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: S0 b( c# l& [
2.DataFrame7 E7 {# p# E& o& n) e( N9 w/ T
2.1 DataFrame的简单运用
+ W- `) M0 K6 ^3.pandas选择数据
1 p# U( \7 }* b# v' V; G8 x) q9 y! A* K3.1 实战筛选
  n& L' T/ @# }) D3 D' S$ E  ^3.2 筛选总结
! x- {. f  u$ X: J. c, O4.Pandas设置值7 ~- Z. k$ I  d% T0 ?! |( u
4.1 创建数据3 L9 i) h4 x& j2 K: C. K5 \
4.2 根据位置设置loc和iloc
  P4 r) R8 c% ~6 {* ?: G4.3 根据条件设置- O: e4 \3 O6 Q  W# ~) y/ p
4.4 按行或列设置1 G' C& ~. E' j& L9 v4 H
4.5 添加Series序列(长度必须对齐)8 K1 c! Z; ^% q3 R# Q' R7 u
4.6 设定某行某列为特定值
$ O* p/ M9 J' d2 [3 Z- ?% o4.7 修改一整行数据
: ?" u* E* y7 A' S; @5.Pandas处理丢失数据
( m+ u. x4 t0 g3 G' @  p5.1 创建含NaN的矩阵
6 A: w) p6 v: B5.2 删除掉有NaN的行或列
2 w% f) t" r, T; w4 h5.3 替换NaN值为0或者其他$ ^7 o( v6 o% a4 T: K. i  M
5.4 是否有缺失数据NaN4 S  b/ C! s7 d) ]
6.Pandas导入导出) V* X, @  L5 {0 m4 t7 C
6.1 导入数据
' E& u& m$ h1 R; u; W# }6.2 导出数据( f7 x' _. E% i: I8 F0 V' q; ]
7.Pandas合并操作/ @; M5 q4 r5 ]% y; A4 y8 T
7.1 Pandas合并concat
! v5 e7 F7 A9 U! h* C7.2.Pandas 合并 merge

$ Y0 f2 T) G) B+ p4 I7.2.1 定义资料集并打印出4 r  ]) N6 _9 \
7.2.2 依据key column合并,并打印
4 I: O3 h  K8 y. B* _5 G7.2.3 两列合并% n$ E4 A6 _8 k7 a0 z9 X
7.2.4 Indicator设置合并列名称7 v+ k; i, o- h! `
7.2.5 依据index合并: r/ a* `* m; h
7.2.6 解决overlapping的问题  l& r& I3 O% I$ C, r& C% g
8.Pandas plot出图