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
& E: n* V: T! M2.DataFrame' }% g4 D$ L4 T9 e) h& J7 ^9 I
2.1 DataFrame的简单运用8 I0 A$ n# P0 _7 g% e5 O4 V
3.pandas选择数据
% ]$ {) \0 f6 }" h* P3.1 实战筛选
: m  {$ I% f/ `; z* L3.2 筛选总结
  c  U9 q4 \* |- @5 E( J! _: V4.Pandas设置值
. l2 W1 o; w6 ]4 o" I5 U4.1 创建数据
3 X9 [! A+ _9 ~4.2 根据位置设置loc和iloc
' ?2 _; I" q  R) S, m7 s) j: y. `4.3 根据条件设置7 T' G, R% f; L2 o; T  z+ A3 ^
4.4 按行或列设置
! \! K5 }. |- Z4.5 添加Series序列(长度必须对齐)$ q  b* Q$ N- n
4.6 设定某行某列为特定值
4 }! C2 f0 ~- U) F$ i" k4.7 修改一整行数据$ g" }# ^' c! E- Q- d4 Y. F* w
5.Pandas处理丢失数据/ L, B" X* \1 X
5.1 创建含NaN的矩阵. i. ^1 E; \5 N/ e5 u; N; l8 W
5.2 删除掉有NaN的行或列& x- y7 ^5 F5 Z& s
5.3 替换NaN值为0或者其他
1 {- ^; `0 n' E* o+ W+ S" V. Y5 R5.4 是否有缺失数据NaN/ z8 ^& k; T2 ~; g8 B, r+ n$ \7 R
6.Pandas导入导出# b( q( o6 ]0 @
6.1 导入数据" n* Y; ^/ b; g$ l
6.2 导出数据
4 x3 D; m+ G4 I( C4 L. V7.Pandas合并操作& {8 x8 X! L5 A, c, m# y0 h6 _9 i6 B
7.1 Pandas合并concat
0 r1 C8 n% T5 G# \1 _: Y' T' s7.2.Pandas 合并 merge

+ H9 g6 e* b7 t! v' |, _7.2.1 定义资料集并打印出
# ]$ p3 ~) q9 j+ M! R( c: N7.2.2 依据key column合并,并打印
) L, h! g' S2 `4 R5 b% a7 q7.2.3 两列合并) O! [& k; F" j4 ?) M6 T1 ~% ~
7.2.4 Indicator设置合并列名称$ K+ q  b6 |7 p! v6 W& [
7.2.5 依据index合并0 P* q* h3 P  d6 U2 l: ?
7.2.6 解决overlapping的问题
5 T4 d  ^( a$ L' z& L! J/ r) u$ V8.Pandas plot出图