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.Series; a& D+ B9 z0 W3 {; W, @! r
2.DataFrame1 p, v6 t8 W  n
2.1 DataFrame的简单运用
0 K/ P; l$ J1 w, [: s8 S) b  u3.pandas选择数据
% Q& e# y* H! e" u* L" N; B* |3.1 实战筛选
0 f( I1 Q9 P, n3 G9 @: N" p6 S3.2 筛选总结) O1 l' V+ k5 Q" T+ C3 x  A
4.Pandas设置值
* @; C) s# ~8 k& C+ v4 I4.1 创建数据
7 @. p* [" j4 i' H. S" k  j: X4.2 根据位置设置loc和iloc
" Q' }4 V  J3 b7 y+ x4.3 根据条件设置
9 D+ x! y" y, U9 L4.4 按行或列设置
" q2 S7 O  P, x' W* h$ c: f4.5 添加Series序列(长度必须对齐)
; f7 k8 D. P- h, `4 X4.6 设定某行某列为特定值5 b, A8 ]4 |% c+ m. L# w
4.7 修改一整行数据
" c! }8 @: j9 s8 e) v3 F. t1 n5.Pandas处理丢失数据
% F5 G3 F$ [1 p7 N# U# E5.1 创建含NaN的矩阵
! n' d* B4 s" G4 m5.2 删除掉有NaN的行或列; p, W# k$ e& o! p
5.3 替换NaN值为0或者其他2 l( x# B, E, U) O6 x
5.4 是否有缺失数据NaN; i, F0 A- j9 t1 z
6.Pandas导入导出, @& w) _  H0 z# |! B6 X; E
6.1 导入数据
4 X1 q; V2 X' M/ d/ O4 Y, D( h1 N6.2 导出数据
2 B9 X8 `0 e. f7.Pandas合并操作
2 x; u0 }7 h9 r7.1 Pandas合并concat+ L( _5 \, }( V! D! f
7.2.Pandas 合并 merge

7.2.1 定义资料集并打印出0 L2 q# j0 T% P% G! t, ]0 z
7.2.2 依据key column合并,并打印
5 P, M9 T9 q3 N% x. i- S) Y7.2.3 两列合并
7 e2 S& ^% j- N5 G. Q& ]7.2.4 Indicator设置合并列名称
9 P7 L' Q4 ? f- f$ V- l! j+ j X7.2.5 依据index合并- l% }6 P* u. r) y* f' c' q$ L; J7 z
7.2.6 解决overlapping的问题5 x' V$ J- I- _! r) R2 w
8.Pandas plot出图