2017年最新机器学习入门与实战精品高清全套视频教程附讲义作业(anaconda2 4.3Pytyhon2.7 jupyter) 70课 课程介绍: 从基本的软件安装到必备的Python扩展讲起，然后对机器学习算法一一讲解，同时配合编程实操的实现过程，适合零基础系统学习，配套资料包括讲义作业软件数据都有。 课程目录: 第一章Numpy前导介绍 1.1、Anconda安装 1.2、JupyterNoteBook 1.3、Numpy介绍+ndarry 1.4、ndarry的shape属性巧算 1.

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DataFrame对象的创建，修改，合并 import pandas as pd import numpy as np 创建DataFrame对象 # 创建DataFrame对象 df = pd.DataFrame([1, 2, 3, 4, 5], columns=['cols'], index=['a','b','c','d','e']) print df cols a 1 b 2 c 3 d 4 e 5 df2 = pd.DataFrame([[1, 2, 3],[4, 5, 6]

本文是基于上一篇pandas的补充,为了不影响知识整体的结构,写在一起,方便客官们查阅.后期的博客还会有pandas的高级内容 小弟的目录1.1Pandas概述:1.2Pandas的数据结构分析SeriesSeries的介绍Series对象的创建DataFrameDataFrame的介绍:DataFrame对象的创建:重置索引reindex参数说明1.3索引操作Series类型的索引操作DataFrame的索引操作pandas库中提供了操作索引的方法来访问数据1.4pandas的算术运算和数据

小弟的目录Pandas概述:Pandas的数据结构分析SeriesSeries的介绍Series对象的创建DataFrameDataFrame的介绍:DataFrame对象的创建:Pandas的索引对象:索引对象的创建索引对象的分类索引对象的获取:索引对象的特点:索引对象的方法和属性方法:属性:索引对象的重命名(轴索引)索引的整数索引:程序:解析:整数索引的规则:非整数索引:整数标签基于位置的使用方法: Pandas概述: Pandas是一个基于Numpy的数据分析包，它是为了解决数据分析任务而