摘要：
1. 输出： 2. 输出： 3. 输出： 5. 输出： 6. 输出： 6. 输出： 7. 输出： 阅读全文
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1.图名，图例，轴标签，轴边界，轴刻度，轴刻度标签 输出结果： 2. 3. 输出： 4. 图片保存 阅读全文
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1.读取table 输出结果： 2.读取csv数据 3.读取excel数据 阅读全文
摘要：
分组统计 - groupby功能 根据某些条件将数据拆分成组 对每个组独立应用函数 将结果合并到一个数据结构中 Dataframe在行（axis=0）或列（axis=1）上进行分组，将一个函数应用到各个分组并产生一个新值，然后函数执行结果被合并到最终的结果对象中。 df.groupby(by=Non 阅读全文
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import warningswarnings.filterwarnings('ignore') 阅读全文
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1.merge合并 → 类似excel的vlookup # merge合并 → 类似excel的vlookup df1 = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'], 'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], 'B': ['B0' 阅读全文
摘要：
Pandas针对字符串配备的一套方法，使其易于对数组的每个元素(字符串)进行操作。 1.通过str访问，且自动排除丢失/ NA值 输出结果： 2.字符串常用方法（1） - lower，upper，len，startswith，endswith 输出结果： 3.字符串常用方法（2） - strip 输 阅读全文
摘要：
1.（1） 输出结果： （2） （3） 输出结果： 2. 输出结果： 3. 输出结果： 4. 输出结果： 5. 输出结果： 6. 输出结果： 课后题： 写出一个输入元素直接生成数组的代码块，然后创建一个函数，该函数功能用于判断一个Series是否是唯一值数组，返回“是”和“不是”。 阅读全文
摘要：
1.数据查看和转置 输出结果： 2.（1）添加与修改_1 输出结果： （2）添加与修改_2 输出结果： 3.删除 （1） 输出结果： （2） 输出结果： 4.对齐 输出结果： 6.排序 （1）按值排序 输出结果： （2）索引排序 输出结果： （3） 输出结果： 练习： 作业1：创建一个3*3，值在0 阅读全文
摘要：
Series和Datafram索引的原理一样，我们以Dataframe的索引为主来学习 列索引：df['列名'] （Series不存在列索引） 行索引：df.loc[]、df.iloc[] 选择列 / 选择行 / 切片 / 布尔判断 输出结果： 2. 选择/索引 列 输出结果： 3. 选择/索引 行 阅读全文