简介 Python Data Analysis Library 或 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 ...
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2021-10-17 20:56:00
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Pandas Pandas的命名来自于面板数据这个概念，即Panel datas 一些注意事项 axis 的轴向，主要看延展的方向，比如说有个矩阵AB，你想把他们上下合并，虽然看起来是一行行的在加，但是它实际的延展方向是竖着的，所以是axis=0， shape = (3,4) 上下合并，之后axis ...
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2021-08-30 13:08:00
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你也可以链接查看。内容包括：基本选择方式loc，iloc方式使用布尔作为索引
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2022-10-26 21:02:51
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一、Series一维容器 import pandas as pd # 创建时传入可迭代对象即可 s1 = pd.Series(r
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2022-08-18 09:06:00
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由于博客对markdown的不完全支持，由jupyter notebook导出的md不能很好的显示，所
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2022-10-27 12:42:01
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Pandas是python第三方库，提供高性能易用数据类型和分析工具
原创
2018-12-16 13:54:23
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你也可以外链查看。 内容包括：简单统计、数据应用函数、计数统计、字符串处理、合并操作、分组、绘图等。 本系列笔记较于简单，此文为关于pandas笔记最后一篇。如需详细应用，可参考官方教程，其API地址如：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/api.html。...
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2022-10-26 17:04:07
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读取Excel 1、直接通过pd.read_excel()读取xlsx/xls文件 df = pd.read_excel("fileName.xlsx",sheet_name=sheet_name) 2、通过pd.ExcelFile()读取文件后使用parse()读取指定表格 xlsx_file = ...
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2021-08-04 21:16:00
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一、Pandas简介Pandas是使用Python语言开发的用于数据处理和数据分析的第三方库。它擅长处理数字型数据和时间序列数据，当然文本型的数据也能轻松处理。作为Python的三方库，Pandas是建构在Python的基础上的，它封装 了一些复杂的代码实现过程，我们只要调用它的方法就能轻松实现我们的需求。Pandas参考文档：https://pandas.pydata.org/docs/Pand
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2023-07-15 21:34:48
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1、筛选用法 loc、where • orgin_excel.loc[(orgin_excel['投资时间'].astype(str) <'2020-10-01')&(orgin_excel['数据状态'].isnull())&(orgin_excel['数据源'].str.contains('调研 ...
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2021-09-30 16:24:00
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一、Dataframe基本概念 # 二维数组"Dataframe：是一个表格型的数据结构，包含一组有序的列，其列的值类型可以是数值、字符串、布尔值等。 data = {'name': ['Jack', 'Tom', 'Mary'], 'age': [18, 19, 20], 'gender': ['
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2024-09-25 17:36:04
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1 merge+drop_duplicated(how=left, subset) 如果左表本身就是有重复的 需要先给左表生成一个每行唯一索引 才能实现vlookup的效果2 对某一列的每一行进行判断赋值 即for i in 行数: df.loc[如果i==?, 某列]= 赋值其中 如果是在另一列的基础上进行赋值 赋值可以是 df['另一列'].loc[i]+-*/ 也可以直接整列df
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2023-05-09 11:03:42
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一、Series基本概念及创建 1.基本概念 # Series 数据结构 # Series 是带有标签的一维数组，可以保存任何数据类型（整数，字符串，浮点数，Python对象等）,轴标签统称为索引 # 导入numpy、pandas模块 import numpy as np import pandas
原创
2024-09-25 17:36:12
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数据对象
pandas主要有两种数据对象：Series、DataFrame
注: 后面代码使用pandas版本0.20.1，通过import pandas as pd引入
1. Series
Series是一种带有索引的序列对象。
简单创建如下：
# 通过传入一个序列给pd.Series初始化一个Series对象, 比如lists1=pd.Series(list("12
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2021-06-28 10:19:47
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10 Minutes to pandas / / /
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2018-01-25 17:57:00
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