2018年5月26日
摘要：
连接的一个有用的快捷方式是在Series和DataFrame实例的append方法。这些方法实际上早于concat()方法。 它们沿axis=0连接 阅读全文
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Pandas对象可以分成任何对象。有多种方式来拆分对象，如 - obj.groupby(‘key’) obj.groupby([‘key1’,’key2’]) obj.groupby(key,axis=1) 现在来看看如何将分组对象应用于DataFrame对象 阅读全文
摘要：
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/5/24 15:03 # @Author : zhang chao # @File : s.py import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4), ... 阅读全文
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#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/5/24 15:03 # @Author : zhang chao # @File : s.py import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6,4... 阅读全文
摘要：
累计乘积 var() 方差 阅读全文
摘要：
Pandas具有功能全面的高性能内存中连接操作，与SQL等关系数据库非常相似。Pandas提供了一个单独的merge()函数，作为DataFrame对象之间所有标准数据库连接操作的入口 - Python Python 在这里，有以下几个参数可以使用 - left - 一个DataFrame对象。 r 阅读全文
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1、检查缺失值 为了更容易地检测缺失值(以及跨越不同的数组dtype)，Pandas提供了isnull()和notnull()函数，它们也是Series和DataFrame对象的方法 - 2、清理/填充缺少 数据Pandas提供了各种方法来清除缺失的值。 fillna()函数可以通过几种方法用非空数 阅读全文
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1、注意 - 不要尝试在迭代时修改任何对象。迭代是用于读取，迭代器返回原始对象(视图)的副本，因此更改将不会反映在原始对象上。 2、itertuples()方法将为DataFrame中的每一行返回一个产生一个命名元组的迭代器。元组的第一个元素将是行的相应索引值，而剩余的值是行值。 3、iterrow 阅读全文
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#重新索引会更改DataFrame的行标签和列标签。重新索引意味着符合数据以匹配特定轴上的一组给定的标签。 #可以通过索引来实现多个操作 - #重新排序现有数据以匹配一组新的标签。 #在没有标签数据的标签位置插入缺失值(NA)标记。 #示例 import pandas as pd import numpy as np N=20 df = pd.DataFrame({ 'A': p... 阅读全文
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1、管道函数 2、 阅读全文