第一章 pandas预备知识(列表推导式与条件赋值、匿名函数与map方法、zip对象与enumerate方法、np基础 )
第一章 预备知识## 一、Python基础 ### 1. 列表推导式与条件赋值在生成一个数字序列的时候，在Python中可以如下写出：L = [] def my_func(x): return 2*x for i in range(5): L.append(my_func(i)) L[0, 2, 4, 6, 8]事实上可以利用列表推导式进行写法上的简化：[* for i in *...
python数据分析-pandas基础（4）-数据映射apply
今天我们分享一个非常常用且重要的pandas数据映射函数apply。我们在数据分析过程中，通常需要对原始的数据进行很多转换和处理，比如对于出生日期，我们希望获得年龄的特征；对于身高和体重的数据，我们希望或者BMI指数等等。这种操作在分析过程是最常用的数据处理，这个过程涉及对一列或者多列数据进行操作。pandas中用apply函数来处理这个过程。apply函数的作用：就是用某个指定的函数f来依次作....
Pandas 基础3｜学习笔记
开发者学堂课程【高校精品课-华东师范大学 - Python 数据科学基础与实践：Pandas 基础3】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。 课程地址：https://developer.aliyun.com/learning/course/1067/detail/15382Pandas 基础3 内容介绍一、整数索引二、算术和数据对齐 本节课讲解 Pandas 中的整....
Pandas 基础5｜学习笔记
开发者学堂课程【高校精品课-华东师范大学 - Python 数据科学基础与实践：Pandas 基础5】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。 课程地址：https://developer.aliyun.com/learning/course/1067/detail/15385Pandas 基础5 element-wise的python函数也能用。假设想要格式化frame中的浮点....
Pandas 基础4｜学习笔记
开发者学堂课程【高校精品课-华东师范大学 - Python 数据科学基础与实践：Pandas 基础4】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。 课程地址：https://developer.aliyun.com/learning/course/1067/detail/15384Pandas 基础4 内容介绍：一、Arithmetic methods with fill value....
Pandas 基础2｜学习笔记
开发者学堂课程【高校精品课-华东师范大学 - Python 数据科学基础与实践：Pandas 基础2】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。 课程地址：https://developer.aliyun.com/learning/course/1067/detail/15381Pandas 基础2 内容介绍一、copping Entries from an Axis (按轴删除记....
Pandas基础 6｜学习笔记
开发者学堂课程【高校精品课-华东师范大学 - Python 数据科学基础与实践：Pandas基础 6】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。 课程地址：https://developer.aliyun.com/learning/course/1067/detail/15387Pandas基础 6 内容简介：一、处理有重复的标签索引二、总结和描述性统计 一、处理有重复的....
Pandas 基础 1｜学习笔记
开发者学堂课程【高校精品课-华东师范大学 - Python 数据科学基础与实践：Pandas 基础 1】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。 课程地址：https://developer.aliyun.com/learning/course/1067/detail/15379Pandas 基础 1 内容介绍一、前言二、pandas 的数据结构三、pandas 的主要功能&...
python数据分析-pandas基础（1）
1. 什么是pandas？pandas是处理结构化（表格数据）最常用的工具，是python数据分析和数据处理的最成熟的库。pandas最早是为了处理金融数据而开发的，开放到社区至今，已经广泛应用于各个领域中；pandas以numpy为基础，而pandas是其他应用的数据基础，如Scikit-learn等。如果你想；快速地进行数据的统计分析像数据库一样做多数据之间的关联快速地预处理数据（删除脏数据....
第四章 Pandas 统计分析基础（下）
4.4 Pandas 数据运算4.4.1 算术运算 Pandas的数据对象在进行算术运算时，如果有相同索引则进行算术运算，如果没有，则会自动进行数据对齐，但会引入缺失值。【例 4 - 35】 Series 相加obj1 = pd.Series([5.1 , -2.6, 7.8, 10], index = ['a', 'c', 'g', 'f']) print('obj1:\n', obj1) o....
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