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文章 2023-05-20 来自：开发者社区

Python数据分析：Pandas基础教程

一、简介 1. 数据分析的定义与背景数据分析是指对大量的数据进行收集、处理和分析，并通过相关的统计量和可视化工具，以揭示数据中的关系、趋势和规律，从而洞察出问题和机会，做出决策。在当今信息时代影响企业决策的因素越来越多，数据的数量和复杂度也越来越大。而作为一种处理海量数据的技术，数据分析得到了越来越多企业和组...

文章 2023-04-10 来自：开发者社区

前言前面我们介绍了pandas Series数据结构，本篇文章我们来介绍另外一种pandas数据结构——DataFrame。DataFrameDataFrame 是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔型值）。DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 组成的字典（共同用一个索引）。如下图所示：DataFrame 构造方法....

文章 2018-08-24 来自：开发者社区

[雪峰磁针石博客]数据分析工具pandas快速入门教程5-处理缺失数据

第5章缺失数据介绍很少没有任何缺失值的数据集。有许多缺失数据的表示。在数据库中是NULL值，一些编程语言使用NA。缺失值可以是空字符串：''或者甚至是数值88或99等。Pandas显示缺失值为NaN。本章将涵盖：什么是缺失值如何创建缺失值如何重新编码并使用缺失值进行计算什么是缺失值可以从numpy中获得NaN值，在Python中看到缺失值使用几种方式显示：NaN，NAN...

文章 2018-08-24 来自：开发者社区

[雪峰磁针石博客]数据分析工具pandas快速入门教程4-数据汇聚

我们需要的所有信息可能记录在单独的文件和数据帧中。例如，可能有一个公司信息单独表和股票价格表，数据被分成独立的表格以减少冗余信息。连接添加行 4-1.py import pandas as pd df1 = pd.read_csv('data/concat_1.csv') df2 = pd.read_csv('data/concat_2.csv') df3 = pd.read_csv('...

文章 2018-08-23 来自：开发者社区

[雪峰磁针石博客]数据分析工具pandas快速入门教程2-pandas数据结构

创建数据 Series和python的列表类似。DataFrame则类似值为Series的字典。 create.py #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- # create.py import pandas as pd print("\n\n创建序列Series") s = pd.Series(['banana', 42]) prin...

文章 2018-08-16 来自：开发者社区

[雪峰磁针石博客]数据分析工具pandas快速入门教程1-开胃菜

简介 Pandas是用于数据分析的开源Python库,也是目前数据分析最重要的开源库。它能够处理类似电子表格的数据，用于快速数据加载，操作，对齐，合并等。为Python提供这些增强功能，Pandas的数据类型为：Series和DataFrame。DataFrame为整个电子表格或矩形数据，而Series是DataFrame的列。DataFrame也可以被认为是字典或Series的集合。讨论 .....

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更新时间 2024-02-15 10:13:45

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