本人依据上课学习内容，将dataframe内容浓缩为代码块，一下是今天学习的第一部分: 1.dataframe创建 2.dataframe索引 3.dataframe数据访问（重要） 4.dataframe数据编辑 5.pandas数据读写 6.dataframe统计描述 ----更新记录---- 2021/12/13更新了数据编辑的drop函数的axis问题例子；更新了数据访问布尔索引的例子；想
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2024-02-23 15:31:50
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在Pandas中处理多行列名的一种常见方法是使用MultiIndex（多级索引）。MultiIndex允许您在列名中使用多个级别，从而实现更复杂的列名结构。以下是使用MultiIndex处理多行列名的步骤：1、导入Pandas库：import pandas as pd2、创建一个DataFrame，并为列名指定多级索引：# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3
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2023-07-28 08:57:17
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行索引dataframe的行索引方法有三种，分别为loc，iloc,ixlocloc是基于行索引（index），或者说是行的名称进行索引的。比如如果说有自己认为设置了索引的名称，在进行检索时使用loc，就只能输入行的名称。但是如果index是默认的递增数，那么和iloc没有区别。要注意此时如果使用切片索引，如[0:k]那么取的是index从0到k的k+1个行，而不是k-1行。ilociloc是根据
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2023-07-14 16:07:31
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多级索引：在一个轴上有多个(两个以上）的索引，能够以低维度形式来表示高维度的数据。单级索引是Index对象，多级索引是MultiIndex对象。一、创建多级索引方法一：隐式创建，即给DataFrame的index或columns参数传递两个或更多的数组。 df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(80, 120, size=(2, 4)),
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2023-09-01 19:58:44
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pandas读取文件 pandas.DataFrame 设置索引 pandas.DataFrame 读取单行/列，多行多列 pandas.DataFrame 添加行/列利用pandas处理表格类型数据，快捷方便，不常用但是有的时候又是必要技能，在这里记录一下一些常用函数和自己的踩坑经验 目录1、导入包2、读取文件，并设置行、列索引，常用的存储表格数据为.csv 或 .excel格式3、完成读取后，
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2024-08-11 11:29:05
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Pandas读取CSV文件主要用到的函数为：pandas.read_csv() 如果CSV文件过大，则可以分块读取CSV文件，比如： 2、DataFrame保存到CSV 将DataFrame保存到CSV文件的函数为：DataFrame.to_csv()3、增加DataFrame数据（1）增加一列数据（2）增加一行数据 但是十分
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2024-08-05 21:30:20
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DataFrame结构DataFrame的一行或一列，都是Series类型的对象。对于行来说，Series对象的name属性值就是行索引名称，其内部元素的值，就是对应的列索引名称。对于列来说，Series对象的name属性值就是列索引名称，其内部元素的值，就是对应的行索引名称。df = pd.DataFrame(np.random.randint(100, 200,size=(4, 3)), in
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2024-02-09 20:51:49
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DataFrame表示一个长方形表格，并包含排好序的列，每一列都可以是不同的数值类型（数字，字符串，布尔值）。DataFrame有行索引和列索引（row index, column index）；可以看做是分享所有索引的由series组成的字典本文代码可参考资源： （内含更全内容！可直接运行）import pandas as pd
import numpy as np一、DataFrame的基础1
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2023-08-10 20:18:47
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1 df[i] 其中i是0,1,2,3，... 此时选中的是dataframe的第i列2 dataframe查看每一列是否有缺失值 1 temp = data.isnull().any() #列中是否存在空值
2 print(type(temp))
3 print(temp) #若为False,则无缺失值，为True,则有缺失值 3 dataframe 更
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2024-05-02 23:17:14
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DataFrame相关操作假设df为DataFrame类型的对象。列操作获取列【哪个更好些？】df[列索引]df.列索引增加（修改）列：df[列索引] = 列数据删除列del df[列索引]df.pop(列索引)df.drop(列索引或数组)行操作获取行df.loc 根据标签进行索引。df.iloc 根据位置进行索引。df.ix 混合索引。先根据标签索引，如果没有找到，则根据位置进行索引（前提是标
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2023-10-16 14:45:45
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文章目录1.创建DataFrame数据1.1 给DataFrame添加数据1.3 给行索引和列索引起名1.4 判断数据是否在DataFrame中2.DataFrame数据处理2.1 DataFrame数据切片2.2 DataFrame数据运算 导入Pandas包, import pandas as pd DataFrame数据是Pandas数据中的多维数据 1.创建DataFrame数据有两
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2023-08-16 22:15:31
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### Python DataFrame指定行索引
在Python的数据分析领域中，pandas库的DataFrame是一个常用的数据结构，它类似于Excel表格，可以存储二维表格数据，并提供了许多方便的数据操作方法。在使用DataFrame时，经常需要对行进行索引，以便于快速定位和操作数据。本文将介绍如何在DataFrame中指定行索引，并给出相应的代码示例。
#### 创建DataFram
原创
2024-03-03 06:38:44
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# Python DataFrame 索引行赋值
## 1. 介绍
在Python中，pandas库提供了DataFrame数据结构，可以方便地处理和分析数据。在处理数据的过程中，经常需要对DataFrame进行行赋值操作，即将某一行的值替换为新的值。本文将教会你如何使用python DataFrame进行索引行赋值操作。
## 2. 索引行赋值的流程
下面是实现“Python DataFra
原创
2023-12-25 05:28:28
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# Python dataframe 行位置索引实现方法
## 简介
在Python中，pandas库提供了一个强大的数据结构Dataframe，它类似于表格，可以方便地对数据进行处理和分析。在处理数据时，我们经常需要根据行的位置来索引数据，这篇文章将教你如何实现Python dataframe的行位置索引。
## 流程图
首先，让我们来看一下整个实现的流程图。
```mermaid
flo
原创
2024-01-06 06:37:09
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# 使用Python DataFrame新增行索引
在数据分析和处理的过程中，数据框（DataFrame）是一种常用的数据结构。特别是在Python中，Pandas库提供了强大的DataFrame功能，可以很方便地创建、处理和分析数据。在本文中，我们将探讨如何在Pandas DataFrame中新增行索引，并提供一些示例代码来加深理解。
## 什么是DataFrame
在讲解如何新增行索引之
原创
2024-10-24 04:23:46
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# Python DataFrame去掉行索引
在数据处理和分析的过程中，使用Python的Pandas库成为了不可或缺的工具。Pandas提供了强大的数据结构，特别是`DataFrame`，它能够让我们更加便捷地操作数据。但是，在某些情况下，我们可能希望在输出或者展示数据时去掉行索引。本文将带您了解如何在Pandas DataFrame中去掉行索引，并通过示例代码来进行说明。
## 什么是D
# Python DataFrame获取行索引的流程
对于刚入行的小白来说，实现Python DataFrame获取行索引可能会感到有些困惑。但是不用担心，作为一名经验丰富的开发者，我将会指导你完成这个任务。
首先，我们来看一下整件事情的流程。我将使用表格来展示每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 导入必要的库和数据 |
| 步骤2 | 创建Da
原创
2023-12-02 06:12:16
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# 如何实现Python获取DataFrame行索引
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在Python中获取DataFrame的行索引。这对于数据处理和分析非常重要，可以帮助你更好地理解和操作数据。
### 任务概述
- 角色：经验丰富的开发者
- 任务：教会刚入行的小白如何实现Python获取DataFrame行索引
- 要求：形成一篇600字左右的文章，介绍整个流程和每一步
原创
2024-04-22 05:58:35
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# 使用 Pandas DataFrame 索引行的实用指南
在数据分析领域，Pandas库是一个极为强大的工具，尤其是在处理数据表时。Pandas中的DataFrame结构让数据操作更加高效与便捷。然而，对于初学者来说，如何索引DataFrame中的行可能是一项挑战。本文将深入探讨如何通过不同的方法索引DataFrame的行，并通过实际示例来阐明其应用。
## 1. 什么是 DataFram
原创
2024-08-11 04:52:43
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# 学习 Python 读取 DataFrame 索引行
在数据处理的世界里，Pandas 是一个极为重要的库，它能帮助我们轻松地操作和分析数据。在这篇文章中，我将教你如何使用 Python 来读取 DataFrame 中的索引行。这将是一个简单的过程，适合刚入行的小白。
## 1. 整体流程概述
首先，我们将输出一个流程表，帮助你更好地理解整个过程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-28 06:41:56
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