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
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
df.fillna("未知电影") >> 这个会吧所有的缺失值 都改为 设定的值
二、Pandas数据分析
数据格式转换
排序
默认升序
降序
基本统计分析
删除了数据之后,索引就出现了空缺,我们重新设置一下index
数据透视
只会显示出你的数值型数据
# 设置jupyter 显示数据时的最大值
pd.set_option("max_columns",500)
pd.set_option(("max_rows",500)
指定显示的函数
all:总和
三、Pandas数据分析2
数据重塑和轴向旋转
层次化索引
转换堆叠
调换索引列的位置
数据旋转
数据分组、分组运算
离散化处理
合并数据集
打乱顺序,但是索引还是对应的
重新设置一下索引
df3
axis=0 按行添加 =1 按列
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