81页PPT，讲解numpy和pandas库的用法

data_wuliu.csv 数据分析用 pandas python jupyter notebook 大数据

meal_order_detail1 meal_order_detail2 meal_order_detail3 pandas python jupyter notebook 大数据

pandas数据集获取

如果有想学python的数据分析，可以看一下这个pandas的资料，从公众号中整理过来。感兴趣的朋友们可以下载看一下，希望多多支持，共同努力，共同进步啊。

目录 原始数据： 最后输出数据： 处理步骤： 1、读取数据： 2、删除全是空值的列 3、删除全是空值的行 4、将分数列值为NAN（空值）的填充为0分 5、将姓名的缺失值进行填充 6、将清洗好的数据保存到指定excel中 原始数据： 最后输出数据： 处理步骤： 1、读取数据： 2、删除全是空值的列 3、删除全是空值的行 4、将分数列值为NAN（空值）的填充为0分 5、将姓名的缺失值进行填充 6、将清洗好的数据保存到指定excel中 import pandas as pd studf=pd.read_excel(./mypandasfiles/1.xlsx,skiprows

pandas的DateFrame类似于excel的数据储存结构，故为了便于pandas进行数据处理，设计者提供了简便的方法进行数据的读取，下面写上代码 import pandas as pd import numpy as np def save_excel(arr, exc_filename=None): #读取excel的函数 Save the data in excel format if exc_filename == None: exc_filename = excel.xlsx arr_df = pd.DataFr

笔记本 使用Python，Pandas和Jupyter Notebook进行数据分析，地图和图表

pandas读书笔记所用的资源

FinTA（财务技术分析） 在熊猫实施的共同财务技术指标。 这是正在进行的工作，可能会出现错误，并且某些指标的结果可能不准确。 支持指标： Finta支持80多种交易指标： * Simple Moving Average 'SMA' * Simple Moving Median 'SMM' * Smoothed Simple Moving Average 'SSMA' * Exponential Moving Average 'EMA' * Double Exponential Moving Average 'DEMA' * Triple Exponential Moving Average 'TEMA' * Triangular Moving Average 'TRIMA' * Triple Exponential Moving Average Oscillator 'TRIX'