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% _) g7 v; U: y2 i7 ]6 f$ C$ d4 ]
2.DataFrame( _( c) |. }9 g% y4 L
2.1 DataFrame的简单运用
- J9 C' i  f; [5 E: @! \* x5 @3.pandas选择数据+ j8 p8 w" _1 f: l6 f
3.1 实战筛选/ Y0 Q, D5 V5 r  C9 d& z: m
3.2 筛选总结
9 g8 Q0 S: L8 c2 S4.Pandas设置值7 z" {. h' f7 x. L9 m6 \
4.1 创建数据
' \* ]7 G" ?2 j- D4.2 根据位置设置loc和iloc
( w5 m, G0 J# F3 n* x4.3 根据条件设置! i* d! d% `0 l9 L
4.4 按行或列设置* q: V6 E( N0 U9 j
4.5 添加Series序列(长度必须对齐)
1 n6 v. P) u* z' r( Z4.6 设定某行某列为特定值$ t& j- E' E  M1 ^/ u. k7 m
4.7 修改一整行数据
5 y2 i4 T7 u' D8 A% i# B: O5.Pandas处理丢失数据
- R. F( ]; T1 y0 i* O- Z5.1 创建含NaN的矩阵
9 c* c3 I4 ?: }4 }+ A! \1 S" S/ w5.2 删除掉有NaN的行或列2 Z! j$ R6 S+ M% P/ u; y
5.3 替换NaN值为0或者其他
4 v/ m; X5 u: C9 Z$ F5.4 是否有缺失数据NaN
9 s: K( W- X; V4 q6.Pandas导入导出
2 I  N1 w( ~, N% _6.1 导入数据
6 ^- A* X. t5 P1 n: G; E6.2 导出数据3 z" x% F; D2 ?- P9 q
7.Pandas合并操作
( j" S: V0 O) ?* {. N5 D7.1 Pandas合并concat
$ R. v( F# x" J( }+ f6 A7.2.Pandas 合并 merge

) u/ B( A* ~' ~& D! B
7.2.1 定义资料集并打印出$ J9 b9 u# n4 K5 m2 E
7.2.2 依据key column合并,并打印
+ y! T: C4 R4 U: M/ O9 g* [7.2.3 两列合并 p' w4 Y+ t! E+ P0 q, T: V* |
7.2.4 Indicator设置合并列名称) m! r" F* u* X; U$ g% _/ N# P
7.2.5 依据index合并
9 r+ k# E) ~ G; ~% }0 b7.2.6 解决overlapping的问题
3 D" p4 h& W. f$ G# K* S8.Pandas plot出图