数据科学

Pandas中的concat函数可以将多个数据框（DataFrame）按照一定的方式拼接在一起，这个函数的使用非常广泛，可以用来进行数据的横向和纵向拼接操作。本文将详细介绍concat函数的用法及注意事项。 concat函数基本用法 concat函数的基本用法如下： pd.concat(objs, axis=0, join=’outer’, ignore_i…

在数据分析的过程中，使用统计函数有助于我们理解和分析数据。Pandas作为一个最热门的Python数据处理库，提供了许多有用的统计函数，用于对数据进行汇总、分组、聚合和计算。 下面的表格是一些常见的统计函数： 函数名称 函数功能说明 describe() 生成数据集的描述性统计信息，包括计数、平均值、标准差、最小值、最大值和四分位数等。 mean() 计算序…

pandas 中的 merge 函数可以将两个数据集按照指定的列进行合并，类似于 SQL 中的 join 操作。merge 函数有多种合并方式，包括 inner join、left join、right join 和 outer join 等。 下面我们就来详细介绍一下 merge 函数的使用方法。 数据准备 我们首先准备两个数据集，一个是包含员工基本信息的…

groupby 是 pandas 中非常重要的操作之一，它是指将数据按照一定的条件分为若干组，对每组数据执行特定的操作，然后将结果汇总为新的 DataFrame 的过程。通常，groupby 操作包括以下三个步骤： 分割：按照一定的规则将数据分为若干组； 应用：对每组数据执行特定的操作，例如聚合、转换、过滤等； 合并：将执行操作后得到的结果合并为一个新的数据…

什么是缺失值 在实际数据分析过程中，经常会遇到一些数据缺失的情况，这种情况可能是由于以下原因导致的： 数据收集的不完整：有些数据可能由于各种原因无法获取或者未收集到。 数据输入错误：数据收集者可能会犯一些输入错误，例如遗漏一些数据或者输入了一些不正确的数据。 数据处理错误：数据处理过程中可能会犯一些错误，例如计算错误或者数据合并错误等。 数据保存错误：数据保…

Pandas聚合函数（Aggregation Function）是一种数据处理函数，用于对数据进行汇总、统计和分析。在数据分析中，常常需要对数据进行聚合计算，如计算平均值、总和、标准差、方差等。Pandas提供了多种聚合函数，可以方便地对数据进行统计和分析。 Pandas聚合函数可以应用于Series和DataFrame对象，可以对整个序列或数据框进行聚合，…

Pandas窗口函数（Window Function）是一种基于滑动窗口的函数，用于在序列或数据框上执行基于窗口的操作，如滚动平均、滚动求和、滚动方差等。 与一般的聚合函数不同，窗口函数可以计算滑动窗口内的值，并生成与原序列或数据框相同长度的序列或数据框。 接下来将为你介绍Pandas中常用的4种窗口函数。 滚动平均值 滚动平均值是指在滑动窗口内计算平均值。…

Pandas中的loc和iloc都是用来选择数据的方法，主要作用是在DataFrame中根据行、列的标签或位置进行数据的选择和切片。 具体来说，loc通过标签选择数据，iloc通过位置选择数据。loc和iloc都可以使用切片和布尔索引，还支持多层索引和高级索引等操作。 下面详细介绍一下这两种方法的用法： loc方法 loc方法是通过行标签和列标签来访问数据的…

在用 Pandas 做数据分析的过程中，为了更好地呈现和展示数据，使数据更易读、易于理解，从而提高数据分析的效率和准确性，我们经常需要设置数据的显示格式。 通过设置数据显示格式，可以调整数据的小数位数、数值的对齐方式、列宽等参数，使得数据在表格中更美观、整洁，同时也更符合数据的实际含义。此外，设置数据显示格式还可以对数据进行格式化输出，如将数值格式化为货币、…

Pandas是一个强大的数据处理工具，除了能处理数值和时间序列等数据类型外，还能够方便地处理字符串数据。 常用的字符串处理函数如下表所示： 函数名称 函数功能说明 lower() 将的字符串转换为小写。 upper() 将的字符串转换为大写。 len() 得出字符串的长度。 strip() 去除字符串两边的空格（包含换行符）。 split() 用指定的分割符…