A. 怎么利用pandas做数据分析
启动IPython notebook，加载pylab环境：
ipython notebook --pylab=inline
Pandas提供了IO工具可以将大文件分块读取，测试了一下性能，完整加载9800万条数据也只需要263秒左右，还是相当不错了。
import
pandas as pd
reader = pd.read_csv('data/servicelogs',
iterator=True)
try:
df = reader.get_chunk(100000000)
except
StopIteration:
print "Iteration is stopped."
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B. 怎么利用pandas做数据分析
Pandas是Python下一个开源数据分析的库，它提供的数据结构DataFrame极大的简化了数据分析过程中一些繁琐操作。
1. 基本使用：创建DataFrame. DataFrame是一张二维的表，大家可以把它想象成一张Excel表单或者Sql表。Excel 2007及其以后的版本的最大行数是1048576，最大列数是16384，超过这个规模的数据Excel就会弹出个框框“此文本包含多行文本，无法放置在一个工作表中”。Pandas处理上千万的数据是易如反掌的sh事情，同时随后我们也将看到它比SQL有更强的表达能力，可以做很多复杂的操作，要写的code也更少。
C. 怎么利用pandas做数据分析
1.queryset是查询集，就是传到服务器上的url里面的查询内容。Django会对查询返回的结果集QuerySet进行缓存，这是为了提高查询效率。也就是说，在你创建一个QuerySet对象的时候，Django并不会立即向数据库发出查询命令，只有在你需要用到这个QuerySet的时候才会这样做。
2.Objects是django实现的mvc中的m，Django中的模型类都有一个objects对象，它是一个Django中定义的QuerySet类型的对象，它包含了模型对象的实例。
3.不能，因为get可能会有异常，可以用filter函数，如下
>>> Entry.objects.filter(blog__id__exact=1)# 显示的使用__exact
>>> Entry.objects.filter(blog__id=1)# 隐含的使用__exact>>> Entry.objects.filter(blog__pk=1)# __pk 相当于 __id__exact
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D. 怎么利用pandas做数据分析
1.queryset查询集传服务器url面查询内容Django查询返结集QuerySet进行缓存提高查询效率说创建QuerySet象候Django并立即向数据库发查询命令需要用QuerySet候才做
2.Objectsdjango实现mvcmDjango模型类都objects象Django定义QuerySet类型象包含模型象实例
3.能get能异用filter函数
>>> Entry.objects.filter(blog__id__exact=1)# 显示使用__exact
>>> Entry.objects.filter(blog__id=1)# 隐含使用__exact>>> Entry.objects.filter(blog__pk=1)# __pk 相于 __id__exact
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E. 用pandas做数据分析
这个软件做数据分析是非常不错的，值得信赖。
F. 求助python大神，工作实例pandas数据分析
你的意思是比较每台机的宽，不符合的挑出来？ 那每台机的返回值是什么？
你需要些一个函数func func把行变量作为参数，能对每一行操作，然后dataframe.apply(func, axis=1)
G. 怎么利用pandas做数据分析
基本使用：创建DataFrame. DataFrame是一张二维的表，大家可以把它想象成一张Excel表单或者Sql表。Excel 2007及其以后的版本的最大行数是1048576，最大列数是16384，超过这个规模的数据Excel就会弹出个框框“此文本包含多行文本，无法放置在一个工作表中”。Pandas处理上千万的数据是易如反掌的sh事情，同时随后我们也将看到它比SQL有更强的表达能力，可以做很多复杂的操作，要写的code也更少。
H. 有人可以代做一下pandas数据分析吗
下载个Anaconda装一下，里面的Spyder非常好用，能直观地看到你pandas处理的表格（DataFrame变量）
你会发现python很简单～
I. 用python数据分析是不是用的pandas
pandas包最基本的功能
1、读取数据：
data = pd.read_csv('my_file.csv')
data=pd.read_csv('my_file.csv',sep=';',encoding='latin-1',nrows=1000, kiprows=[2,5])
sep变量代表分隔符。因为Excel中的csv分隔符是“;”，因此需要显示它。编码设置为“latin-1”以读取法语字符。nrows=1000表示读取前1000行。skiprows=[2,5]表示在读取文件时将删除第2行和第5行
最常用的函数：read_csv, read_excel
还有一些很不错的函数：read_clipboard、read_sql
2、写入数据
data.to_csv('my_new_file.csv', index=None)
index=None将简单地按原样写入数据。如果你不写index=None，会得到额外的行。
我通常不使用其他函数，比如to_excel，to_json，to_pickle，to_csv，虽然它们也做得很好，但是csv是保存表最常用的方法。
3、检查数据：
data.shape
data.describe()
data.head(3)
.head(3)打印数据的前3行，.tail()函数将查看数据的最后一行。
data.loc[8]
打印第8行。
data.loc[8, 'column_1']
将第8行值打印在“column_1”上。
data.loc[range(4,6)]
打印第4行到第6行。
J. 股票数据分析都有哪些
看盘的几个小技巧：
第一：看盘的首要重点是看板块和热点个股的轮动规律，进而推测出行情的大小和持续性时间变化。比如每天应该注意是否有涨停个股开盘，如果有，那么说明主力资金还在努力选择突破口，如果两市都有10只以上的涨停个股开盘，则说明市场处于多头气氛，人气比较旺，少于这个标准则说明市场人气不佳，投资者应该当心大盘继续下跌风险。如果每天盘面都有跌停板，并且是以板块方式出现，那么，应该警惕新一轮的中级调整开始。在热点上，如果前一交易日涨停的个股或是上涨比较好的板块难以维持两天以上的行情，那么，就说明主力资金属于短炒性质，此个股或板块不能成为一波行情的领头羊，同时也意味着这一轮上涨属于单日短线反弹。反过来讲，如果热点板块每天都有2-3个以上，平均涨幅都在2%以上，并相互进行有效轮番上涨，则中期向好行情就值得期待。2010年7月初、中期，有色资源、煤炭资源、稀土资源以及新能源、智能电网等板块交替上涨，从而产生中级行情。
第二：看盘应该注重关注成交量。根据两市目前市值情况看，上海大盘成交量小于1000亿应做震荡整理理解，700亿以下为缩量，小于500亿可以理解为地量，超过1100亿应该理解为放量。地量背后往往意味着反转，例如，2010年6月底和7月初之间，先后多个交易日上海股市成交量低于500亿，这个时候空仓资金应为自己的重新进场做好准备。当大盘摆脱下降趋势，走出一个缓慢的底部构筑的形态下，成交量温和状态下，投资者可以以不超过半仓的水平买股持股。如果，当股票持续上涨，成交量放大，换手率超过15%（中小板、创业板个股特定条件下可以放宽到20%左右，另外新股、次新股、限售股、转赠股、配股上市日不在此列），5-20日线开始死叉转向，那么此类短线题材股和概念股应该考虑逐步抛售。
第三：努力培养盘感，运用技术手段捕捉市场机会。不管是什么品种的股票，如经过短期暴跌，跌幅超过50%，下跌垂直度越大，那么关注价值就越高，当某一天突然缩量，短线买进的机会来了。因为急跌暴跌后，成交量突然萎缩就杀跌盘已经枯竭，肯定会出现反弹，这个时候可以坚决地战胜自己恐慌情绪积极进去抢一把反弹就走人。同样，如果股票价格在接连涨了很多时间，而且高位开始频繁放量，可是价格始终盘旋在某个小区域，连续用小单在尾盘直线拉高制造高位串阳K线，筹码峰密集严重扩散，则说明这个完全是主力在出货！必须坚决清仓。
第四：别小看低位的三连阳，别漠视高位的三连阴。一般讲股票价格在接连下跌一段时间后，突然在某天不那么狂跌，而且，K线上接连出现红三兵，价格波动幅度又不是那样大，通常价格一串上去又被单子砸下来了，请你注意了，这个时候往往就是有主力潜伏着开始收货中；反过来，如果在涨势继续了一段时间，股票价格已经很大幅度地脱离了主力原始成本，这个时候出现了高位几连阴，股票价格重心开始下移，尤其是在一些时候，主力利用快要收盘的时候，突然用几笔单把股票价格迅速买回日均线，在随后的几天里同样的手法经常出现，K线图上收出长下影，那说明主力出货的概率已经达到80%以上，它的这些做法都是为了麻痹经验不足的资金。假如某天连10日、20日、30日线都跌破，不管是赚还是赔，坚决离场。
第五：大涨买龙头，如何发觉龙头，其实在市场大跌气氛里很容易判断龙头股，应密切注意涨幅榜中始终跃居前几位的逆市红盘股，特别是价格处于“三低”范畴，或是股价在15-20元之间，离新多主力拉升底部区域不足50%空间，在大盘大跌的当日或随后几天时间里，果断用长阳反击K线收复前期长阴失地的，则有望成为反弹的龙头。市场的法则永远是“强者恒强，弱者恒弱”。当中级以上行情出现的时候，投资者要善于提早发现谁是龙头，并果断追进，抓稳抓牢，别因一时盘面震荡轻易下马。通常洗得越凶，后期飚涨概率越大。炒股抢占先机概念很重要。有的股票难当龙头最好在行情启动初期果断放弃，不要跟自己过不去。
第六：在涨势中不要轻视冷门股、问题股。 你只要它涨得好，涨得牛就是，“涨时重势，跌时重质”就是这个道理。任何时候，主力和庄家比我们聪明，他们不是傻瓜，当股票一个敢于在大势不好的情况下缩量封出涨停板，肯定有其不被市场大众知道的东西隐藏在后面。熊市里，很多2-5元中小盘个股就是这样无量快速涨停，通常这个时候非常考验短线高手的看盘功力，因为这样的股票往往留给人的思考、判断、下单时间不会超过一分钟，一般此类股很容易出现连续涨停，甚至是一字涨停，像2010年7月27日，很多ST股大跌的时候，ST黑化却震荡走高，上方买盘都被逐步吃掉，并在临近收盘的最后10分钟封上涨停，这说明市场已有嗅觉灵敏的资金闻到了变盘气息在重组前夜下手。