目录1 Pandas基础篇1.1 简介1.2 数据结构1.3 数据分析1.3.1 选择1.3.2 删除与排序1.3.3 查询序列和数据框信息1.3.4 应用函数
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2022-08-16 01:21:24
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Python库-pandas详解1. pandas介绍2. Series3. DataFrame3.1 DataFrame结构3.2 DataFrame属性与方法3.2 DataFrame索引的设置4. 基本数据操作4.1 索引重命名4.2 通过索引操作数据4.3 排序5. DataFrame运算5.1 算术运算5.2 逻辑运算5.3 统计运算5.4 自定义运算6. pandas画图7. 文件的
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2023-10-13 13:49:42
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import math
import pandas as pd
import csv
from tqdm import tqdm
def mask(x):
if not x.cls1:
return x
else:
if pd.isna(x.cls4):
return x
else:
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2023-10-24 14:15:13
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本文主要介绍pandas的函数应用，pandas数据结构1）可直接使用numpy的函数，2）通过apply可将函数应用到列或行上，3）通过applymap可将函数应用到每个数据上，4）通过isnull判断是否存在缺失值，5）通过dropna丢弃缺失数据（通过axis指定轴方向，1-行方向，0-列方向（默认）），6）通过fillna填充缺失数据，7）sort_index、sort_values分别用于按索引排序及按值排序（ascending=False 为降序排序，ascending=True 为升序排序（默认））
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2019-10-16 23:39:47
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在Pandas中，如果你有两个数据框（DataFrames），且它们的列数和列名都相同，你可以使用concat或merge函数将它们合并。以下是具体步骤：首先，导入Pandas库：import pandas as pd创建两个列数和列名都相同的数据框：df1 = pd.DataFrame({
'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B
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2023-09-22 18:46:42
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目录
一、pandas简介
二、Pandas库的Series类型
三、pandas库的DataFrame类型
四、pandas库的数据类型操作
五、pandas库的数据类型运算
六、pandas的数据特征分析
一、pandas简介：Pandas库：python的第
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2023-09-22 12:47:55
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Series对象的创建1.可以用python数组直接构建Series如：obj=pd.Series([4,7,-5,3]，index=['d','b','a','c'])2.使用python的字典构建Series对象，字典的键就是Series的索引如：sdata={'Ohio':35000,'Texas'
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2020-03-19 20:40:05
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一、 Pandas简介 1、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 ...
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2021-08-30 11:10:00
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目录1、概述2、常用（1）read_csv（2）map（3）to_csv（4）pandas常用函数
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2022-08-16 01:03:18
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Pandas的作用这个库可以读取csv数据类型（类似一些excel表格）然后进行操作
原创
2022-12-12 19:20:47
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文章目录对 Categorical 数据的一个直观认识隐式创建 Categorical 数据显式创建 Categorical 数据 Categoricals 是 pandas 的一种数据类型，对应着被统计的变量。Categoricals 是由固定的且有限数量的变量组成的。比如：性别、社会阶层、血型、国籍、观察时段、赞美程度等等。与其它被统计的变量相比，categoric
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2022-02-23 17:09:17
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pandas的函数应用 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.modf(np.random.randn(5,4)*100)[1].astype('int32'),columns=list('ABCD')) df A B ...
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2021-09-23 17:56:00
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文章目录对 Categorical 数据的一个直观认识隐式创建 Categorical 数据显式创建 Categorical 数据Categoricals 是 pandas 的一种数据类型，对应着被统计的变量。Categoricals 是由固定的且有限数量的变量组成的。比如：性别、社会阶层、血型、国籍、观察时段、赞美程度等等。与其它被统计的变量相比，categorical 类型的数据可以具有特...
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2021-06-18 14:30:16
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Python利用pandas处理Excel数据的应用 最近迷上了高效处理数据的pandas，其实这个是用来做数据分析的，如果你是做大数据分析和测试的，那么这个是非常的有用的！！但是其实我们平时在做自动化测试的时候，如果涉及到数据的读取和存储，那么而利用pandas就会非常高效，基本上3行代码可以搞定
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2021-07-29 10:39:32
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df1为dataframe结构的测试数据：df1数据是从test.xlsx文档中读取的，使用示例代码如下：tushare ts
pandas pd
df = pd.read_excel()
df1 = df.head()
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2018-01-10 23:15:01
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一。概念Series相当于一维数组。1.调用Series的原生方法创建import pandas as pds1 = pd.S
原创
2022-12-30 16:47:17
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文章目录一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.两种数据结构2.1Series2.2DataFrame总结 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、pandas是什么？Pandas是面向数据分析场景设计的Python开源软件工具包，其名字来自英文词组panel data，作为经济界的术语指多维结构化的数据集。从命名来看，Pandas特别适合处理序列数据、表格数据等具有良好结构的
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2024-01-21 06:11:22
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Pandas 库读取数据Pandas 是一种开源数据分析工具，可以帮助我们更方便地处理和分析数据。Pandas 提供了许多函数来读取各种格式的数据，例如 CSV、Excel、SQL 等。读取 CSV 文件CSV 文件是一种常用的数据格式，其中每行表示一条记录，每列表示一个字段。我们可以使用 Pandas 库中的 read_csv 函数来读取 CSV 文件。下面是一个基本的用法示例：import p
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2023-08-24 10:40:10
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Series和DataFrame之间概念区别 Series 一维数据,一行或者一列 1.1 创建一个Series,可以用列表或者一个字典,如果是列表,index值默认就是自增的id,当然也可以指定index p = pd.Series([1,2,3,"four","5",6.0],index=["第 ...
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2021-08-24 22:56:00
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在Python的数据分析领域，pandas库是一个非常强大的工具。它提供了一种灵活的数据结构，可以帮助我们轻松地处理和分析数据。本文将详细介绍pandas库的主要功能和用法，并通过具体案例进行说明。安装与导入首先，确保已经安装了pandas库。如果尚未安装，可以使用以下命令在Python环境中安装：pip install pandas在导入pandas库后，我们就可以开始探索它的功能了。数据结构p
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2023-09-07 17:00:09
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