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
2 h% k( Z0 e" {: O' O* E" [2.DataFrame1 q, g9 S" h2 K+ s, t$ }
2.1 DataFrame的简单运用
. e) p6 M1 N$ f; F( W! A2 R) I2 @9 ]$ s3.pandas选择数据
+ P7 ~3 C8 Z7 O# O  i- p6 Q" O* A3.1 实战筛选
- y+ r5 y  V! y5 q1 l2 @+ d! B3.2 筛选总结6 L  p9 e2 r( d6 T' c
4.Pandas设置值) m9 c; J) W& d
4.1 创建数据) x5 m2 H8 ]$ q
4.2 根据位置设置loc和iloc
  D/ j  ~  S/ l7 ~/ K3 E' W4.3 根据条件设置
( a( f5 V/ j; f  K+ b' Y4.4 按行或列设置  O5 v! F1 a& f. j
4.5 添加Series序列(长度必须对齐)
, i7 q: ~' ?' J( X# U+ I9 B4.6 设定某行某列为特定值4 y4 C* q" S( e8 F
4.7 修改一整行数据& B8 ~% ?6 p( P, p9 k: u
5.Pandas处理丢失数据
; y7 F0 f5 [! p+ H& X, M5 l/ q5.1 创建含NaN的矩阵
0 }: D2 h. s8 f* v5.2 删除掉有NaN的行或列
( `/ ^: m! b+ o6 u5 b% O8 u* A5.3 替换NaN值为0或者其他# A" |5 y8 G, I! [) m
5.4 是否有缺失数据NaN
) T/ ?' F7 u0 m# p6.Pandas导入导出
% i8 V) v! D/ q+ a6.1 导入数据  q1 P6 ~- [& B' t; O( e3 y
6.2 导出数据# V7 Y$ |$ t% v  l
7.Pandas合并操作
- f5 n/ J% _4 c! g, P) P7.1 Pandas合并concat5 Q. Z/ y$ x. _, X; c' f, l5 b
7.2.Pandas 合并 merge

' l' _( J/ A7 i7 s+ m7.2.1 定义资料集并打印出' Y7 x8 t- Z6 c
7.2.2 依据key column合并,并打印) [0 z' O2 X8 k
7.2.3 两列合并+ e, s3 A+ j, Y$ I- G
7.2.4 Indicator设置合并列名称
! U5 q( z! e, y2 Y5 d7.2.5 依据index合并
# A, ]* f( K9 ~) C7.2.6 解决overlapping的问题
( q8 k* H" Z& ]9 v1 d8.Pandas plot出图