pandas详细笔记

一:什么是Pandas

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from matplotlib import pyplot
import numpy as np
import pandas as pd

arange = np.arange(1, 10, 2)
series = pd.Series(arange,index=list("ABCDE"))
print(series)

二:索引

三:切片

位置索引切片(左闭右开),标签索引切片(左闭右闭)

python 复制代码
arange = np.arange(1, 10, 2)
series = pd.Series(arange, index=list("ABCDE"))
# print(series['A'])
# print(series.loc['A'])
print(series[0:2])
print(series.iloc[0:2])
print(series.loc['A':'C'])

四:Series的相关属性

series合并

伍:Series如何转化为DataFrame

属性和上面相关

六:如何创建DataFrame

七:Pandas如何读写文件

八:Pandas如何读读文件

九:excel写入多个表单

十:DataFrame创建多层索引

行索引

列索引

一层索引------>多层索引

十一:如何读写多层索引

十二:DataFrame如何进行数据重塑(行列转换)

转秩

长表转换

宽表转换

十三:多层索引DataFrame如何进行数据重塑(行列转换)

十四:如何进行数据合并

十五:如何进行数据融合

十六:如何进行数据筛选

字段

标签

位置数据筛选

布尔索引

query

十七:如何进行数据修改

十八:多层数据的筛选

十九:DataFrame的简单统计函数

二十:DataFrame的高级统计函数

二十一:DataFrame的相关性分析函数

二十二:多层索引的聚合计算

二十三:如何删除空数据

二十四:如何填充空数据

二十五:如何处理异常值

二十六:如何删除异常值

二十七:map函数如何通过字典转换数据

二十八:Apply函数如何进行数据转变

二十九:Apply(高级)

三十:transform函数如何进行数据转换

三十一:随机抽样

三十二:重复数据的处理

三十三:离箱操作

三十四:分组操作

三十五:分组聚合

三十六:多Excel数据的合并

案例:

将某一列转换数据格式转换

多重行索引锁定数据列

多个数据表sheet_name写入一个excel表

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