Python之Pands数据分析,从0到掌握

Pands

  • 一、pandas基本介绍
    • 基本数据结构
    • series类型
    • DataFrame类型
    • 查看数据
    • 读取数据及数据操作
    • 条件选择
    • 缺失值及异常值处理
  • 二、Pandas数据分析
    • 数据格式转换
    • 排序
    • 基本统计分析
    • 数据透视
  • 三、Pandas数据分析2
    • 数据重塑和轴向旋转
      • 层次化索引
      • 数据旋转
    • 数据分组、分组运算
    • 离散化处理
    • 合并数据集

一、pandas基本介绍

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基本数据结构

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series类型

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DataFrame类型

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查看数据

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读取数据及数据操作

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条件选择

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缺失值及异常值处理

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df.fillna("未知电影")   >> 这个会吧所有的缺失值 都改为 设定的值

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二、Pandas数据分析

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数据格式转换

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排序

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默认升序
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降序
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基本统计分析

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删除了数据之后,索引就出现了空缺,我们重新设置一下index
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数据透视

只会显示出你的数值型数据
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# 设置jupyter 显示数据时的最大值
pd.set_option("max_columns",500)
pd.set_option(("max_rows",500)

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指定显示的函数
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all:总和
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三、Pandas数据分析2

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数据重塑和轴向旋转

层次化索引

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转换堆叠
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调换索引列的位置
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数据旋转

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数据分组、分组运算

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离散化处理

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合并数据集

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Python之Pands数据分析,从0到掌握_第125张图片

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打乱顺序,但是索引还是对应的

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重新设置一下索引
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df3

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axis=0 按行添加 =1 按列
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