Python读财

伴随着移动互联网的飞速发展，越来越多用户被互联网连接在一起，用户所积累下来的数据越来越多，市场对数据方面人才的需求也越来越大，由此也带火了如数据分析、数据挖掘、算法等职业，而作为其中入门门槛相对较低、工资高于大多传统行业岗位的数据分析一职，则成为了许多想转行进入数据领域的同学的…

在日常的数据分析中，经常需要将数据根据某个（多个）字段划分为不同的群体（group）进行分析，如电商领域将全国的总销售额根据省份进行划分，分析各省销售额的变化情况，社交领域将用户根据画像（性别、年龄）进行细分，研究用户的使用情况和偏好等。在Pandas中，上述的数据处理操作主要…

在日常的数据处理中，经常会对一个DataFrame进行逐行、逐列和逐元素的操作，对应这些操作，Pandas中的map、apply和applymap可以解决绝大部分这样的数据处理需求。这篇文章就以案例附带图解的方式，为大家详细介绍一下这三个方法的实现原理，相信读完本文后，不论是小…

Pandas是Python中用于数据处理与分析的屠龙刀，想必大家也都不陌生，但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方，尤其是对于较大的数据集而言，如果你没有适当地使用，那么可能会导致Pandas的运行速度非常慢。 读取数据是进行数据分析前的一个必经环节，pandas中也…