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
1 p, v5 e( Q. u) {8 i+ H2.DataFrame2 H4 o0 j* t) j6 T9 `
2.1 DataFrame的简单运用7 }+ D( h) s2 U/ U3 ^5 Z: w
3.pandas选择数据) K" a  z$ K2 {" c7 M2 k
3.1 实战筛选
- w7 }5 m+ H5 F0 }5 S" c4 q3.2 筛选总结+ z, N( z3 O0 @$ P* n: A2 y' N0 p
4.Pandas设置值' W- S* I* p8 L5 j* U
4.1 创建数据
. I% D+ ~/ H. B4.2 根据位置设置loc和iloc+ B, j: K( n7 J3 [( ]( Y7 ~9 |
4.3 根据条件设置6 |  }4 L: b' x9 j  N, @6 E, _
4.4 按行或列设置2 c  C! D' k' G. ~
4.5 添加Series序列(长度必须对齐)
/ M' k- v7 s; U  ^4.6 设定某行某列为特定值, l7 z; O9 k) H( s3 i% `
4.7 修改一整行数据
: Y! H& k$ C3 i* l( y$ i5.Pandas处理丢失数据
7 ?0 D. N% C0 C! B; A5.1 创建含NaN的矩阵
7 p  \. \$ R( ~8 @( \5.2 删除掉有NaN的行或列
" w2 E3 f/ N7 v! H. j5.3 替换NaN值为0或者其他
5 e! O/ Z' `; G; Z, K0 I& q& E5.4 是否有缺失数据NaN
' b& T" s% ?4 u. e0 ^8 T/ `" R4 C6.Pandas导入导出
9 @' `* Y" j0 C1 @- t/ D6.1 导入数据- q7 ~9 O0 R& o8 o6 ]( j; J
6.2 导出数据) I+ k0 B: Y+ F6 \( V6 w0 y
7.Pandas合并操作+ T: v- a2 w8 y6 d
7.1 Pandas合并concat
. C+ o' l" u4 G6 [7 m3 _7.2.Pandas 合并 merge

$ u7 l: T# S6 ]/ v1 ?. w0 T! H
7.2.1 定义资料集并打印出
. h+ W1 F1 L8 X* U7.2.2 依据key column合并,并打印
" e$ I" W ^; d. F. p7.2.3 两列合并
q$ K# q+ q0 _0 O7.2.4 Indicator设置合并列名称4 E. ^- j; d: y% E1 Q- N! C6 k
7.2.5 依据index合并# G( s8 R8 }$ F% E% |' h) F9 @3 }6 q
7.2.6 解决overlapping的问题
3 l" r2 C2 ^# K: B( v; ^8.Pandas plot出图