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Python数据攻略-Pandas和NumPy的基础函数方法

当我们谈到数据分析时，我们经常会遇到各种各样的数据处理任务。这些可能包括从复杂的数据集中提取信息，转换数据格式或进行数学计算。为了更高效地完成这些任务，可以使用专门设计的函数和方法能帮助我们。

在本篇文章中将重点介绍Pandas库中的Series对象和Python中的NumPy库，这两者都提供了一系列强大的函数方法来简化数据处理任务。

文章目录

  • Pandas中Series函数方法
    • 创建Series
    • `describe()`
    • `value_counts()`
    • `apply()` 自定义函数应用
  • Python使用NumPy函数方法
    • 创建NumPy
    • NumPy数组与Pandas Series的区别
    • `np.sum()`: 数组求和
    • `np.mean()`: 计算平均值
  • 实践案例：三国志武将战力分析
    • 总结

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