Pandas-数据处理-基础部分
有趣的事,Python永远不会缺席!
jupyter 代码 原文件及数据集提取连接
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- 1 Pandas对象简介
- 1.1 Pandas的Series对象
- 1.1.1 创建Series对象
- 1.2 Pandas的DataFrame对象
- 1.2.1 创建DataFrame对象
- 1.3 Pandas的Index对象
- 2 数据取值与选择
- 2.1 Series数据选择方法
- 2.1.1 将Series看作字典
- 2.1.2 将Series看作一维数组
- 2.1.3 索引器:loc、iloc和ix
- 2.2 DataFrame数据选择方法
- 2.2.1 将DataFrame看作字典
- 2.2.2 将DataFrame看作二维数组
- 2.2.3 其他取值方法
- 3 Pandas数值运算方法
- 4 索引对齐
- 4.1 Series索引对齐
- 4.2 DataFrame索引对齐
- 4.3 DataFrame与Series的运算
- 5 处理缺失值
- 5.1 Pandas的缺失值
- 5.1.1 None:Python对象类型的缺失值
- 5.1.2 NaN:数值类型的缺失值
- 5.1.3 Pandas中NaN和None的差异
- 5.2 处理缺失值
- 5.2.1 发现缺失值
- 5.2.2 剔除缺失值
- 5.2.3 填充缺失值
- 6 层级索引
- 6.1 pandas多级索引
- 6.2 多级索引的创建方法
- 6.3 多级列索引
- 6.4 多级索引的取值和切片
- 6.4.1 Series多级索引
- 6.4.2 DataFrame多级索引
- 7 多级索引的行列转换
- 7.1 有序索引和无序索引
- 7.2 索引stack与unstack
- 7.3 索引的设置与重置
- 8 多级索引的数据累计方法
- 9 Concat与Append操作
- 9.1 NumPy数组的合并
- 9.2 通过pd.concat实现简易合并
- 9.3 索引重复
- 9.4 append()方法
- 10 合并与连接merge
- 10.1 数据连接的类型
- 10.1.1 一对一连接
- 10.1.2 多对一连接
- 10.1.3 多对多连接
- 10.2 设置数据合并的键
- 10.3 left_index与right_index参数
- 10.4 设置数据连接的集合操作规则
- 10.5 suffixes参数
结果
Successfully !!!
有趣的事,Python永远不会缺席!还不来加我,瞅什么Ne。哒哒哒。。。
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