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Pandas 教程——不同类型电影的比较(2)
除了 常见的分组操作，另一个比较重要的是多个 DataFrame 之间的连接操作 和 合并操作，在 MySQL 中相对应的就是 join 和 union 关键字。merge ( ) 函数MySQL 中通过 movie_id 字段对两个表进行 join：select *
from movie_1
join movie_2
on movie_1.movie_id = movie_2.movie_id
对应的 Pandas 操作为：import pandas...
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Pandas 教程——不同类型电影的比较(1)
对数据进行分组运算是数据分析中很常见的操作，如果数据存储在数据库，如 MySQL、Oracle、Hive 中，那么使用 groupby 关键字在大部分时候就可以满足需求。Pandas 提供了一系列函数来实现类 SQL 语句，好用到爆，下面来一起看看和 SQL 具体对应的操作：select [column1, column2 ... ] where [condition1,...
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Pandas 教程——电影数据是干净的吗(2)
Pandas 中除了对数据进行删除、去重以达到数据清洗的目的，同时为了满足更多的计算需求，增加新列也是很常见的操作。如果逻辑关系比较简单，可以直接对 Pandas 的两列进行操作得到新的一列，比如：movie_pd['total_score'] = movie_pd['vote_count'] * movie_pd['score']
更一般的方法是使用 for 循环，对 Pandas 的某一...
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Pandas 教程——电影数据是干净的吗(1)
分析电影数据之前，先来检查一下数据的质量，包括是否有空值、重复值、异常值。import pandas as pd
movie_pd = pd.read_csv('douban_movie.csv', header=0, sep='\t')
print movie_pd.info()
print movie_pd.describe()
movie_pd.info ( ) 输出结果如下：<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Ran...
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Pandas 教程——筛选让你动心的电影(3)
了解了 DataFrame 之后，我们开始对电影数据进行筛选。如果给你一个 Excel 表格，最容易想到的就是筛选出这个表格的某几行或某几列，那么在Pandas 中如何做这种筛选呢，可以分为三种情况：按一行或多行筛选使用非常好用的 loc( ) 函数，可以按照索引进行筛选import pandas as pd
movie_pd = pd.rea...
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Pandas 教程——筛选让你动心的电影(2)
上一节对 Pandas 整体有了一个简单的认识，接下来我们看一下 Pandas 的数据结构到底是什么，先使用 type( ) 查看一下变量类型import pandas as pd
movie_pd = pd.read_csv('douban_movie.csv', header = 0, sep = '\t')
print type(movie_pd)输出结果如下：<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>可见...
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Pandas 教程——筛选让你动心的电影(1)
在学习 Pandas 之前，首先需要安装 Pandas，在 Python 中安装模块使用 pip install 模块名 即可，但因为 Pandas 依赖于很多包，所以直接安装的话很大概率会遇到各种各样的问题。建议直接安装 Anaconda，省时省心，Anaconda 会默认安装众多流行的科学、数学、工程、数据分析的模块，比如 Numpy、Scipy、Matplotlib、...
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电影数据轻松学习 Pandas
还记得刚开始接触 Pandas 的时候，没有找到比较系统的教程，印象最深的是看过别人翻译的官方教程《 10 Minutes to Pandas 》，遇到不懂的地方就去官网查查 API，后来在工作中不断地使用和总结，才感觉慢慢地掌握了 pandas 的用法，可以满足日常工作的各种需求。回过头来看，对于有一定 Python 基础的人来说，掌握 Pandas...