摘要:
1、pandas对缺失数据的处理 判断数据是否为NaN:pd.isnull(df),pd.notnull(df) 处理方式1:删除NaN所在的行列dropna (axis=0, how='any', inplace=False) 处理方式2:填充数据,t.fillna(t.mean()),t.fia 阅读全文
摘要:
知识点 1、DataFrame创建,可以通过index和columns指定索引名称 2、DataFrame基础属性和整体情况查询 3、通过pd.sort_values(by="Count_AnimalName",ascending=False).head(5)排序获取次数最高的排名数据 4、切片与索 阅读全文
摘要:
知识点 1、Series创建 2、Series索引与切片 a)索引:一个的时候直接传入序号或者index,多个的时候传入序号或者index的列表 b)切片:直接传入start end或者步长即可 3、Series其他属性与方法 4、Series读取外部数据 阅读全文