数据科学

  • 详解Pandas concat连接操作的5种使用方法

    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…

    Pandas 2023年3月6日
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  • Pandas最常用的7个统计函数详解

    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 2023年3月5日
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  • 详解Pandas merge合并操作的4种方法

    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…

    Pandas 2023年3月5日
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  • 详解Pandas groupby分组操作

    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…

    Pandas 2023年3月5日
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  • Pandas处理缺失值的4种方法

    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 2023年3月5日
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  • Pandas最常用的5种聚合函数

    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 2023年3月5日
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  • Pandas最常用的4种窗口函数

    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 2023年3月5日
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  • Pandas loc、iloc用法详解

    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…

    Pandas 2023年3月5日
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  • Pandas最常用的设置数据显示格式的11种方法

    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 2023年3月5日
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  • Pandas最常用的7种字符串处理方法

    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…

    Pandas 2023年3月5日
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