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.Series6 o8 b7 E& u: T3 o3 i* C
2.DataFrame
( y5 N% ]2 Y/ i9 K' \& |2.1 DataFrame的简单运用
3 D1 k0 }, d0 a% R. S3.pandas选择数据& U! M  m/ s0 x! {
3.1 实战筛选$ Q! n" h8 E  F% P$ g% ]
3.2 筛选总结4 V/ a4 g! o' H+ E. O6 T3 y9 U! q
4.Pandas设置值
/ N( p( ~0 g+ k0 z( [$ V- Y4.1 创建数据
# R# o; |$ P6 x) v, d8 a8 N4.2 根据位置设置loc和iloc) H6 k# h8 K6 M* ~  O2 l
4.3 根据条件设置
8 F- n$ _" J& W& q# U4.4 按行或列设置
; T. J% h7 ~7 R' A8 T$ [) a4.5 添加Series序列(长度必须对齐)
$ H2 {7 u/ S: o- j1 d2 j; c& Q4.6 设定某行某列为特定值6 i& F/ k/ b. X" ~
4.7 修改一整行数据
7 b# K' \" E. u" i0 N, Q& u5.Pandas处理丢失数据
" ~, o! ?2 K/ \$ q5.1 创建含NaN的矩阵$ j, k7 t3 ^3 a1 ?  K# R
5.2 删除掉有NaN的行或列
& @! w2 Z& L8 T0 Y6 [9 R5.3 替换NaN值为0或者其他
  x3 `2 f& J4 v% I; d5.4 是否有缺失数据NaN
; ^: W- ?7 P/ T% t) k4 h6.Pandas导入导出4 D) o/ v7 Q5 S2 H
6.1 导入数据8 r% I9 h1 n9 v; _
6.2 导出数据/ j! t& z' y& |( }  ?* d+ U2 J
7.Pandas合并操作
9 w$ R0 S( |( O9 W7.1 Pandas合并concat8 J. `1 T1 F9 w* q, h% R
7.2.Pandas 合并 merge

5 y* I' k2 T' w- L/ C% |2 B
7.2.1 定义资料集并打印出
* d/ c. f* x3 A7 B* t3 X8 a1 E7.2.2 依据key column合并,并打印
$ F1 ] F& ?, ~7.2.3 两列合并% t7 L9 s/ J( y7 J. l- C
7.2.4 Indicator设置合并列名称
7 {) s# U6 | j/ q/ v( ^7.2.5 依据index合并9 D6 Y; g/ S2 c" K, G; J
7.2.6 解决overlapping的问题1 X: t" x! s) A/ Z- ~) q) T5 o
8.Pandas plot出图