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摘要：
pandas数据处理 1、删除重复元素 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame df = DataFrame({"color":["red","white","red","green"], 阅读全文
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pandas的拼接操作 #重点 pandas的拼接分为两种： 级联：pd.concat, pd.append 合并：pd.merge, pd.join 0. 回顾numpy的级联 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Se 阅读全文
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pandas层次化索引 1. 创建多层行索引 1) 隐式构造 最常见的方法是给DataFrame构造函数的index参数传递两个或更多的数组 Series也可以创建多层索引 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Serie 阅读全文
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处理丢失数据 有两种丢失数据： None np.nan(NaN) import numpy as np type(None) NoneType type(np.nan) float 1. None None是Python自带的，其类型为python object。因此，None不能参与到任何计算中。 阅读全文
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Pandas的数据结构 import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import numpy as np 1、Series Series是一种类似与一维数组的对象，由下面两个部分组成： values：一组数据（ndarray类型） 阅读全文
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numpy get started 导入numpy库，并查看numpy版本 import numpy as np np.__version__ '1.14.0' 一、创建ndarray 1. 使用np.array()由python list创建 参数为列表： [1, 4, 2, 5, 3] 注意： 阅读全文