一、排序和排名排序：sort_index和sort_values函数代码示例：print 'Series排序'x = Series 3'''print x.sort_values() ...
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2022-09-12 00:08:36
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pandas用法速查： https://www.toutiao.com/i6758024966521750030/?tt_from=weixin&utm_campaign=client_share&wxshare_count=1×tamp=1573606334&app=news_article&utm_source=weixin&ut
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2022-07-18 19:30:22
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Pandas的基本使用pandas的常用数据类型Series：一维，带标签的数组Series的创建方法Series常用的属性DataFrame
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2021-08-03 10:13:35
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Pandas的基本使用pandas的常用数据类型Series：一维，带标签的数组Series的创建方法Series常用的属性DataFrame：二维，Series容器DataFrame的创建方法DataFrame的常用属性和Series相同数据的获取和保存os包的简单使用读取csv文件读取excel文件保存成文件数据选择选择行或列使用条件查询数据的增删和修改删除插入修改数据库数据读取和保存需要导入的包pandas的常用数据类型Series：一维，带标签的数组由一组数据以及一组与之对应的数据标签即索引
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2021-08-03 10:13:52
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。它由一组数据和一组与数据相对应的数据标签（索引index）组成。这组...
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2022-09-27 09:43:34
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1.可以通过传递一个list对象来创建一个Series，pandas会默认创建整型索引2.通过传递一个numpyarray，时间索引以及列标签来创建一个DataFrame代码如图所示dates=pd.date_range("20180423",periods=6)printdatesdf=pd.DataFrame(np.random.randn(7,4),index=dates
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2018-04-23 21:46:20
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Pandas库基本使用Pandas库基本使用Pandas库基本使用
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2021-08-02 14:50:57
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1.Pandas概述 Pandas是Python的一个数据分析包，该工具为解决数据分析任务而创建。 Pandas纳入大量库和标准数据模型，提供高效的操作数据集所需的工具。 Pandas提供大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。 Pandas是字典形式，基于NumPy创建，让NumPy为中心的应
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2020-07-03 17:31:00
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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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完全可以取代excel的库函数！
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2022-03-14 18:45:30
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pandas 提供了丰富而强大的功能，可以帮助你高效地处理和分析数据。它提供了强大的数据结构和高效的数据处理功能，使得处理和分析
【1】读取CSV并进行透视我们的原始数据格式：① 读取数据
pd.read_csv 会读取csv表格并使用names指定读取后的列名称。import pandas as pdreleaseNumOfYear = pd.read_csv("data/releaseNumOfYear.csv", header=None, names=['Year', 'Genre', 'ReleaseNum'
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2023-02-19 09:39:13
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Pandas是一个开源的Python库，专门用于处理表格型数据和时间序列数据。Series和DataFrame。这两种数据结构让程序员能够轻松地对签组成，能够存储异构数据。
一、1.什么是函数？函数就是盛放代码的容器，把实现某一功能的一组代码丢到一个函数中就做成了一个小工具2.为什么要用函数？没有用函数之前面临的问题1，代码冗余，程序组织结构不清晰，可读性差2，扩展性差有了函数解决了类似的问题3.如何用函数：先定义，后调用3.1如何定义函数？定义函数的语法：def+函数名（参数1，参数2，参数3，.......）"""文档注释建议写，解释
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2021-03-25 20:55:12
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Sigar是System Information Gatherer And Reporter的缩写。Sigar API提供了一系列可移植的接口用来收集操作系统信息，诸如，1. System memory, swap, cpu, load average, uptime, logins
2. Per-proce
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2015-11-05 11:41:44
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一、numpy概述
numpy（Numerical Python）提供了python对多维数组对象的支持：ndarray，具有矢量运算能力，快速、节省空间。numpy支持高级大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
二、创建ndarray数组
ndarray：N维数组对象（矩阵），所有元素必须是相同类型。 ndarray属性：ndim属性，表示维度个数；shape属性，
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2018-03-20 10:51:00
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Python之Pandas0.创建并写入excel文件# -*- coding: utf-8 -*-# @Python学习计划：http://t.cn/A6xrIo4f# @Software: Python&PyCharm 安装教程：https://mp.weixin.qq.com/s/a0zoCo9DacvdpIoz1LEN3Q# @Description:# Python全套学习资源：https://mp.weixin.qq.com/s/G_5cY05Qoc_yCXGQs4vIeg
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2022-01-22 16:33:21
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Pandas 是基于 NumPy 的一种数据处理工具，该工具为了解决数据分析任务而创建Pandas 的数据结构：Pandas 主要有 Series（一维数组），DataFrame（二维数
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2022-10-21 16:13:48
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official document: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html 基本数据结构：http://www.open-open.com/lib/view/open1402477162868.html 绘图文档：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/vis
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2022-07-15 21:03:14
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修改列数据： df['price']=df['price'].str.replace('人均','') # 删除多余文字 df['price']=df['price'].str.split("￥").str[-1] # 分割文本串 df['price']=df['price'].str.replac ...
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2021-08-16 15:00:00
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