vv_869 - 博客园

2021年7月

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posted @ 2021-07-16 15:46 vv_869 阅读(367) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要：已信任 Jupyter 服务器: 本地 Python 3: Not Started [1] import pandas as pd import numpy as np [3] df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),index=['a','b','e','f' 阅读全文

posted @ 2021-07-15 23:51 vv_869 阅读(53) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Pandas的DataFrame根据列名获取其对应下标

摘要： pd的df中已经可以根据列名获取数据了，为什么还需要列名的下标呢？特殊要求呗阅读全文

posted @ 2021-07-15 16:22 vv_869 阅读(897) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Pandas入门之十二：聚合函数

摘要：已信任 Jupyter 服务器: 本地 Python 3: Not Started [1] import pandas as pd import numpy as np [6] df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4), index=pd.date_range( 阅读全文

posted @ 2021-07-14 21:47 vv_869 阅读(301) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Pandas入门之十一：窗口函数

摘要：已信任 Jupyter 服务器: 本地 Python 3: Not Started [1] import pandas as pd import numpy as np [3] df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4)) df 0 1 2 3 0 -0.1677 阅读全文

posted @ 2021-07-14 21:33 vv_869 阅读(164) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Pandas入门之十：百分比与相关性

摘要：已信任 Jupyter 服务器: 本地 Python 3: Not Started [60] import pandas as pd import numpy as np [61] s = pd.Series([877,865,874,890,912]) s 0 877 1 865 2 874 3 阅读全文

posted @ 2021-07-14 21:23 vv_869 阅读(178) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Pandas入门之九：数据选择

摘要：已信任 Jupyter 服务器: 本地 Python 3: Not Started [36] import pandas as pd import numpy as np [37] # .loc基于标签 # .iloc基于索引 [39] df = pd.DataFrame(np.random.ran 阅读全文

posted @ 2021-07-14 21:13 vv_869 阅读(59) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Pandas入门之八：字符串与文本数据

摘要：已信任 Jupyter 服务器: 本地 Python 3: Not Started [13] import pandas as pd import numpy as np [15] s = pd.Series([' Tom',' xiaoming','john ']) s 0 Tom 1 xiaom 阅读全文

posted @ 2021-07-14 20:39 vv_869 阅读(36) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Pandas入门之七：迭代

摘要：已信任 Jupyter 服务器: 本地 Python 3: Not Started [4] import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({ 'date':pd.date_range(start='20210714',periods 阅读全文

posted @ 2021-07-14 20:27 vv_869 阅读(69) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Pandas入门之六：重建索引

摘要：已信任 Jupyter 服务器: 本地 Python 3: Not Started [11] import pandas as pd import numpy as np [13] df = pd.DataFrame({ 'a':pd.date_range(start='2021-07-14', p 阅读全文

posted @ 2021-07-14 00:20 vv_869 阅读(146) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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