pandas

目錄 楔子 combine_first combine update 楔子 我們在用 pandas 處理數據的時候，經常會遇到用其中一列數據替換另一列數據的場景。比如 A 列和 B 列，對 A 列中不為空的數據不作處理，對 A 列中為空的數據使用 B 列對應索引的數據進行替換。這一類的需求 ?

目錄 選擇并提取帶有loc的任何行或列 特殊切片規范：slice（），pd.IndexSlice [] xs方法 給選擇賦值 使用多索引（分層索引）可以方便地對pandas.DataFrame和pandas.Series的索引進行分層配置，以便可以為每個層次結構計算統計信息，例如總數和平均 ?

目錄 獲取pandas.DataFrame的列 列名稱：將單個列作為pandas.Series獲得 列名稱的列表：將單個或多個列作為pandas.DataFrame獲得 獲取pandas.DataFrame的行 行名?行號的切片：將單行或多行作為pandas.DataFrame獲得 獲取pan ?

目錄 如何將一列現有數據指定為DatetimeIndex 讀取CSV時如何指定DatetimeIndex 關于pandas.Series 將pandas.DataFrame，pandas.Series的索引設置為datetime64 [ns]類型時，將其視為DatetimeIndex，并且可以 ?

pandas.DataFrame中的現有列分配給索引index（行名，行標簽）。為索引指定唯一的名稱很方便，因為使用loc，at選擇（提?。┰貢r很容易理解。 將描述以下內容。 set_index（）的使用方法 基本用法 將指定的列保留為數據：參數drop 分配多索引 將索引更改為另一列（重 ?

目錄 使用reset_index（）將索引重新分配給序列號 基本用法 刪除原始索引：參數drop 更改原始對象：參數inplace 使用reset_index（）和set_index（）將索引更改為另一列（重置） 如果使用reset_index（）方法，則可以將pandas.DataFr ?

目錄 按元素排序sort_values（） 升序，降序（參數ascending） 多列排序 缺失值NaN的處理（參數na_position） 更改原始對象（參數inplace） 按行方向排序（參數axis） 按索引排序（行名/列名）sort_index（） 按行名索引排序 升序，降序（參數a ?

目錄 DataFrame指定的行刪除 按行名指定（行標簽） 按行號指定 未設置行名的注意事項 DataFrame指定的列刪除 按列名指定（列標簽） 按列號指定 多行多列的刪除 使用drop（）方法刪除pandas.DataFrame的行和列。 在0.21.0版之前，請使用參數labe ?

目錄 如何提?。ㄟx擇）行 通過AND，OR，NOT多個條件提?。ㄟx擇）行的代碼-示例 3個以上條件的運算符的優先級 使用Pandas從多個條件（AND，OR，NOT）中提取行的方法。 有以下2點需要注意： ＆，|，?的使用（and、or、not的錯誤） 使用比較運算符時，請將每個條件括在 ?

目錄 行的提?。ㄟx擇）方法 完全匹配 == 部分匹配 str.contains()：包含一個特定的字符串 參數na：缺少值NaN處理 參數case：大小寫我的處理 參數regex：使用正則表達式模式 str.endswith（）：以特定字符串結尾 str.startswith（）：以特定的 ?

目錄 pandas.DataFrame for循環的應用 逐列檢索 DataFrame.iteritems() 逐行檢索 DataFrame.iterrows() DataFrame.itertuples() 檢索特定列的值 循環更新值 當使用for語句循環（迭代）pandas.Dat ?

目錄 指定pandas對象作為NumPy函數的參數 元素的應用 行/列的應用 pandas.DataFrame，pandas.Series方法 Pandas對象方法的函數應用 適用于Series的每個元素：map（），apply（） 應用于DataFrame的每個元素：applymap（） ?

目錄 如何使用pandas.concat（）函數連接pandas.DataFrame和pandas.Series。 將對以下內容進行說明。 pandas.concat的基本用法（）指定要連接的對象：objs連接方向的指定（垂直/水平）：axis指定連接方法（外部連接/內部連接）：joinpa ?

DataFrame對象本質上是帶有行列索引的二維矩陣，所以欲對DataFrame對象進行轉置操作，需要交換行列索引，同時使二維矩陣轉置。 首先創建一個DataFrame對象? import pandas as pd list_test = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] ?

目錄 一、實驗目的 二、實驗原理 三、實驗環境 四、實驗內容 五、實驗步驟 一、實驗目的 熟練掌握pandas中的groupby操作 二、實驗原理 groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group ?

目錄 問題描述 自己的解決方案 大神的更優化的解法 總結 問題描述 """ id value 1 A 1 B 1 C 2 D 2 E 2 F 變為： id value 1 [A,B,C] 2 [ ?

快速入門pandas進行數據挖掘數據分析[多維度排序、數據篩選、分組計算、透視表](一) 1. 快速入門python，python基本語法 Python使用縮進(tab或者空格)來組織代碼，而不是像其 他語言比如R、C++、Java和Perl那樣用大括號?？紤]使用for循 環來實現排序 ?

目錄 一、構建示例數據 二、檢查缺失值的n種方法 2.1 確認是否有缺失值的兩種方法 2.2 查看缺失數目和缺失率 2.3 查看非缺失值數目 三、缺失值填充三種示例 一、構建示例數據 import pandas as pd import numpy as np data = {" ?

數據清洗的任務是過濾那些不符合要求的數據，將過濾的結果交給業務主管部門，確認是否過濾掉還是由業務單位修正之后再進行抽取。不符合要求的數據主要是有不完整的數據、錯誤的數據、重復的數據三大類。數據清洗是與問卷審核不同，錄入后的數據清理一般是由計算機而不是人工完成。 數據清洗主要是處理缺失數據、重復數據 ?

數據聚合與分組運算 對數據集進行分組并對各組應用一個函數（無論是聚合還是轉換），通常是數據分析工作中的重要環節。在將數據集加載、融合、準備好之后，通常就是計算分組統計或生成透視表。pandas提供了一個靈活高效的gruopby功能，它使你能以一種自然的方式對數據集進行切片、切塊、摘要等操作。 關 ?