进阶 pandas DataFrame:挖掘高级数据处理技巧

在数据分析和处理中,Pandas DataFrame 已经成为了一个不可或缺的工具。虽然对于初学者来说,掌握 DataFrame 的基础操作已经足够应对许多常见的任务,但在处理更复杂的数据集和进行更高级的分析时,我们还需要进一步挖掘 Pandas DataFrame 的高级功能。本文将介绍一些进阶的...

Pandas进阶--map映射,分组聚合和透视pivot_table详解

Pandas进阶--map映射,分组聚合和透视pivot_table详解

1.Pandas的map映射 (1)映射 映射就是指给一组数据中的每一个元素绑定一个固定的数据给Series中的一组数据提供另外一种表现方式,或者说给其绑定一组指定的标签或字符串 案例1: 创建一个df,两列分别是姓名和薪资。然后给其名字起对应的英文名,然后将英文的性别统一转换为中文的性别 ...

Python 数据分析库 Pandas 快速入门

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Pandas进阶学习:探索更多高级特性与技巧

Pandas作为Python数据处理与分析的核心库,不仅提供了基础的数据结构和函数,还隐藏了许多高级特性和技巧,能够极大地提升数据处理和分析的效率。本文将带领读者深入Pandas的进阶学习,探索其高级特性和使用技巧。 一、高级数据处理 向量化操作:Pandas支持向量化操作,即对DataFrame或...

Python 数据分析(四):Pandas 进阶

Python 数据分析(四):Pandas 进阶

1. 概述 我们在上一篇文章初识 Pandas中已经对 Pandas 作了一些基本介绍,本文我们进一步来学习 Pandas 的一些使用。 2. 缺失项 在现实中我们获取到的数据有时会存在缺失项问题,对于这样的数据,我们通常需要做一些基本处理,下面我们通过示例来看一下。 import numpy as...

Pandas进阶:处理缺失数据和数据聚合

Pandas进阶:处理缺失数据和数据聚合

一、处理缺失数据 在数据处理过程中,经常会遇到数据缺失的问题。Pandas为此提供了一些方法来处理缺失数据。 1. 检查缺失数据 使用isnull()和notnull()函数,可以检查DataFrame对象中的每个元素是否为空。 import pandas as pd import numpy as...

【python进阶系列之pandas】数据处理的大佬 pandas之数据结构

这里是三岁,速学了pandas,怕自己不会用整理了一下资料,有问题的地方或者不对的希望大家多多指出,批评指正!!!由于pandas的内容过多我们就把经常使用的进行解析,其他的我们后续逐步添加pandas是基于NumPy开发和改进的,许多地方相通但是更加方便,...

数据分析三剑客【AIoT阶段一(下)】(十万字博文 保姆级讲解)—Pandas—pandas进阶(十三)

数据分析三剑客【AIoT阶段一(下)】(十万字博文 保姆级讲解)—Pandas—pandas进阶(十三)

3.pandas进阶3.1 数据重塑🚩数据重塑其实就是行变列,列变行3.1.1 一般数据import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0, 100, size = (10, 3))...

数据分析三剑客【AIoT阶段一(下)】(十万字博文 保姆级讲解)—Pandas—pandas进阶(十四)

数据分析三剑客【AIoT阶段一(下)】(十万字博文 保姆级讲解)—Pandas—pandas进阶(十四)

3.2 数学和统计方法🚩pandas对象拥有一组常用的数学和统计方法。它们属于汇总统计,对Series汇总计算获取mean、max值或者对DataFrame行、列汇总计算返回一个Series。3.2.1 简单统计指标创建数据:import numpy as np import pandas as ...

数据分析三剑客【AIoT阶段一(下)】(十万字博文 保姆级讲解)—Pandas—pandas进阶(十五)

数据分析三剑客【AIoT阶段一(下)】(十万字博文 保姆级讲解)—Pandas—pandas进阶(十五)

3.3 数据排序创建数据import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0, 30, size = (30, 3)), index = list('qwertyuioijhgfcasd...

数据分析三剑客【AIoT阶段一(下)】(十万字博文 保姆级讲解)—Pandas—pandas进阶(十六)

数据分析三剑客【AIoT阶段一(下)】(十万字博文 保姆级讲解)—Pandas—pandas进阶(十六)

3.4 分箱操作🚩分箱操作就是将连续数据转换为分类对应物的过程。比如将连续的身高数据划分为:矮中高。分箱操作分为等距分箱和等频分箱。分箱操作也叫面元划分或者离散化。我们先来创建数据:import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(d...

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