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· 1.Series
3 V9 ^. S, E# [+ f/ Y7 }2.DataFrame0 n/ k2 k q8 W7 ?
2.1 DataFrame的简单运用
8 t+ [. q: B6 w4 q3.pandas选择数据
# d* R, {/ O0 }. [3.1 实战筛选2 n3 i! y6 K2 _6 @0 _7 S
3.2 筛选总结
) m3 c8 V. B* T4 C( V0 O: x4.Pandas设置值7 ^# K* M/ J% L& |' w3 |8 K7 Z( ]
4.1 创建数据4 @$ \& ~2 m) X; g0 B" G/ R
4.2 根据位置设置loc和iloc/ F; S: g9 L- E$ V# c' N
4.3 根据条件设置
( ]1 g2 V4 M" b F- i4.4 按行或列设置6 q4 ]9 n) t6 w- T% E
4.5 添加Series序列(长度必须对齐)4 V5 a" U; j$ i+ s# [( w9 J
4.6 设定某行某列为特定值
' z% o. a& K# V; C, v4.7 修改一整行数据! M1 N- R3 i# l! e; L
5.Pandas处理丢失数据0 [7 I+ @- d0 `' V5 E
5.1 创建含NaN的矩阵
0 h, t- r) M( V- P0 K; a3 h5.2 删除掉有NaN的行或列 [$ y" [$ r. Y
5.3 替换NaN值为0或者其他# [5 X8 C, P* P, e, v
5.4 是否有缺失数据NaN6 V: L2 D7 I& P+ o' `1 S
6.Pandas导入导出
2 g, [& C5 {$ C6.1 导入数据
# e9 W. i8 y0 F2 i. k* [' y6.2 导出数据
) N3 X: F+ ~% p& m; V% v7.Pandas合并操作, x+ M+ E) I8 R7 p9 Y; d( j
7.1 Pandas合并concat8 b4 d0 A, b! J+ c9 q9 L+ O
7.2.Pandas 合并 merge
) }( C: t) _" P) T7.2.1 定义资料集并打印出0 Z) T* s4 I$ j. g* m' a/ ?
7.2.2 依据key column合并,并打印+ s9 n! z3 ]6 @( a/ c7 }
7.2.3 两列合并9 M6 f* J6 M) D+ z9 }: b* m
7.2.4 Indicator设置合并列名称6 G* }$ n+ ^" }9 x1 Z4 p
7.2.5 依据index合并
4 _( Z" A7 i, h6 T2 l; E7.2.6 解决overlapping的问题* A& y( } h: l' _; k; X
8.Pandas plot出图
' G7 H8 I" G' a# h2 m; @: q$ w. v$ {9 b/ s2 O4 U3 Y3 G
+ w! s1 c% f* P3 u/ ^, ~5 Y& @0 y
2 B+ h# n: e6 P# c$ F5 W8 Q
5 t" W1 C1 s, M/ b0 J |