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
8 N" x8 ~2 G' v1 X+ c2.DataFrame
! h# u% P( t" \  X+ c2.1 DataFrame的简单运用
) d+ A6 }, I3 }* _/ @' x% v3.pandas选择数据
; Q1 T, z3 J) T- @: B* U) q# f1 @3.1 实战筛选
) x) u3 r" e& J. b3.2 筛选总结8 Q1 g; U! Q" R. `, w7 ]$ E
4.Pandas设置值3 e7 w5 u" K  Q# R  `
4.1 创建数据5 o8 e- P3 Y8 U/ k( `" k" z% e
4.2 根据位置设置loc和iloc8 ^/ ~* A/ n( }5 C5 G3 R
4.3 根据条件设置8 T' I8 Y, J8 U% i
4.4 按行或列设置
' f$ f( H* R8 g8 ^, A  P4.5 添加Series序列(长度必须对齐)+ }, \( }5 [4 j8 R- ]7 d1 n$ U
4.6 设定某行某列为特定值. [' z6 n$ M' p
4.7 修改一整行数据
+ U% h. h# L. l* N3 i  X: P5.Pandas处理丢失数据0 O1 _) ]+ l  Y7 s) N5 U2 U+ c! V' t
5.1 创建含NaN的矩阵9 {- o- p: N4 Z
5.2 删除掉有NaN的行或列
4 ]4 O6 g7 j; l! G1 F; M5.3 替换NaN值为0或者其他
& K/ E$ E  X; d4 ~8 D- n' m3 R' E: ~5.4 是否有缺失数据NaN% F" H# i9 J9 Q& ^- x
6.Pandas导入导出8 Q  |8 ^! d% t# L6 C
6.1 导入数据+ c. e# U& N) E* j& @" t
6.2 导出数据7 v6 r2 e1 Q6 |8 C7 p! s3 J
7.Pandas合并操作
0 w- L" J* a) I1 n7.1 Pandas合并concat7 r. \9 {* W- f+ U* i
7.2.Pandas 合并 merge

* A1 M/ P' K+ B0 ]! A, t4 j7.2.1 定义资料集并打印出
9 y3 R0 _9 H5 z6 e+ } z7.2.2 依据key column合并,并打印
7 E3 I- h1 d4 {% ^5 N7.2.3 两列合并
% E! l9 A" w- U" N* I3 h* n1 Y7.2.4 Indicator设置合并列名称$ \; q* A' }+ \" I
7.2.5 依据index合并
8 m6 N+ G- [$ l# Y. U# h7.2.6 解决overlapping的问题& y9 C4 }# U- d' R. n, h j
8.Pandas plot出图