pandas学习笔记

此笔记是本人大一寒假期间对python数据分析的学习笔记

python dataframe中去除全为nan的列 python dataframe删除nan_字符串

python dataframe中去除全为nan的列 python dataframe删除nan_数据分析_02


python dataframe中去除全为nan的列 python dataframe删除nan_大数据_03

Series

python dataframe中去除全为nan的列 python dataframe删除nan_python_04


python dataframe中去除全为nan的列 python dataframe删除nan_字符串_05


python dataframe中去除全为nan的列 python dataframe删除nan_大数据_06


python dataframe中去除全为nan的列 python dataframe删除nan_取值_07

pandas读取外部数据

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python dataframe中去除全为nan的列 python dataframe删除nan_大数据_09


read可以读取很多类型的文件

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DataFrame

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dataframe中排序的方法

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dataframe的索引和切片

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python dataframe中去除全为nan的列 python dataframe删除nan_取值_21


python dataframe中去除全为nan的列 python dataframe删除nan_数据分析_22


python dataframe中去除全为nan的列 python dataframe删除nan_字符串_23


python dataframe中去除全为nan的列 python dataframe删除nan_大数据_24


python dataframe中去除全为nan的列 python dataframe删除nan_字符串_25


python dataframe中去除全为nan的列 python dataframe删除nan_大数据_26


python dataframe中去除全为nan的列 python dataframe删除nan_字符串_27


python dataframe中去除全为nan的列 python dataframe删除nan_字符串_28


axis=0表示删除行，返回的结果是删除掉含有nan的行。

axis=1表示删除列，返回的结果是删除掉含有nan的列。

”how=all“表示删除全部为”nan“哪一行或者哪一列。

”how=any“表示删除含有”nan“的哪一行或者哪一列（只要有一个是‘‘nan’‘就删除）。

inplace="True/flase’'表示是否进行原地修改（下图·显示此用法效果）。

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下图显示fillna用法

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python dataframe中去除全为nan的列 python dataframe删除nan_数据分析_31

统计方法和字符串离散化

python dataframe中去除全为nan的列 python dataframe删除nan_python_32


python dataframe中去除全为nan的列 python dataframe删除nan_取值_33


注意数组合并的主次位置不同。df1.join（df2）与 df2.join(df1)不同。

python dataframe中去除全为nan的列 python dataframe删除nan_取值_34


python dataframe中去除全为nan的列 python dataframe删除nan_python_35


python dataframe中去除全为nan的列 python dataframe删除nan_大数据_36

python dataframe中去除全为nan的列 python dataframe删除nan_大数据_37


reindex可以相当于一个取值操作。

python dataframe中去除全为nan的列 python dataframe删除nan_python_38


将a作为索引。

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仍希望a存在。drop=Flase

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时间序列

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python dataframe中去除全为nan的列 python dataframe删除nan_大数据_42


python dataframe中去除全为nan的列 python dataframe删除nan_字符串_43


python dataframe中去除全为nan的列 python dataframe删除nan_大数据_44


python dataframe中去除全为nan的列 python dataframe删除nan_python_45