用的pandas
pandas包最基本的功能
1、讀取數據：
data = pd.read_csv('my_file.csv')
data=pd.read_csv('my_file.csv',sep=';',encoding='latin-1',nrows=1000, kiprows=[2,5])
sep變數代表分隔符。因為Excel中的csv分隔符是「;」，因此需要顯示它。編碼設置為「latin-1」以讀取法語字元。nrows=1000表示讀取前1000行。skiprows=[2,5]表示在讀取文件時將刪除第2行和第5行
最常用的函數：read_csv, read_excel
還有一些很不錯的函數：read_clipboard、read_sql
2、寫入數據
data.to_csv('my_new_file.csv', index=None)
index=None將簡單地按原樣寫入數據。如果你不寫index=None，會得到額外的行。
我通常不使用其他函數，比如to_excel，to_json，to_pickle，to_csv，雖然它們也做得很好，但是csv是保存表最常用的方法。
3、檢查數據：
data.shape
data.describe()
data.head(3)
.head(3)列印數據的前3行，.tail()函數將查看數據的最後一行。
data.loc[8]
列印第8行。
data.loc[8, 'column_1']
將第8行值列印在「column_1」上。
data.loc[range(4,6)]
列印第4行到第6行。