# 学习使用 Python DataFrame 的步骤
在数据科学与分析领域，`Pandas` 是一个非常流行的库，而 `DataFrame` 是 `Pandas` 中最重要的数据结构之一。若你刚入行，下面这篇文章将指导你理解如何实现一个基本的 DataFrame 函数，并使你对其运用有初步的意识。
## 流程概述
在我们开始编写代码之前，我们需要明确实现一个 DataFrame 函数的几个
原创
2024-09-26 05:00:59
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Pandas-Dataframe使用笔记一、Dataframe的读取和保存1.1 Dataframe导出csv# Dataframe转CSV
xlsx_file.to_csv('F:/XXX/XXX.csv', encoding="utf-8-sig",header=True)1.2 Pandas读取xlsx# xlsx_file_name 如：'F:/XXX/XXX.xlsx'
# 一般xlsx
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2023-07-10 21:39:17
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1. 基本统计特征函数统计特征函数：用于计算数据的均值、方差、标准数、分位数、相关系数、协方差等，这些统计特征可以反映出数据的整体分布。pandas主要统计特征函数1）sum（）：计算数据样本的总和。D.sum() # 表示按列计算数据样本的总和，样本D可以为DataFrame或者Series2）mean（）：计算数据样本的算术平均值。D.mean() # 表示按列计算样本D的算数平均值，样
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2023-09-04 11:54:58
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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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今天有个同学问到一个逻辑，就是not in的逻辑，想用SQL的select c_xxx_s from t1 left join t2 on t1.key=t2.key where t2.key is NULL在Python中的逻辑来实现，实现了left join了（直接用join方法），但是不知道怎么实现where key is NULL。 其实实现no
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2024-01-17 19:37:33
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1、lambda函数使用如下：lambda语句中，冒号前是参数，可以有多个，用逗号隔开，冒号右侧的是返回值>>> g=lambda x,y:x*y
>>> g(45,200)
9000使用lambda的好处：1、lambda函数可省去函数定义过程2、对于一些抽象，别的地方不会使用的函数3、lambda函数在有些时候会让代码容易理解>>> def
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2023-10-18 15:57:51
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一. DataFrame的创建 创建一个空的dataframe df=pd.DataFrame(columns={"a":"","b":"","c":""},index=[0]) out:a c b
0 NaN NaN NaN 用list的数据创建dataframe：a = [['2', '1.2', '4.2'], ['0', '10', '0.3']
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2023-06-27 10:25:22
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0.写在前面DataFrame的排序操作比较简单，不过几函数尔这是本例要用到的DataFrame：import pandas as pd
import numpy as np
rst = np.random.RandomState(seed=2333) # 加入seed，使得生成的数据相同
example_array = rst.uniform(size=(5,5))
index = ['张飞
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2023-10-08 14:49:09
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DateFrameDateFrame:一个二维标记数据结构，具有可能不同类型的列，每一列可以是不同值类型(数值，字符串，布尔值)，既有行索引也有列索引。我们可以把它看作为excel表格，或者SQL表，或Series对象的字典。构建DateFrame的方法:字典类：数组、列表或元组构成的字典构造dataframe，Series构成的字典构造dataframe， 字典构成的字典构造dataframe列
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2023-10-10 10:48:03
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来自C＃背景，变量和方法名称的命名约定通常是camelCase或PascalCase：// C# examplestring thisIsMyVariable = "a"public void ThisIsMyMethod()在Python中，我已经看到了上面的内容，但我也看到了使用下划线：# python examplethis_is_my_variable = 'a'def this_is_m
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2023-09-23 15:15:36
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DataFrame类具有很多方法，下面做用法的介绍和举例。pandas.DataFrame学习系列2——函数方法(1)1.abs()，返回DataFrame每个数值的绝对值，前提是所有元素均为数值型1 import pandas as pd
2 import numpy as np
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4 df=pd.read_excel('南京银行.xlsx',index_col='Date')
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2023-10-03 15:46:53
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目录简介构造函数属性和数据类型转换索引和迭代二元运算函数应用&分组&窗口描述统计学从新索引&选取&标签操作处理缺失值从新定型&排序&转变形态Combining& joining&merging时间序列作图转换为其他格式简介pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】中对pa
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2023-09-03 13:45:40
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# Python函数应用dataframe
## 整体流程
首先，我们需要载入pandas库，然后创建一个DataFrame，并定义一个函数，最后应用这个函数到DataFrame中。
以下是整个过程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------------------------|
原创
2024-07-02 03:44:29
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strftime（）函数将时间格式化 我们可以使用strftime（）函数将时间格式化为我们想要的格式。它的原型如下：size_t strftime(
char *strDest,
size_t maxsize,
const char *format,
const struct tm *timeptr
);我们可以根据format指向字符串中格式命令把timeptr中保存的时间信息放在strDe
# Python DataFrame 中的 `where` 函数
在进行数据分析时，处理数据集中需要选择特定条件下的数据记录是十分常见的需求。Python 的 Pandas 库提供了多种方法来实现这一功能，其中 `DataFrame.where()` 函数便是一个非常有用的工具。在本文中，我们将详细介绍 `where` 函数的用法、优缺点以及使用示例。
## 什么是 DataFrame `wh
1、常用函数说明在df中使用统计函数，其实很简单，我们主要关注以下3点，就没问题：① 了解每个函数的具体含义是什么；② 不管是Series还是DataFrame，默认都是自动忽略NaN值，进行运算的；③ DataFrame有行、列区分，因此在使用统计函数的时候，一般是结合axis=0或者axis=1参数对df中的哪一行、哪一列进行操作；注意：axis的具体含义，在操作DataFrame时极其重要，
# Python DataFrame中的str函数探索
在数据处理和分析的世界里，Pandas库是Python中最常用的工具之一。Pandas中有一个非常实用的功能，即`str`方法。这一方法专门用于字符串操作，可以对DataFrame列中的字符串数据进行各种处理。本文将详细探讨Pandas的`str`函数的用法，并通过代码示例帮助大家更好地理解。
## 什么是Pandas的str函数？
在
原创
2024-09-06 03:34:11
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lambda函数也叫匿名函数，即，函数没有具体的名称。先来看一个最简单例子： def f(x):
return x**2
print f(4) Python中使用lambda的话，写成这样 g = lambda x : x**2
print g(4) lambda表达式在很多编程语言都有对应的实现。那么，lambda表达式有什么用处呢？很多人提出了质疑，lambda和普通的函数相比，就是省
Dataframe是pandas的模块最具代表的数据结果，其作用之强大溢于言表，下面我们分几个最常用的说一下. Dataframe中的切片loc，iloc； import pandas as pd 我们先说loc，基本上loc会了，iloc知
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2023-11-06 13:28:07
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## Python DataFrame中的shift函数
在Python的数据分析库pandas中，DataFrame是一个非常重要的数据结构，可以方便地处理和分析数据。DataFrame提供了很多实用的函数和方法，其中之一就是shift函数。shift函数可以对DataFrame中的数据进行移动操作，非常有助于数据处理和分析。
本文将详细介绍shift函数的用法和功能，并通过代码示例进行演示
原创
2023-08-17 03:35:23
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