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.Series0 b4 |( Y4 n1 i# {
2.DataFrame/ k. g( P8 H6 o& V" ~# h
2.1 DataFrame的简单运用/ Z3 \$ A6 F- T5 D; C
3.pandas选择数据
0 `8 I' X" }- ^! f5 t* U8 S; T, _3.1 实战筛选
* I0 W$ ~, S4 e0 r% O/ [3.2 筛选总结
( ]1 N0 w$ ]: A, F6 `4.Pandas设置值$ Q0 V- T. o( H6 i) V  q* V
4.1 创建数据
  e) A( K8 n# U9 k4.2 根据位置设置loc和iloc" W; f* R; a) b# k! \3 @+ V
4.3 根据条件设置
  W9 ^8 B( f% J2 Y$ V4.4 按行或列设置' I3 K" r: d3 V" ^, K$ Q- A. w
4.5 添加Series序列(长度必须对齐)2 Q0 w0 M  C: X. X- M2 k
4.6 设定某行某列为特定值, b. o) T( l0 b6 I5 a+ n' j' w8 i
4.7 修改一整行数据0 `8 \2 y1 F2 A0 ^* }) d0 T% @
5.Pandas处理丢失数据/ M  I5 c: L& `
5.1 创建含NaN的矩阵
1 ^/ |. b" y0 _9 H' w* q9 U5.2 删除掉有NaN的行或列
$ N9 k+ C0 z' q2 W! j: J5.3 替换NaN值为0或者其他! U- ?4 G1 q- ]2 o
5.4 是否有缺失数据NaN
2 `3 n1 i# L0 L7 C; ^) U9 j7 Q6.Pandas导入导出) Y3 Z0 ^7 o! |- X9 x" p4 i) Q: O
6.1 导入数据) ~6 T+ c# r5 z
6.2 导出数据
9 _8 u8 s6 Z& N/ S7.Pandas合并操作
2 X! S3 g7 z5 \" u; O7.1 Pandas合并concat
1 R: B4 n5 m/ _% W' z7.2.Pandas 合并 merge

1 K# M# u- K3 y/ U; X; u9 k
7.2.1 定义资料集并打印出& U2 o3 x5 f7 q4 R5 w2 f
7.2.2 依据key column合并,并打印
) ]. R) ^2 S& h7.2.3 两列合并- }4 ^ g* A1 z5 O1 `- z
7.2.4 Indicator设置合并列名称
' m* ?5 T0 K7 }: R- X: O" U7.2.5 依据index合并8 f5 r) ?* f( Z& j9 t
7.2.6 解决overlapping的问题
2 ~' R+ t3 z+ A1 _) f2 N5 A4 h8.Pandas plot出图