1. 基础数据准备import pandas as pd
data = [{"a": 1, "b": ' djidn. '},
{"a": 11, "b": 22.123456},
{"a": 111, "b": ''},
{"a": 1111},
{"a": '1111'}]
df = pd.DataFrame(da
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2023-06-08 10:46:41
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# Python处理DataFrame
在数据处理和分析中，DataFrame是一个常用的数据结构，它类似于电子表格或SQL数据库中的表格数据。在Python中，pandas库提供了DataFrame对象，使得数据处理更加方便和高效。本文将介绍如何使用Python来处理DataFrame，包括创建DataFrame、读取数据、对数据进行操作和分析等内容。
## 创建DataFrame
首先，
原创
2024-06-14 04:01:46
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# Python DataFrame处理
在数据分析和机器学习领域，数据处理是非常重要的一环。Python的pandas库提供了一个称为DataFrame的数据结构，使得数据处理更加简单和高效。DataFrame类似于电子表格或数据库中的二维表格，可以对数据进行各种操作和转换。本文将介绍如何使用Python的DataFrame处理数据，并提供实际代码示例。
## 什么是DataFrame？
原创
2023-09-06 03:55:18
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学员的问题：用VLOOKUP函数查找得到错误值，怎么回事？卢子看后，觉得公式没问题，看了一下，原来是敲的空格不一样。针对这种，一般都是将空格替换掉，再查找，当然用公式处理也可以。用TRIM函数将首尾的空格去掉，然后用LOOKUP函数的经典查找模式。=LOOKUP(1,0/(TRIM(A:A)=TRIM(D2)),B:B)敲空格也是一种学问，不是速度快就可以的。下面这些可不是敲空格的！1.科目名称缩
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2023-12-23 08:54:19
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系列文章目录第1天：读入数据第2天：read()、readline()与readlines()第3天：进度条（tqdm模块）第4天：命令行传参（argparse模块）第5天：读、写json文件（load()、loads()、dump()、dumps()）第6天：os模块、glob模块第7天：pandas.DataFrame python数据分析学习第8天记录系列文章目录前言一、今天所学的内容二、知
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2024-05-09 22:35:27
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# Python 中 DataFrame 的逐行处理
在处理数据时，数据框（DataFrame）是 Pandas 库中的一种重要数据结构。DataFrame 可以看作是一个二维的表格，包含了多行多列的数据。逐行处理 DataFrame 是一种常见的数据操作方法，它可以帮助我们对每一行进行特定的操作，比如计算、变换或过滤数据。本文将介绍如何在 Python 中使用 Pandas 对 DataFra
原创
2024-08-09 12:34:01
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iloc，loc，ix的使用在使用DataFrame数据类型的过程中，常要使用到iloc、loc、ix，总结一下三者的不同import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]})
data生成的data，如下：indexABC014712582369loc的使用1.取值操作.loc[ ]中括号里面是
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2023-06-04 18:04:52
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# Python中使用NumPy处理DataFrame数据
## 导言
在数据科学和机器学习领域中，NumPy是一个非常重要的Python库。它提供了高性能的多维数组对象和用于处理数组的各种工具。在数据分析中，我们经常会使用Pandas库来处理和分析数据，而NumPy则是Pandas的核心依赖库之一。它提供了许多用于处理和操作数据的函数，尤其是当我们需要对大量数据进行高效的计算时。
本文将重
原创
2023-08-10 06:59:23
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数据的分组与聚合操作在数据分析工作流中，一个重要的工作是对数据进行分类，并在每一组上应用一个聚合函数或转换函数。在经历载入、合并、准备数据集之后，可能需要计算分组统计或者制作数据透视表用于报告或者可视化的目的。pandas提供了一个非常灵活的groupby接口，来对数据集进行切片、切块和总结。本章主要内容如下：使用一个或多个键将pandas对象拆分成多块计算组汇总统计信息应用组内变换或其他操作计算
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2023-09-19 23:01:28
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Hello，各位叨友们好呀！我是叨叨君~今天来跟大家盘点下Word中那些可一键操作的神技能，保证你学会后，工作效率直线飙升！！1、一键删除空格 有时候文字复制到Word中后，会发现文字之间多了很多空格，如果一个一个去删除效率低还麻烦，这时候我们只需要一个小操作就能解决。 操作方法： 【Ctrl+H】打开查找和替换的窗口，查找内容用手敲打一下空格键，替换内容不用理，全部替换，空格就全没了
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2023-10-02 07:29:36
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文章目录1. DataFrame的创建1.1 通过读取文件创建DataFrame1.2 通过字典创建DataFrame1.3 通过嵌套字典创建DataFrame2. 字典嵌套字典 VS 字典嵌套列表2.1 字典嵌套字典2.2 字典嵌套列表3. DataFrame的基本用法3.1 DataFrame.loc 数据索引3.2 DataFrame.iloc 数据索引3.3 取DataFrame的某几列
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2023-06-13 18:32:49
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在数据分析过程中，首先就是对数据进行清洗和处理，而使用 python 进行处理的朋友们，对 pandas 包肯定是熟悉不过的了。pandas 的功能很强大，基本的数据处理操作都可以找到对应函数去使用，想全面了解的朋友可以查看相关文档。在这里，通过这篇文章分享整理了自己平时常用的函数和经验：
1.数据查看数据量过大时，直接打印变量无法全面进行展示，这时候可以通过函数对数据框
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2023-12-15 09:55:25
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在数据分析和处理过程中，逐行处理DataFrame是一个常见的需求。本文将介绍如何使用Python逐行处理DataFrame，并分享一些实际应用中的技巧和注意事项，以帮助读者更高效地进行数据处理。为什么需要逐行处理DataFrame?逐行处理DataFrame的需求在数据清洗、特征工程和数据转换中非常普遍。例如：数据清洗：需要对每行数据进行条件判断和处理。特征工程：根据每行数据生成新的特征。数据转
原创
2024-07-25 16:40:43
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# 处理大数据: Python DataFrame
在数据科学和数据分析领域，大数据的处理是一个非常重要的话题。Python作为最流行的数据处理语言之一，提供了许多强大的工具和库来处理大规模数据集。其中，Pandas是Python中用于数据处理的库之一，它提供了一个称为DataFrame的数据结构，使得数据处理更加高效和灵活。
## 什么是DataFrame？
DataFrame是Panda
原创
2024-06-19 03:58:44
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# Python DataFrame 数据处理
在数据分析领域，Python 的 Pandas 库提供了强大的数据处理功能。其中，DataFrame 是 Pandas 中最重要的数据结构之一，它类似于 Excel 中的表格，可以让我们方便地进行数据操作和分析。本文将介绍如何使用 Python 的 DataFrame 进行数据处理，并通过代码示例展示其基本功能。
## 数据导入
首先，我们需要
原创
2024-07-30 03:53:54
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# Python DataFrame 离散变量处理指南
在数据科学和机器学习中，处理离散变量是一个非常重要的步骤。我们通常需要将这些变量转换为适合模型训练的形式。本文将为你介绍如何在Python中处理离散变量，具体将使用`pandas`库和`matplotlib`库来进行数据的处理和可视化。
## 流程概述
以下是实现离散变量处理的基本流程：
| 步骤 | 描述
在大数据处理和数据分析中，使用Python的Pandas库来处理DataFrame是非常普遍的操作。然而，当数据集中存在重复值时，这可能会导致一些意想不到的问题，影响到数据的准确性与分析结果。接下来，我们将深入探讨如何有效地处理DataFrame中的重复值。
### 问题背景
在数据分析的一个场景下，假设我们正在分析用户数据，以便于制定市场策略。如果数据集中包含重复的用户记录，比如同一用户的多
# Python DataFrame 处理多列数据
在数据科学领域，Pandas库是 Python 用户处理数据的强大工具。DataFrame 是 Pandas 中的重要结构，能够有效地处理表格数据，提供规模强大且灵活的数据操作功能。本文将通过一些示例详细讲解如何处理DataFrame中的多列数据，并使用饼状图和旅行图进行可视化。
## 创建 DataFrame
首先，我们需要导入 pand
Python数据分析首先需要进行数据清洗处理，涉及到很多DataFrame和Series相关知识，这里对涉及到的常用方法进行整理，主要设计数据增减、变更索引、数值替换等。其中一些函数的参数并没有介绍齐全，可以通过参考pandas文档或者在编辑器输入方法+?查询(例如df.reindex?)，实践是检验知识水平的最好途径。import pandas as pd
import numpy
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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