Pandas-高级部分及其实验

阅读目录(Content)

•  

有趣的事，Python永远不会缺席！

如需转发，请注明出处：小婷儿的python  https://www.cnblogs.com/xxtalhr/p/11014893.html 

jupyter代码原文件及数据集提取连接

链接：https://pan.baidu.com/s/1N8sm-qxnErgHCIbKqZTlVQ
提取码：z3jn

• 1  实例：美国各州的统计数据
• 2  实例 行星数据-累计与分组
• 2.1  Pandas的简单累计功能
• 2.2  GroupBy：分割、应用和组合
• 2.2.1  分割、应用、组合
• 2.2.2  GroupBy对象
• 2.2.3  累计、过滤、转换、应用
• 2.2.4  设置分割的键
• 2.2.4.1  将列表、数组、Series或索引作为分组键
• 2.2.4.2  用字典或Series将索引映射到分组名称
• 2.2.4.3  任意Python函数
• 2.2.4.4  多个有效键构成的列表
• 2.2.4.5  分组案例
• 3  数据透视表
• 3.1  演示数据透视表
• 3.2  手工制作数据透视表
• 3.3  数据透视表语法
• 3.3.1  多级透视表
• 3.3.2  其他数据透视表选项
• 4  案例：美国人的生日
• 5  向量化字符串操作
• 5.1  Pandas字符串操作简介
• 5.2  Pandas字符串方法列表
• 6  处理时间序列
• 6.1  Python的使与时间工具
• 6.2  NumPy的datetime64类型
• 6.3  理想与先是最佳解决方案
• 6.4  Pandas时间序列：用时间作索引
• 6.5  pandas时间序列数据结构
• 6.6  时间频率与偏移量
• 7  案例：美国西雅图自行车统计数据的可视化
• 7.1  数据可视化
• 7.2  深入数据挖掘
• 7.2.1  单日内的小时均值流量
• 7.2.2  工作日和双休日每小时的通过量
• 8  高性能Pandas：eval()与query()
• 8.1  用Pandas.eval()实现高性能运算
• 8.1.1  pd.eval()支持的运算
• 8.2  用DataFrame.eval()实现列间运算
• 8.2.1  用DataFrame.eval()新增列
• 8.2.2  DataFrame.eval()使用局部变量
• 8.3  DataFrame.query()方法

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

回到顶部(go to top)