Pandas

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…

删除重复数据是数据分析中经常会遇到的一个问题。通过数据去重，不仅可以节省内存空间，提高写入性能，还可以提升数据集的精确度，使得数据集不受重复数据的影响。 在 Pandas 中，可以使用 drop_duplicates() 方法来删除 DataFrame 中的重复行。该方法默认删除所有列值都相同的行，也可以指定列进行去重。 下面是一些常用的去重方法： drop…

Pandas提供了两种排序方式：按标签排序和按数值排序。 按标签排序 按标签排序使用 .sort_index() 方法，可以按照索引的标签进行排序，默认为升序排列。例如： import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame df = pd.DataFrame({'col1': [3, 1, 2], 'co…

遍历是众多编程语言中必备的一种操作，比如 Python 语言通过 for 循环来遍历列表结构。而在 Pandas 中同样也是使用 for 循环进行遍历，通过for遍历后，Series 可直接获取相应的 value，而 DataFrame 则会获取列标签。 以下是最常用的几种遍历方法： for 循环遍历每一行/列 使用 for 循环可以遍历 DataFrame…

Pandas的reindex()方法可以用来重新排列DataFrame或Series的索引，并返回一个具有新索引的新对象。reindex()方法有以下几种常用的用法： Series.reindex() Series.reindex()方法用于Series类型，可以根据给定的索引值重新排列Series的索引。当索引值在原Series中不存在时，对应的值会被填充…

Pandas为什么要使用自定义函数？ 使用自定义函数可以让我们更灵活地对数据进行处理和分析。在某些情况下，内置的函数可能无法满足我们的需求，例如需要进行特定的数据清洗、转换或计算。这时候，我们可以编写自己的函数来处理数据。同时，自定义函数也可以让我们更好地复用代码，提高开发效率。 接下来我们将详细介绍Pandas使用自定义函数的4种方法。 Pandas使用自…

什么是描述性统计？ 描述统计学（descriptive statistics）是一门统计学领域的学科，是一种利用某些指标对数据进行概括和描述的一种统计方法。 描述性统计通过统计数据的集中趋势、离散程度、分布形态、相关性等特征来描述数据的基本情况和规律，常用于数据分析、数据挖掘、商业分析等领域。常见的描述性统计指标包括均值、中位数、标准差、方差、极差、四分位数…

Pandas DataFrame是一个二维表结构，包含了行和列的标签，每一列可以有不同的数据类型。 以下是Pandas DataFrame结构对象常用的属性和方法： DataFrame结构对象属性 DataFrame对象常用的属性有： shape：返回DataFrame的形状（行数、列数） index：返回DataFrame的行索引 columns：返回Da…