主要介绍了python使用pandas处理excel文件转为csv文件的方法示例，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

机器学习预科知识：“numpy+pandas+matplotlib基础”

python pandas 官网文档 2000多页 目录包括： 1-What's New 2-Installation 3-Contributing to pandas 4-Package overview 【*】5-10 Minutes to pandas 【*】6-Tutorials 【*】7-Cookbook 【*】8-Intro to Data Structures 【*】9-Essential Basic Functionality 【*】10-Working with Text Data 【*】11-Options and Settings 【*】12-Indexing and Selecting Data 【*】13-MultiIndex / Advanced Indexing 【*】14-Computational tools 【*】15-Working with missing data 【*】16-Group By: split-apply-combine 【*】17-Merge, join, and concatenate 【*】18-Reshaping and Pivot Tables 【*】19-Time Series / Date functionality 【*】20-Time Deltas 21-Categorical Data 【*】22-Visualization 23-Styling 【+】24-IO Tools (Text, CSV, HDF5, ...) 【***** 文件】 25-Remote Data Access 【-】 26-Enhancing Performance 【*C语言提升性能】 27-Sparse data structures 【*稀疏】 28-Frequently Asked Questions (FAQ) 【-】 29-rpy2 / R interface 【-】 【*】30-pandas Ecosystem 31-Comparison with R / R libraries 【-】 【*】32-Comparison with SQL 【***** sql用法】 33-Comparison with SAS 【-】 【*】34-API Reference 【***函数总结】 35-Developer 【-】 36-Internals 【-】 37-Release Notes 【- 版本致谢】 38-Bibliography 【-】 39-Python Module Index 【-】

python数据分析--献金数据 适合python数据分析入门练习所用 包含三个：contb_1.csv,contb_2.csv,contb_3.csv

主要介绍了Python利用pandas处理Excel数据的应用详解，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

学生分数预测：根据学生学习的时间对学生分数进行预测。 通过在Python中使用Scikitlearn库应用线性回归，以及使用Pandas和Matplotlib等库进行数据准备和数据可视化

python+pandas练习题目

Pandas是基于NumPy的一个非常好用的库，正如名字一样，人见人爱。之所以如此，就在于不论是读取、处理数据，用它都非常简单。Pandas有两种自己独有的基本数据结构。读者应该注意的是，它固然有着两种数据结构，因为它依然是Python的一个库，所以，Python中有的数据类型在这里依然适用，也同样还可以使用类自己定义数据类型。只不过，Pandas里面又定义了两种数据类型：Series和DataFrame，它们让数据操作更简单了。以下操作都是基于：为了省事，后面就不在显示了。并且如果你跟我一样是使用ipythonnotebook，只需要开始引入模块即可。Series就如同列表一样，一系列数据，

在数据处理过程中 比如从CSV文件中导入数据 data_df = pd.read_csv("names.csv") 在处理之前一定要查看数据的类型 data_df.info() *RangeIndex: 891 entries, 0 to 890 Data columns (total 12 columns): Name 891 non-null object Sex 891 non-null object Age 714 non-null float64 SibSp 891 non-null int64 Parch 891 non-null int64 Ticket 891 non-n

科恩斯塔 一个Python :snake: 用于获取加密货币的历史数据和当前数据的软件包 :money_bag: 。 作者：伯纳德·布雷尼亚 项目状态 表中的内容 动机 为什么选择coinsta 在过去的几个月中，我花了一篇研究生论文，要求同时使用加密货币的历史数据和当前数据。 浏览了Python打包索引（PYPI）之后，我对缺少能够满足此类需求的Python包感到沮丧。 据我所知，只有才能满足我的需求。 唯一的缺点是该软件包仅提供历史数据。 好吧，“为什么不编辑该项目并用您的建议提出请求？ ” 那是最初的计划，直到我意识到借助pandas软件包可以相对Swift地完成抓取代码。 如果我cryptoCMD原始计划，则必