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摘要： 层次化索引 层次化索引指你能在一个数组上拥有多个索引，例如： 有点像Excel里的合并单元格对么？ 根据索引选择数据子集 以外层索引的方式选择数据子集： 以内层索引的方式选择数据： 多重索引Series转换为DataFrame 层次化索引在数据重塑和分组中扮演着很重要的角色，例如，上面的层次化索引数 阅读全文

摘要： 数据不完整在数据分析的过程中很常见。 pandas使用浮点值NaN表示浮点和非浮点数组里的缺失数据。 pandas使用isnull()和notnull()函数来判断缺失情况。 对于缺失数据一般处理方法为滤掉或者填充。 滤除缺失数据 对于一个Series，dropna()函数返回一个包含非空数据和索引 阅读全文

摘要： 矢量化指的是用数组表达式代替循环来操作数组里的每个元素。 NumPy提供的通用函数(既ufunc函数)是一种对ndarray中的数据进行元素级别运算的函数。 例如，square函数计算各元素的平方，rint函数将各元素四舍五入： 还有一些函数接受2个参数，叫二元ufunc，比如add函数和maxim 阅读全文