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pandas排序新上映_pandas库和numpy库(2024年12月抢先看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

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。

Python数据分析，超能应用！嘿，大家好！好久没跟大家聊聊了，不知道你们的学习进度如何？最近收到不少小伙伴的留言，问怎么用Python来做数据分析。今天我就来给大家分享一下Python在数据分析中的一些高能应用，绝对让你大开眼界！处理报表的那些事儿 𐟓Š 相信大家在工作中都遇到过处理报表的问题，尤其是需要计算平均值的时候。比如，用Excel里的Average函数和自定义排序功能，基本上能搞定大部分问题。但是，当你面对成千上万的数据量时，这种方法的效率就大打折扣了，而且还容易出错。这时候，Python就派上用场了！虽然只需要短短十几行代码，但处理速度却能成倍增长。 Python在数值分析中的神器 𐟛 ️ NumPy：多维数组与矩阵运算的神器 NumPy是Python中非常强大的一个库，支持多维数组和矩阵运算。它还提供大量的数学函数库，通常与SciPy和Matplotlib一起使用，支持比Python更多种类的数值类型。 SciPy：科学计算的好帮手 SciPy在NumPy的基础上增加了许多数学、科学及工程计算中常用的库函数，比如线性代数、常微分方程数值求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等。它还能进行插值处理和信号滤波。 Pandas：数据分析的利器 Pandas是为解决数据分析任务而生的库。它纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供高效地操作大型数据集所需的工具及大量的能快速便捷处理数据的函数和方法。Pandas还为时间序列分析提供很好的支持，提供多种数据结构，如Time-Series、DataFrame和Panel。实际操作示例 𐟓š 处理这个问题我们用到了Pandas库。具体代码和解释详见图2。简单来说，就是把需要处理的数据表用这几行代码跑一遍。经过将Excel表导入Python、使用Python求平均值并排序、导出排序后的表格三个步骤后，就能很容易地得到按照平均值从大到小排序的表格啦！其他数据处理案例 𐟌Ÿ 除了上面的例子，Python还能做很多其他数据处理的事情，比如可视化、预测数据、线性回归模型等等。这里给大家推荐一个我常用的平台——派森编程。这个平台的讲解方式非常轻松有趣，而且对Python的使用领域进行了划分。这样如果你只想学习一些工作上处理数据的方式，就可以不去深入学习人工智能的模块啦。放一些我在派森上运行的小程序~左侧教程右侧运行框真的好方便啊！考证方式 𐟓 最后，给大家分享一下考证的方式。具体操作看最后一张图哦！祝大家都能顺利通过考试，找到心仪的工作！ @校园薯

𐟚€ 转行数据分析的学习路线图：从零到一 𐟓š 总结一下我的学习过程，希望能给大家一些参考： 𐟓– 书籍：阅读是学习的基础，不仅要读，还要做笔记，总结。专业书籍是获取专业知识的好途径，行业相关书籍则能帮助你更好地理解行业动态。 𐟓ˆ 统计学：根据个人需求，掌握基本概念，如均值、方差、正态分布、贝叶斯定理、概率计算、假设检验、拟合线等。深入学习可以根据面试情况来定。 𐟓Š Excel：熟能生巧，多练习常用的操作，如函数和透视表，提升熟练度。 𐟔砍ySQL：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，逐步提高解题能力。 𐟒𛠐ython：从变量和数据结构开始，逐步学习，多实践总结。清洗数据时，numpy和pandas是不错的选择；可视化方面，matplotlib和plotly都是很好的工具。 𐟓Š 数据分析：学习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。指标体系的搭建也是面试和工作中常用的技能。 𐟎蠥﨧†化：tableau是可视化的行家，掌握丰富的玩法，作为工具要多用。大部分公司都用它来可视化信息。 𐟓𒠩ṧ›š通过知乎、阿里云天池、和鲸社区、kaggle等网站下载数据集进行操作，熟悉整个流程，面试时会轻松很多。希望这些建议能帮助你更好地规划自己的学习路线，转行数据分析并不难，只要按照计划一步步来，你一定可以成功！

Python数据清洗：让你的数据更整洁✨ 今天我们来聊聊如何在Python中清洗数据，特别是处理那些混乱的索引和列名，以及那些看似无序的数据。𐟧𙊦‰‹动清洗：索引和列名如果你发现数据的索引或列名乱七八糟，首先别慌，可以用pandas的rename方法来手动调整。重命名索引：df.rename(index={"002":"02", "0004":"04"}) 重命名列名：df.rename(columns={"column1":"Column1", "column2":"Column2"}) 如果你有多个索引或列名需要修改，手动一个个输入会有点麻烦。这时候可以考虑用函数或方法，比如：自动清洗：使用函数 df.rename(columns=str.upper) # 将所有列名转换为大写这样，列名就会被自动大写，省去了手动输入的麻烦。设置索引有时候，你可能想把某列设为索引。可以用.set_index()方法： df.set_index("column_name") 如果你想恢复默认的索引，可以用.reset_index()方法。排序索引和列名如果你觉得索引或列名的顺序不对，可以用.sort_index()方法： df.sort_index(axis=0) # 默认沿着索引纵向操作，即对索引进行排序这样，你的数据看起来就会更整洁。清洗乱数据处理乱数据的第一步，是搞清楚数据的结构。有时候，数据可能是转置的，或者某些列的值是拆分的。转置数据结构：df.T 拆分列：str.split("拆分值") # 传入expand=True，表示将拆分后的值表示为两个Series 组合列：str.cat() 这些方法可以帮助你整理那些看似无序的数据。宽数据转长数据有时候，数据是宽格式的，需要转换为长格式。可以用pd.melt()方法： pd.melt(df, id_vars=["column1", "column2"], value_vars=["value1", "value2"]) 这样，数据就会变得更易于处理。拆分行如果某列的值是一个列表，而不是独立的值，可以用.explode()方法： df.explode("column_name") 这样，每个元素都会被转换为单独的一行。删除行或列最后，如果某些行或列不需要，可以用.drop()方法： df.drop(["02", "04"], axis=1) # 删除列，默认删除索引这样，你的数据就会变得更干净。总结通过这些方法，你可以轻松地清洗数据，让你的数据看起来更整洁、更易于处理。希望这些技巧对你有所帮助！𐟓ˆ

留学自学Python，超实用！最近几年，Python一直是编程语言中的热门选择，尤其是因为它开放、扩展包丰富、语法简洁易上手。很多留学生在国外学习时，并没有计算机科学（CS）的背景，一听到编程就头疼。然而，很多商业智能（BI）课程都使用Python进行数据分析，教授们通常要求学生自学编程。其实，只要投入一些时间，自学Python是完全可以的。无论是做商业分析、可视化还是机器学习项目，Python都能轻松应对。以下是一些推荐的资源：菜鸟教程Python3官网 𐟐抠菜鸟教程是一个非常受欢迎的非盈利性网站，详细解释了Python的基础语法、数据类型、运算符等，每个语法和知识点都有示例，非常易于理解。 NumPy官网 𐟓Š NumPy是Python中科学计算的基础包，提供了多维数组对象和各种API，适用于数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算和随机模拟等。对于电子、金融、统计等专业的学生来说，NumPy是必修课。 Pandas 𐟐𜊠 Pandas是Python的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，适用于处理与Excel表类似的表格数据，以及有序和无序的时间序列数据。Pandas对于数据分析、商业分析和可视化也是必不可少的。 Matplotlib & Seaborn 𐟎芠这两个库专门用于数据可视化，可以绘制非常漂亮的图形来进行数据展示。 Scikit-learn 𐟧 Scikit-learn是基于Python的机器学习工具，建立在NumPy、SciPy和matplotlib之上。如果你想学习机器学习，或者在数据分析的基础上进行数据聚类、预测和分类，Scikit-learn是必学的。如果你打算学习Python，就从今天开始吧！不要等到明天！这些资源可以帮助你快速入门并掌握Python的各种技能。

0基础如何快速入门数据分析？很多朋友问我，如何从零开始学习数据分析？特别是文科生，担心自己理科思维跟不上。其实，没有什么知识是天生就会的，最好的方法就是勇敢尝试。数据分析入门其实很简单𐟚€ 初学阶段：Excel 首先，掌握Excel的基本功能是关键。以下这些关键词你一定要掌握：透视表、筛选、多列排序、折线图、直方图、双坐标图、数据导入分隔设置、VLOOKUP、SUM、COUNT函数、冻结首行。这些功能足够你应付日常的数据分析工作。进阶学习：Sql Sql语言相对容易上手，但精通需要时间。建议先去w3school看看基本语法，然后自己练习。牛客网上有各种学习阶段的大厂面试题，可以巩固和加强你的学习。业务指标了解一些基本的业务指标，比如PV/UV、日活/月活、次日留存、ARPU、转化率。这些指标是数据分析师必须掌握的。常用分析方法掌握一些基本的分析方法，比如对比、细分、漏斗、RFM。这些方法可以帮助你更好地理解数据。再进阶学习：Python Python的学习需要花一些时间，但并不难。入门可以看看《利用Python进行数据分析》，然后跟着廖雪峰老师的教程边做边练。熟悉基本语法后，再学习pandas、numpy、matplotlib。 Shell命令掌握一些常用的Shell命令，比如cat、wc、grep、sed、sort、uniq、awk。这些命令在数据分析中非常实用。常用统计指标了解平均值、中位数、p值等基本的统计指标。这些指标可以帮助你更好地理解数据的分布和变化。数据挖掘常用算法学习一些数据挖掘的常用算法，比如线性回归、kmean聚类、逻辑回归、贝叶斯。这些算法可以帮助你进行更深入的数据分析。总结最难的不是怎么学，而是你有没有从现在开始行动。如果你自学一段时间后发现比较吃力，可以考虑报个班。总之，有付出才会有收获，希望大家都能早日成功！

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。

Pandas入门与进阶：从零到高手的指南如果你想要充分利用Python的强大能力，成为一位优秀的Python工程师，那么Pandas是你必须要掌握的工具。这本书从多个维度全面讲解了Pandas，既适合初学者入门，也适合有经验的工程师查阅。第一部分：Pandas入门 𐟓š 首先，本书介绍了Pandas的功能、使用场景和学习方法。接着，详细讲解了如何搭建Python开发环境，并介绍了Pandas的基础功能，帮助读者快速入门。第二部分：Pandas数据分析基础 𐟓Š 这一部分详细讲解了Pandas的读取与输出数据、索引操作、数据类型转换、查询筛选、统计计算、排序、位移、数据修改、数据迭代、函数应用等内容。第三部分：数据形式变化 𐟔„ 这一部分讲解了Pandas的分组聚合作、合并作、对比作、数据透视、转置、归一化、标准化等，以及如何利用多层索引对数据进行升降维。第四部分：数据清洗 𐟧𜊨🙤𘀩ƒ襈†讲解了缺失值和重复值的识别、删除、填充，数据的替换、格式转换，文本的提取、连接、匹配、切分、替换、格式化、虚拟变量化等，以及分类数据的应用场景和作方法。第五部分：时序数据分析 ⏰ 这一部分讲解了Pandas中对于各种时间类型数据的处理和分析，以及在时序数据处理中经常使用的窗口计算。第六部分：可视化 𐟎芨🙤𘀩ƒ襈†讲解了Pandas的样式功能如何让数据表格更有表现力，以及Pandas的绘图功能如何让数据自己说话。第七部分：实战案例 𐟓 这一部分介绍了从需求到代码的思考过程，如何利用链式编程思想提高代码编写和数据分析效率，以及数据分析的基本方法与需要掌握的数据分析工具和技术栈。此外，还从数据处理和数据分析两个角度给出了大量的应用案例及代码详解。这本书共17章，分为七大部分，内容丰富，实用性强，适合各个层次的读者阅读。无论你是初学者还是经验丰富的工程师，这本书都能帮助你更好地掌握Pandas，提升数据分析能力。

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。

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€

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