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pandas排序新上映_pandas库官网(2024年11月抢先看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-11-26

pandas排序

转行数据分析𐟓Š：从零到精通 𐟌ˆ 想要从零开始转行数据分析？这里有一份详细的学习框架和路线图，帮助你逐步掌握所需技能。 1️⃣ 书籍阅读：从基础到专业，选择适合你的书籍进行阅读，并做好笔记和总结。专业知识书籍是基础，行业相关书籍则根据你选择的领域来选择。 2️⃣ 统计学基础：掌握基本的统计学知识，如均值、方差、正态分布、贝叶斯定理、概率计算、假设检验和拟合线等。深入学习可以根据面试需求来定。 3️⃣ Excel技巧：熟能生巧，多实践常用的操作，如函数和透视表，提升你的Excel技能。 4️⃣ MySQL进阶：掌握增删查改、筛选、过滤、分组、排序和窗口函数等基本操作。通过练习牛客网和MySQL45题，逐步提升你的SQL技能。 5️⃣ Python编程：从变量和数据结构开始，逐步学习Python编程。清洗数据时，numpy和pandas是不错的选择；可视化方面，matplotlib和plotly都是强大的工具。 6️⃣ 数据分析方法：学习数据分析的方法论和基本业务知识。掌握拆解、aarrr、rfm、用户画像等分析方法，并根据实际场景灵活运用。指标体系的搭建也是面试和工作中的常见考点。 7️⃣ 可视化工具：掌握Tableau可视化工具，探索其丰富的玩法。作为数据可视化的专业工具，Tableau能帮助你更好地展示数据。 8️⃣ 项目实践：通过知乎、阿里云天池、和鲸社区、kaggle等网站获取项目实践机会。下载数据集自行操作，熟悉整个流程，这将为你的面试和工作带来很大帮助。 𐟑‰ 按照这个框架逐步学习，你将能够逐步掌握数据分析的各项技能，为转行打下坚实的基础。

𐟓ŠPandas函数宝典𐟓š 𐟎‰成为数据分析高手，Pandas函数助你一臂之力！𐟒ꊊ𐟓Œ读取与保存数据： - `read_csv()`：CSV文件秒变DataFrame！ - `read_excel()`：Excel数据轻松加载。 - `to_csv()` & `to_excel()`: 数据轻松保存到文件。 - `read_json()` & `to_json()`: JSON数据互转无忧。 𐟓Œ数据初探与检查： - `head()` & `tail()`: 前几行或后几行数据一览无余。 - `info()` & `describe()`: 数据基本信息和统计信息尽在掌握。 𐟓Œ数据清洗与整理： - `dropna()` & `fillna()`: 缺失值轻松处理。 - `drop()` & `rename()`: 行列标签随心改。 - `duplicated()` & `unique()`: 重复数据不再有。 𐟓Œ数据过滤、排序与选择： - `loc[]` & `iloc[]`: 数据基于标签或位置精准选取。 - `sort_values()` & `query()`: 数据排序和过滤，一气呵成。 𐟓Œ数据变化与转换： - `apply()` & `merge()`: 数据函数应用与合并，灵活多变。 - `pivot_table()` & `map()`: 数据透视与映射，操作更便捷。 𐟓Œ分组与聚合： - `groupby()` & `agg()`: 数据分组与聚合，分析更深入。 - `transform()` & `nunique()`: 分组数据操作与唯一值统计，一应俱全。 𐟓Œ时间序列处理： - `to_datetime()` & `resample()`: 时间序列数据轻松转换与重采样。 - `asfreq()` & `shift()`: 时间频率转换与偏移，操作更灵活。 𐟎‰掌握这些Pandas函数，数据分析不再难！𐟚€

数据分析必备：10款高效工具推荐 1. 𐟓Š Excel：这款电子表格软件不仅广泛使用，还能进行复杂的数据处理和分析，包括排序、筛选和图表制作。 𐟒𛠐ython：作为一种通用编程语言，Python拥有丰富的第三方库，如NumPy、Pandas和Matplotlib，适合进行数据处理、统计分析和可视化。 𐟓ˆ R：专为统计分析设计的编程语言，拥有强大的数据分析和丰富的统计图形库，如ggplot2和dplyr。 𐟔 SQL：结构化查询语言，用于管理关系型数据库，支持数据的查询、插入、更新和删除等操作。 𐟎蠔ableau：数据可视化软件，能够将数据转化为可视化的图形，并进行交互式分析。 𐟓Š SPSS：国际上最有影响的三大统计软件之一，适合从事数据分析的人员使用。 𐟓Š Power BI：微软开发的商业智能工具，可以连接各种数据源，进行数据分析和可视化展示。 𐟒𛠗eka：基于Java的机器学习工具，适用于数据挖掘和数据分析任务。 𐟓Š RapidMiner：开源的数据挖掘工具，支持各种数据分析和挖掘任务，如分类、回归和聚类。 𐟓Š Orange：开源的数据可视化和分析工具，通过构建数据流图来探索和分析数据。

从零开始学Python：7周进阶指南如果你从11月22日开始学习Python，这里有一份精心规划的学习路径，帮助你逐步成为Python程序员。第一阶段：拥抱Python之旅 𐟌ˆ 第一周：Python基础（19小时）入门（4小时）：安装Python环境，初步了解print函数，掌握变量与输入/输出，探索条件语句。继续深入（5小时）：学习列表、for循环、while循环、函数和模块。实践应用（5小时）：解决基础编程挑战，例如变量交换、温度转换、数字分析等。进阶挑战（6小时）：字符串操作、最大公约数计算、数组排序游戏等。第二周：数据结构与OOP（12小时）数据结构（6小时）：栈、队列、字典、元组、树和链表。面向对象编程（6小时）：对象、类、方法、构造器，领略OOP的魅力。算法基础（6小时）：搜索、排序、递归，以及理解时间复杂度。第二阶段：步入软件开发 𐟚€ 第三周：开发工具与实践（27小时） IDE亲密接触（5小时）：选择并精通一个IDE，如PyCharm。 GitHub探索家（6小时）：创建仓库，掌握Commit、Diff和Push。计算器初体验（4小时）：使用Tkinter实现计算器。个人项目（15小时/天）：挑选项目，从零到一。第四周：项目上线（5小时）云端部署（5小时）：学习Heroku，发布你的首个应用。第三阶段：程序员成长记 𐟌𑊧쬤𚔥‘诼š数据库与API（21小时） SQL基础（6小时）：查询、函数、规范化，玩转数据库。 Python与数据库（5小时）：通过SQLite或pandas操作数据。 API世界（5小时）：理解JSON，探索RESTfulAPI。第六周：科学计算与Web开发（14小时） Numpy探索（4小时）：深入了解Numpy库。个人作品集（10小时）：Django或Flask，打造你的在线作品集。第七周：专业技能提升（5小时）单元测试与调试（5小时）：学习PyTest，掌握日志记录和调试技巧。这个计划旨在帮助你逐步成长为一名合格的Python程序员。加油！记得保持热情，每天进步一点点。𐟎“𐟒𛰟š€

sql和python哪个难在数据科学的世界里，SQL和Python是两大不可或缺的技能。𐟌 但要如何掌握它们呢？这里有一些实用的建议： 𐟔 首先，要明确区分这两种语言的功能。 𐟓 SQL：专为数据查询和操作而设计。 𐟓 Python：主要用于数据处理、分析和可视化。 ✏ 在数据分析中，虽然两者都是工具，但它们的重要性各有不同。通常，80%的时间都在使用SQL，但这并不意味着Python就不重要。 𐟓– 针对这两种语言，这里有一些学习要点： 𐟗ž SQL学习路线： 𐟓 掌握SQL的基础语法，包括查询、过滤、排序、分组和连接等操作。 𐟓 熟悉MySQL、Oracle和Microsoft SQL Server等数据库管理系统。 𐟓 学习在数据库中创建和修改表格，以及添加、删除数据和备份数据等操作。 𐟓 深入了解高级SQL操作，如子查询、视图、存储过程和触发器等。 𐟓˜ Python学习路线： 𐟓 掌握Python的基础语法，包括变量、数据类型、条件语句、循环语句和函数等。 𐟓 熟悉Python的标准库，如NumPy、Pandas和Matplotlib等，它们是Python数据分析的核心工具。 𐟓 学习如何使用Python进行数据清洗、处理和分析，包括去重、处理缺失值、数据转换和数据合并等操作。 𐟓 掌握使用Python进行可视化的方法，如绘制直方图、散点图、热力图和地图等。 𐟌Ÿ 通过实践不断提升自己的能力，多动手才能真正掌握这些技能！此外，锻炼自己的数据分析思维也是非常重要的。

11月24日起，7周Python进阶指南如果你从11月24号开始学习Python，以下是一个有效的学习规划，帮助你在短时间内快速提升：一、Python入门学习第1周：基础认知（4小时），搭建编程环境，学习print输出、变量设置、数据输入和条件语句。第2周：深入基础（5小时），了解列表、for循环、while循环、函数编写和模块导入。第3周：简易编程实践（5小时），实现两变量值互换、摄氏度与华氏度转换、数字各位数求和、素数判断、随机数生成以及列表去重等操作。第4周：中级编程练习（6小时），包括字符串反转（回文检测）、最大公约数计算、有序数组合并、猜数字游戏与年龄计算等任务。第5周：数据结构探究（6小时），学习栈、队列、字典、元组、树与链表。第6周：面向对象编程（OOP）研习（6小时），掌握对象、类、方法与构造函数概念以及OOP中的继承机制。第7周：算法初涉（6小时），学习搜索、排序算法，掌握递归函数用法与时间复杂度分析。二、软件开发进阶第1周：IDE精通（5小时），选择一款适合大型项目开发的IDE并深入熟悉。第2周：Github探索（6小时），在Github平台上创建代码仓库，学会代码提交（Commit）、变更查看（Diff）与上推（Push）操作。第3周：简易计算器项目（4小时），借助Tkinter库开发一个简单计算器。第4-6周：个人项目攻坚（每日5小时），确定个人项目并全力完成。第7周：项目托管部署（5小时），掌握服务器与hosting服务使用方法，在Heroku平台设置并部署已开发应用。三、迈向专业程序员之路第1周：数据库基石（6小时），学习基本SQL查询（如创建表、数据选择、Where条件查询、数据更新）、SQL函数（Avg、Max、Count）、关系数据库规范化原理以及内连接、外连接操作。第2周：Python与数据库交互（5小时），借助如SQLite或pandas等数据库框架，实现数据库连接，在多表中创建并插入数据，以及数据读取操作。第3周：API调用学习（5小时），了解JSON数据格式、微服务架构以及Rest API应用。第4周：Numpy熟悉（4小时），深入掌握Numpy库的使用。第5-6周：作品集网站构建（5小时），运用Django框架搭建作品集网站，并对Flask框架有所了解。通过这个规划，你可以逐步掌握Python的基础知识，进行实践编程，最终成为一名专业的程序员。加油！𐟒ꀀ

Python处理气象数据全攻略𐟌毸嘿，大家好！今天我要分享一个用Python处理气象数据的实用指南。这个过程其实有点复杂，但只要你掌握了基本技巧，就能轻松搞定。下面我会详细讲解整个流程，包括读取数据、处理异常和最终排序保存。读取数据 𐟓‚ 首先，你需要遍历文件夹中的所有CSV文件。这个过程有点繁琐，但可以用Python的pathlib库来简化。具体来说，你可以用Path类来遍历文件夹中的所有文件，然后检查文件后缀名是否为'.csv'。如果符合条件，就尝试用不同的编码方式（比如'ANSI', 'Unicode', 'GB18030', 'UTF-8'）来读取文件。处理异常 𐟚芥œ訯𛥏–数据的过程中，可能会遇到一些异常情况，比如编码问题或者数据格式不统一。遇到这种情况，你可以尝试用不同的编码方式来读取文件，或者在读取后进行一些数据清洗。比如说，有些文件的日期格式可能是'2020-01-02'，而有些可能是'2020/01/02'，这时候就需要进行一些格式转换。分组处理 𐟓Š 接下来，你需要对表格内的所有气候类型进行分组处理。具体来说，可以用groupby方法按'type'列进行分组，然后对每个组进行单独处理。这个步骤非常关键，因为你需要确保每个城市的数据都被正确地处理和分类。数据转换 𐟔„ 在分组处理之后，你需要进行一些数据转换。比如说，提取出每个城市的名称、年份、月份和日期等基本信息。这个过程可以用pandas的apply方法来简化。最后，将这些信息合并到一个新的DataFrame中。合并数据 𐟓‘ 现在，你需要将每一天的数据合并起来。这个过程可以用pandas的concat方法来实现。具体来说，你可以将每个城市的数据按日期进行排序，然后按日期进行合并。这样就能得到一个按日期排序的气象数据集。保存数据 𐟒𞊦œ€后一步就是将处理好的数据保存到文件中。你可以选择一个合适的时间范围（比如2020年），然后将所有城市的数据按日期进行排序并保存到CSV文件中。这个过程可以用pandas的to_csv方法来实现。总结 𐟓 总的来说，处理气象数据的过程虽然有点复杂，但只要你掌握了基本技巧，就能轻松搞定。希望这篇指南能帮到你！如果你有任何问题或者需要进一步的帮助，欢迎随时留言哦！好了，今天的分享就到这里啦！如果你觉得有用的话，记得点赞和分享哦！𐟘Š

𐟓Š Pandas必备函数宝典 𐟒Ÿ“š 数据分析小伙伴们，快来收藏这份Pandas函数宝典吧！从读取数据到处理数据，应有尽有，助你数据分析之路更加顺畅！ 𐟓– **读取数据**： - `read_csv`: 轻松读取CSV文件 - `to_csv`: 数据导出为CSV格式 - `read_excel`: Excel文件一键读取 - `to_excel`: 数据导出为Excel格式 𐟓Œ **连接与合并**： - `merge`: 根据键关联多个dataframe，类似SQL中的JOIN - `concat`: 合并dataframe，实现数据的合并与拼接 - `pivot`: 按照行列重塑表格，数据透视表制作利器 𐟓ˆ **分组与聚合**： - `groupby`: 按列分组，数据整理的好帮手 - `agg`: 对分组应用自定义聚合函数，轻松计算数据 - `transform`: 对分组应用转换函数，保持数据形状一致 𐟧𜠪*数据清洗与转换**： - `dropna`: 丢弃包含缺失值的行或列 - `fillna`: 填充或替换缺失值，让数据更完整 - `str.strip`: 去除字符串两端空白，整洁美观 𐟎蠪*数据可视化**： - `plot.bar`: 绘制柱状图，直观展示数据分布 - `plot.line`: 绘制线型图，展现数据趋势 - `plot.scatter`: 绘制散点图，探索数据关系 ⏰ **日期时间处理**： - `to_datetime`: 将输入转换为Datetime类型 - `date_range`: 生成日期范围，方便时间序列分析 - `shift`: 沿时间轴移动数据，轻松处理时间序列数据 𐟒ᠪ*其他常用函数**： - `describe`: 生成描述性统计摘要，快速了解数据特征 - `sort_values`: 对数据框按指定列排序，数据排序好帮手 - `rename`: 对列或行进行重命名，让数据更规范易读 𐟌Ÿ 快来掌握这些Pandas函数吧！让你的数据分析工作更加高效、准确！

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