pandas实战演示

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发表于 2023-8-23 17:22 |只看该作者 |正序浏览

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· 1.Series4 u6 X3 T2 u' \" D
2.DataFrame
' t! W5 V( q& q/ h3 `2.1 DataFrame的简单运用- K0 p8 J9 U/ s2 B
3.pandas选择数据6 p- Q9 K! ]* Y$ I; T" P
3.1 实战筛选
$ @  Z2 ~# b$ _' H& M* l3.2 筛选总结$ d. |0 C1 W# J9 k' D/ y4 X
4.Pandas设置值) a& S8 O, D, P) Y, P
4.1 创建数据" y! Y  L9 J- J8 @- b
4.2 根据位置设置loc和iloc1 L2 }5 p& c4 {" j* E: {2 U
4.3 根据条件设置
0 O! X% x1 B9 ^- j* j2 {& W2 E4.4 按行或列设置4 q. @5 A. g, W; J7 b
4.5 添加Series序列(长度必须对齐)
* }; }( G) h+ H/ _" c0 P+ v4.6 设定某行某列为特定值9 k9 t; I- L. K  `9 h
4.7 修改一整行数据
# K7 w% R1 a& B8 r5.Pandas处理丢失数据, ]" c" C5 @; {+ D1 o3 Z
5.1 创建含NaN的矩阵1 Q: C3 a+ D! V- ]' U$ p; j! F
5.2 删除掉有NaN的行或列
1 ]# K! W! \5 E/ H) G, C5 F5 h5.3 替换NaN值为0或者其他
' R- r, T0 h1 ~+ @8 A$ I- ?5.4 是否有缺失数据NaN
. c/ [; O2 A: V2 }6.Pandas导入导出
  A" M- r- c/ ]! @& w6.1 导入数据
- h8 x  l: Z- N% |1 P  k6.2 导出数据6 r) N' c* q4 C$ M# r; c  m3 l" a
7.Pandas合并操作
2 L1 [4 r/ O$ F" I! D7.1 Pandas合并concat
( S5 T' Q# K6 ?- J. q* g7.2.Pandas 合并 merge

' ?- D# }+ s: x, \6 g t0 o3 X- f) j7.2.1 定义资料集并打印出- p4 w, @4 `3 A; D- h" X: ~
7.2.2 依据key column合并,并打印
6 d9 R( P3 m9 C6 c9 K+ J7.2.3 两列合并" y6 O' k! Y: c) ?- T% a
7.2.4 Indicator设置合并列名称- J/ ^+ z0 Y+ W0 _
7.2.5 依据index合并
, p6 R( Q# Q. H. h& c( s: U7.2.6 解决overlapping的问题
% ~4 V& Z1 R4 m$ q2 ~' g8.Pandas plot出图