Pandas DataFrame是具有标记轴（行和列）的二维大小可变、可能异构的表格数据结构。数据框
原创
2022-09-18 00:35:08
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在现实世界中，将通过从现有存储中加载数据集来创建 Pandas DataFrame，存储可以是 SQ
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2022-09-18 00:35:22
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pandas官方文档：https://pandas.pydata.org/docs/python dataf
原创
2022-10-14 15:12:38
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目录一、抽样查看二、形状三、基本信息df.info()四、数据类型df.dtypes五、索引值内容df.axes六、其他常见信息加载完数据后，需要对数据的全貌有所了解。源Excel文件df_info.xlsx：一、抽样查看df.head() # 查看前五行
df.head(8) # 查看前8条数据
df.tail() # 查看后五条数据
df.tail(8) # 查看后8条数据
df.sample
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2021-04-21 09:10:22
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一、初识DataFrame dataFrame 是一个带有索引的二维数据结构，每列可以有自己的名字，并且可以有不同的数据类型。你可以把它想象成一个 excel 表格或者数据库中的一张表DataFrame是最常用的 Pandas 对象。 二、数据框的创建 1.字典套列表方式创建 2. 列表套字典方式创
原创
2021-07-21 14:35:36
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用equals成员函数即可。import pandas as pda = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})b = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})a.equals(b)True
原创
2022-10-14 15:14:32
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加载完数据后，需要对数据的全貌有所了解。源Excel文件df_info.xlsx： 一、抽样查看 df.head() # 查看前五行 df.head(8) # 查看前8条数据 df.tail() # 查看后五条数据 df.tail(8) # 查看后8条数据 df.sample() # 随机查看一条数 ...
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2021-06-17 23:41:54
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1、读取csvimport pandas as pd
df = pd.read_csv('路径/py.csv')2、取行号index_num = df.index举个例子：import pandas as pd
df = pd.read_csv('./IP2LOCATION.csv',encoding= 'utf-8')
index_num = df.index
print(index_num)
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2023-11-02 10:15:14
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df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})df.shape # 形状，格式是(行数,列数)d
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2022-10-14 15:12:59
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欢迎关注”生信修炼手册”!数据框的长宽转换对于熟悉R语言的朋友而言，应该不会陌生。使用ggplot2画图时，
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2022-06-21 09:45:36
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各位同学好，今天我和大家分享一下Pandas库的索引操作中的修改值、查找值、高级索引。首先，我们先定义两个变量ps1存放Series数据，pd1存放DataFrame数据，以便后续操作。 import pandas as pd
import numpy as np
ps1 = pd.Series(range(5),index=['a','b','c','d','e'])
pd1 = p
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2023-12-15 09:09:56
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数据分析绝对绕不过的三个包是numpy、scipy和pandas。numpy是Python的数值计算扩展，专门用来处理矩阵，它的运算效率比列表更高效。scipy是基于numpy的科学计算包，包括统计、线性代数等工具。pandas是基于numpy的数据分析工具，能更方便的操作大型数据集。后续的章节主要围绕pandas讲解。 numpy和pandasnumpy的数据结构是n维的数组对象，叫做
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2023-06-24 18:52:49
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初学者在通过read_excel或read_csv等方法生成数据框之后，往往会遇到要对列或行的名称（即列索引与行索引）进行修改的情况。如何进行修改呢？1.整体修改列名或行名dataframe.columns=python列表dataframe.index=python列表该种直接对columns或index赋值的修改方式，只能同时对所有的列名或所有的行名的整体进行统一修改。直接修改具体某一列（行）
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2022-04-26 22:28:01
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欢迎关注”生信修炼手册”!pandas作为数据分析的利器，提供了数据读取，数据清洗，数据整形等一系列功能。当
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2022-06-21 09:44:52
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原文链接：http://www.datastudy.cc/to/31 在使用pandas框架的DataFrame的过程中，如果需要处理一些字符串的特性，例如判断某列是否包含一些关键字，某列的字符长度是否小于3
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2016-10-25 10:34:41
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接着上一期的pandas模块介绍与应用，今天我们来聊聊如何借助于pandas模块进行数据的预处理，内容包括数据集变量与观测的筛选、变量的重命名、数据类型的变换、排序、重复...
原创
2022-08-09 17:13:40
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上一期我们使用pandas模块实现频数统计、缺失值处理、数据映射和数据汇总 4个知识点，这期我们再来聊聊关于pandas如何实现数据合并 、数据连接 、创建哑变量和连续数...
原创
2022-08-09 17:13:28
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作为从事数据相关工作的我们，平时接触的更多的是一张有板有眼的数据表格，在这里我们就叫作数据框。在Python中可以通过pandas模块的DataFrame函数构造数据框，...
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2022-08-09 17:13:59
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上一期我们使用pandas模块实现观测的筛选、变量的重命名、数据类型的变换、排序、重复观测的删除、和数据集的抽样，这期我们继续介绍pandas模块的其他新知识点。包括频数...
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2022-08-09 17:13:21
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pandas 的读写函数简表 1、多年以来，人们已习惯于文本文件的读写，特别是列表形式的数据。如果文件每一行的多 个元素是用逗号隔开的， 则这种格式叫作CSV，这可能是最广为人知和最受欢迎的格式。 2、其他由空格或制表符分隔的列表数据通常存储在各种类型的文本文件中（扩展名一般 为.txt )。 3、
原创
2021-05-26 17:11:24
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