文章目录1、基本属性2、按条件筛数据iloc[]和loc[]取数据取某一个值取某一区域的值df[df[列名]>=某个值]筛某个列只有[值1，值2...]的df isin()筛掉一部分数据后重新做索引 df.reset_index()取几个列作为特征集，构成新的df3、某一列有多少种值 df['column'].nunique()4、删除某一行或者一列 df.drop()5、列之间或者行之间
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2023-07-14 16:09:23
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前言
文章目录前言1. DataFrame 对象创建1.1 通过列表创建 DataFrame 对象1.2 通过元组创建 DataFrame 对象1.3 通过集合创建 DataFrame 对象1.4 通过字典创建 DataFrame 对象1.5 通过Series 对象创建 DataFrame 对象1.6 通过 ndarray 创建 DataFrame 对象1.7 创建 DataFrame 对象时
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2023-12-09 21:10:46
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1.集合类型的定义
2.集合操作符
3.集合处理方法
4.集合类型应用场景
1.集合类型的定义
集合是多个元素的无序组合
集合类型与数学中的集合概念一致
集合元素之间无序，每个元素唯一，不存在相同元素
集合元素不可更改，不能是可变数据类型
建立集合用大括号 {} 表示，元素间用逗号分隔
建立集合类型用 {} 或 set()
建立空集合类型，必须使用 set()
使用 {} 建立集合
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2023-08-02 21:46:57
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在数据处理和分析中，经常需要对DataFrame进行循环更新，例如根据条件更新某些行或列的数值。本文将深入探讨如何使用Python中的Pandas库高效地进行循环更新DataFrame的方法和实用技巧，以及避免常见陷阱和优化性能的最佳实践。引言：DataFrame在数据处理中的重要性DataFrame是Pandas库中的核心数据结构，它提供了丰富的功能和灵活的操作方式，广泛应用于数据清洗、转换和分
原创
2024-06-26 14:58:51
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pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数，其中常用read_csv和read_table读取文件。0.png下面出现的例子中需要读取的文件都存放在我自己的电脑 D:Pytho\notebookpydata-book-masterch06 中。使用read_csv读入csv文件：1.png使用read_table读入csv文件：2.png如果读取一个文件没有标题行，可
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2024-07-19 09:57:29
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DataFrameDataFrame 概念和创建 :先来看一个例子 :这是一个由列表组成的字典importnumpy as npimportpandas as pddata= {'name':['Jack','Tom','Mary'],'age':[18,19,21],'gender':['m','m','w']}frame=pd.DataFrame(data)print(frame)可以看到 D
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2023-07-21 22:08:11
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Python之Pandas中Series、DataFrame实践1. pandas的数据结构Series1.1 Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。
1.2 Series的字符串表现形式为：索引在左边，值在右边。2. pandas的数据结构DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同
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2023-09-02 18:51:02
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需求二:双均线策略制定任务一：计算该股票历史数据的5日均线和60日均线什么是均线？对于每一个交易日，都可以计算出前N天的移动平均值，然后把这些移动平均值连起来，成为一条线，就叫做N日移动平均线。移动平均线常用线有5天、10天、30天、60天、120天和240天的指标。5天和10天的是短线操作的参照指标，称作日均线指标；30天和60天的是中期均线指标，称作季均线指标；120天和240天的是长期均线指
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2023-10-20 09:53:13
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内容目录创建SparkSession对象从CSV文件中读取从JSON文件中读取从Parquet文件中读取从数据列表中创建DataFrame从字典列表中创建DataFrame选择一列选择多列过滤年龄大于30的数据过滤名字为Alice的数据可以使用and、or、not等操作符进行组合查询按照年龄分组并计算平均年龄和最大年龄将age列从整型改为浮点型 Spark的DataFrame是一种类似于表格的数
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2023-07-28 20:23:48
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文章目录agg()、alias()colRegex()createGlobalTempView()drop()exceptAll(other)filter()、where()groupBy()intersectAll(other)join(other, on=None, how=None)sort()、orderby()replace(to_replace, value=, subset=Non
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2023-08-20 22:31:51
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pandas的DataFrame极大地简化了数据分析过程中一些烦琐操作，它是一个表格型的数据结构, 每一列代表一个变量，而每一行则是一条记录。简答地说，DataFrame是共享同一个index 的Series的集合。一、创建DataFrame对象1、手动创建DataFrame对象的创建方法与Series对象类似，只不过可以同时接受多条一维的列表, 每个列表都会成为单独的一列。在创建DataFYam
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2023-09-15 09:05:23
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Pandas是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解
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2022-06-02 06:28:35
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Pandas是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素
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2022-06-02 06:31:51
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在数据分析和处理中，经常需要从大型数据集中提取特定列的数据进行分析或展示。Python的pandas库提供了DataFrame数据结构，可以帮助我们高效地处理和操作数据。本文将介绍如何使用DataFrame打印指定列的数据。 DataFrame简介 DataFrame是pandas库中最重要的数据结构之一，它类似于电子表格或SQL中的表格。DataFrame由行和
原创
2024-02-20 15:02:45
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各位同学好，今天给大家介绍一下Pandas库中DataFrame类型数据的创建方法和基本操作。 文章内容如下：（1）使用字典类创建。①数组、列表、元组构成的字典；②Series构造的字典；③字典构造的字典。（2）使用列表类创建。①二维数组；②字典构造的列表；③Series构成的列表（3）基本操作。&nb
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2023-07-14 16:43:02
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merge 通过键拼接列pandas提供了一个类似于关系数据库的连接(join)操作的方法merage,可以根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来语法如下：merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,
left_index=False, right_index=False, sort=Tr
DataFrame是Pandas中的一个表结构的数据结构，包括三部分信息，表头（列的名称），表的内容（二维矩阵），索引（每行一个唯一的标记）。一、DataFrame的创建有多种方式可以创建DataFrame，下面举例介绍。例1： 通过list创建>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5
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2023-07-01 20:03:43
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# Python DataFrame 数据平滑处理方法
在数据分析与机器学习中，数据平滑是一个常见且重要的技术手段。它能够帮助减少数据中的噪声，从而使得数据更易于分析和建模。本文将探讨在 Python 中如何使用 DataFrame 进行数据平滑处理，并提供代码示例来演示具体方法。
## 1. 什么是数据平滑？
数据平滑是指通过某种方式消除数据中的随机波动，以揭示出数据的潜在趋势或模式。数据
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame, Series
df = DataFrame(data=np.random.randint(0,100,size=(8,6))) #索引
df[0] #df[索引号]
df[[1,2,3]] #df[[索引号，索引号]] #批量取出多列
df.iloc[
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2023-06-10 20:06:54
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对dataframe的行，列加减乘除四则运算首先，构建一个dataframeimport pandas as pd
d={'one':{'a':1,'b':2,'c':3,'d':4},'two':{'a':5,'b':6,'c':7,'d':8},'three':{'a':9,'b':10,'c':11,'d':12}}
df=pd.DataFrame(d)
print(df)输出结果为：one
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2023-06-19 14:57:38
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