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pandas索引操作

Pandas的索引操作索引对象Index 1. Series和DataFrame中的索引都是Index对象示例代码: print(type(ser_obj.index)) print(type(df_obj2.index)) print(df_obj2.index) 运行结果: <class 'pandas.indexes.range.RangeIndex'> <class 'pandas.indexes.numeric.Int64Index'> Int64Index([0,…

Pandas的基础操作（一）——矩阵表的创建及其属性

Pandas的基础操作(一)——矩阵表的创建及其属性 (注:记得在文件开头导入import numpy as np以及import pandas as pd) import pandas as pd import numpy as np #创建一个Pandas序列 s = pd.Series([1, 3, 6, np.nan, 44, 1]) # print(s) # 0 1.0 # 1 3.0 # 2 6.0 # 3 NaN # 4 44.0 # 5 1.0 # dtype: float64…

pandas之数据处理操作

1.pandas对缺失数据的处理我们的数据缺失通常有两种情况: 1.一种就是空,None等,在pandas是NaN(和np.nan一样) 解决方法: 判断数据是否为NaN:pd.isnull(df),pd.notnull(df) 处理方式1:删除NaN所在的行列dropna (axis=0, how='any', inplace=False) 处理方式2:填充数据,t.fillna(t.mean()),t.fiallna(t.median()),t.fillna(0) 2.另一种是我们让其为0…

python数据结构：pandas(2)数据操作

一.Pandas的数据操作 0.DataFrame的数据结构 1.Series索引操作 (0)Series class Series(base.IndexOpsMixin, generic.NDFrame): """ One-dimensional ndarray with axis labels (including time series). #带轴标签的一维ndarray(包括时间序列). Labels need not be unique but must be a…

Pandas的拼接操作

pandas的拼接操作 pandas的拼接分为两种: 级联:pd.concat, pd.append 合并:pd.merge, pd.join import pandas as pd import numpy as np from pandas import DataFrame,Series 一. 使用pd.concat()级联 pandas使用pd.concat函数,与np.concatenate函数类似,只是多了一些参数: objs axis=0 keys join='outer' / 'i…

(三）pandas 层次化索引

pandas层次化索引 1. 创建多层行索引 1) 隐式构造最常见的方法是给DataFrame构造函数的index参数传递两个或更多的数组 Series也可以创建多层索引 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame s = Series(data = [1,2,3,"a"], index = [["a","a","b",…

（四）pandas的拼接操作

pandas的拼接操作 #重点 pandas的拼接分为两种: 级联:pd.concat, pd.append 合并:pd.merge, pd.join 0. 回顾numpy的级联 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame ============================================ 练习12: 生成2个3*3的矩阵,对其分别进行两个维度上的级联 ========…