Python谷歌搜索指数已经超越Java) 。说明Python越来越重要，同时，Python也是数据科学家必不可少的工具。最近，Analytics Vidhya总结了24个数据科学家不能错过的24个Python库，也是很不错的一份list，我们一起来看

把dictd = {'A':0}转换成DataFrame，df = pd.DataFrame#'A'是columns，对应的是list输出：。ValueError: If using all scalar values, you must pass an

csv 文件读取中文错误处理： utf-8 codec can't decode ....

df[[column]] = df[[column]].astypetype即int、float等类型。print# 当前类型 print print # 类型转换 data[["two"]] = data[["two&quo

left1 = pd.DataFrame({‘key':[‘a','b','a','a','b','c'],'value':range(6)}). right1 = pd.DataFrame({‘group_val':[3.5,7]},index = [‘

# ---------------------特定列加减乘除-------------------------. # ---------------------某两列相乘---------------------------. # ------------

print df[['读者证号', '读者姓名', '书名', '中图法分类号']] # 选取其中的四列。data.to_csv合并后的csv文件：data.csv. 通过使用pandas的函数merge来进行两个表的左连接，最后得到相应的data.csv

dtype: float64但是因为大多数的列表统计方程 是DataFrame的函数，所以apply很多时候不是必须的

>>> new_columns_list = [column_str+'_'+str for i ,column_str in enumerate]. >>> dataset.columns = new_columns2

在为Python安装第三方工具pandas出现了若干问题。当我在cmd命令环境输入pip install pandas准备安装pandas时，出现了错误提示：Microsoft Visual C++ 9.0 is required.从网上查询资料有如下解决

pandas可以对不同索引的对象进行算术运算，如果存在不同的索引对，结果的索引就是该索引对的并集。'''sereis相加会自动进行数据对齐操作，在不重叠的索引处会使用NA值进行填充，series进行算术运算的时候，不需要保证series的大小一致。'''需

# c 6还可以将Series看成是一个定长的有序字典，因为它是索引值到数据值的一个映射。它可以用在许多原来需要字典参数的函数中。若有就返回'True'如果数据被存在一个python字典中，也可以直接通过这个字典来创建Series.obj4=Serie

pandas中常用的一件事情就是对特定条件进行搜索，那么这里介绍使用pandas搜索方式，本案例使用的pandas是anaconda中的，可以下载任意的anaconda进行安装都会带有。import os然后需要构建一个csv文件存上文件。比如我们有一个叫