利用Python进行数据分析(7) pandas基础: Series和DataFrame的简单介绍...

Series： 定义：Series是pandas库中的一维数组结构，它包含数据和与之对应的索引。 创建： 通过pandas.Series函数，可以传入Python数组或字典来创建Series。 默认从0开始创建索引，步长为1，但也可以通过index参数自定义索引。 访问与修改： 可以通过索引访问或修改Series中

Pandas数据分析库1-Pandas基础知识

Pandas数据分析库基础知识主要包括以下几点：数据结构：Series：一维数据结构，基于数组并增添了索引功能。创建时包括数据、索引、数据类型和名称等参数。DataFrame：二维数据结构，由多个Series共用索引组成，类似于Excel表格。可以通过列表定义列索引或按字典键名指定列索引来创建。数据查看：常用的查看方法包括数据...

123个Pandas常用基础指令,真香!

本期总结了 pandas 常用操作指令，涉及读取与保存数据、数据详情信息、数据处理、数据切片、筛选、排序、分组、统计、表格样式等。文章提供了一个数据源，以及一系列相关文章链接。下面是具体指令内容：数据读取与保存：1. 从 CSV 文件读取数据，编码为 'gbk'。2. 读取前 n 行，适用于大文件。3. 第...

Python办公自动化pandas库基础--使用loc,iloc读取Excel文件

读取Excel文件：使用pandas.read_excel函数读取Excel文件，其中file_path是文件的路径。例如：df = pandas.read_excel。使用iloc访问数据：iloc使用整数索引来访问数据。df.iloc[0]获取第一行的数据。df.iloc[[0,1,2]]获取第1、2、3行的数据。df.iloc[[0, 2], [1, 2]]读取第1行和第3行的...

pandas | DataFrame基础运算以及空值填充

1. DataFrame基础运算 数据对齐：在进行加减乘除等基本运算时，pandas会自动将两个DataFrame的数据进行对齐。对不上位置的数据将被标记为NaN。 除法运算特殊情况：如果进行除法运算时遇到除零的情况，结果将显示为inf或NaN。2. 空值填充 fill_value参数：在进行运算时，可以使用fill_value参数来指定一个值...

Pandas的10个常用函数总结

Pandas的10个常用函数总结如下：read_csv：功能：读取CSV文件，将其转换为DataFrame对象。用途：数据导入，是开始数据分析的第一步。select_dtypes：功能：选择DataFrame中特定数据类型的列。用途：数据预处理，筛选出特定类型的数据进行进一步操作。copy：功能：复制对象，创建对象的深拷贝或浅拷贝。用途：避免...

pandas系列(1):初识pandas

本文基于公众号【数据不吹牛】的文章 Python数据分析实战基础 | 初识Pandas，结合自己的理解和查阅的一些资料写成。江湖上流传着这么一句话——分析不识潘大师（PANDAS），纵是老手也枉然。Pandas是基于Numpy的专业数据分析工具，可以灵活高效的处理各种数据集，也是我们后期分析案例的神器。它提供了两种类型的...

Pandas基础

基础是 Numpy（提供高性能的矩阵运算）。 Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。 Pandas 可以对各种数据进行运算操作，比如归并、再成形、选择，还有数据清洗和数据加工特征。 Pandas 广泛应用在学术、金融、统计学等各个数据分析领域。

【Python办公自动化】pandas库基础--如何查看数据信息

在探讨如何查看已获取数据信息这一主题时，首先需要明确的是，数据信息通常包括数据的整体概况，如行数、列数、数据类型、内存使用情况以及数据的汇总信息等。在Python中，使用pandas库可以有效地实现这些功能。使用`df.shape`可以轻松查看数据的行数和列数，例如输出`（3, 3）`表示数据有3行3列。`df....

pandas基础(7缺失数据)

在进行数据分析时，缺失数据是一个常见的问题，Pandas提供了多种方法处理缺失数据，包括统计缺失值、删除或填充缺失值。使用Pandas的isna或isnull函数可以查看数据中每个单元格是否缺失，结合mean计算每列缺失值的比例。为了处理缺失值，可以使用dropna函数，该函数可以删除包含缺失值的行或列，通过参数axis、...