pandas实战演示

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发表于 2023-8-23 17:22 |只看该作者 |倒序浏览

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· 1.Series% y1 ^( X- u2 O+ R
2.DataFrame. Z) ~/ c7 \. T/ j
2.1 DataFrame的简单运用
2 t7 Y5 V: Y! n; l* `3.pandas选择数据
+ b7 ^4 \0 W! [3.1 实战筛选
% S5 K" @: c# |' S) P& f- Y3.2 筛选总结
6 M  f& z* Q1 T8 ~; p4.Pandas设置值  P9 x. s) A  [+ V, C
4.1 创建数据
0 ?: a7 O$ F: ]& q4.2 根据位置设置loc和iloc
# ~) T5 s8 V, S7 H! Y9 P4.3 根据条件设置
1 h! F8 g& X$ r8 n+ n) t4.4 按行或列设置5 f+ ?) s  c% A5 y$ }& r
4.5 添加Series序列(长度必须对齐)+ {* V% U* o* s5 ?& @; V! A1 e  K4 ]
4.6 设定某行某列为特定值( _! \$ R1 g2 i+ G( C4 R9 O4 j5 C
4.7 修改一整行数据3 A1 V3 H4 M! Q  [4 e: r) B/ x
5.Pandas处理丢失数据: k& T5 ?# ]7 |$ s- s2 p" `
5.1 创建含NaN的矩阵$ @# T0 L* s$ t2 H+ @
5.2 删除掉有NaN的行或列# k, D' m1 P: b: m$ H8 t
5.3 替换NaN值为0或者其他+ i) H- H( w/ m6 [5 {! e
5.4 是否有缺失数据NaN
9 R# p9 R) n2 W" P( ~- i6.Pandas导入导出
% H) h4 V* }# V; k2 Z0 ~: i9 b% e6.1 导入数据- `5 D5 H: l# G* h' C" J1 R
6.2 导出数据- H0 n2 }- ?5 P) c5 U, L* b
7.Pandas合并操作+ P( P2 W, {/ k: M8 Y
7.1 Pandas合并concat+ x$ p6 r- S$ ]; K
7.2.Pandas 合并 merge

& ^8 t3 x/ |. I; _6 z7.2.1 定义资料集并打印出
7 I' B% O4 Y- A& T" `1 X. v7.2.2 依据key column合并,并打印7 b4 T9 e; H% ^
7.2.3 两列合并
; I u7 O4 {2 s) c6 q9 i7.2.4 Indicator设置合并列名称3 g3 }9 q+ A4 ~9 T& a
7.2.5 依据index合并 b6 V# v( V2 g8 Y) x
7.2.6 解决overlapping的问题
; W' g. J1 H1 w3 S+ v# U8.Pandas plot出图