摘要：
1.案例数据来自python数据分析手册,github地址：https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook/tree/master/notebooks/data 不克隆项目，怎么在github下载单个文件？：https://www.cnblo 阅读全文
摘要：
1，处理重复数据 使用duplicated检测重复的行，返回一个series，如果不是第一次出现，也就是有重复行的时候，则为True： 对应的，可以使用drop_duplicates来删除重复的行： 以上两个方法，都不能有重复的列！ 2.map函数：列处理 map() 是一个Series的函数，Da 阅读全文
摘要：
merge有点类似SQL中的join，可以将不同数据集按照某些字段进行合并，得到新的数据集 1.参数一览表： 2.一对一连接：默认情况下，会按照相同字段的进行连接 例如有相同字段emp的两个df，merge的时候就会根据emp进行连接，且根据参数知道，默认是内连接： 使用默认的不是很明了，通常情况下 阅读全文
摘要：
主要分为：级联：pd.concat、pd.append 合并：pd.merge 一、numpy级联的回顾 详细参考numpy章节 https://www.cnblogs.com/jiangbei/p/11287238.html 二、pd中concat函数 1.简单级联 和numpy的级联类似，默认增 阅读全文
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一、行多层索引 1.隐式创建 在构造函数中给index、colunms等多个数组实现（datafarme与series都可以） df的多级索引创建方法类似： 2.显式创建pd.MultiIndex 其中.from_arrays为类似上面的参数，推荐使用简单的from_product函数（会自动进行交 阅读全文
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一、数据丢失分类 1）nd中分为两种：None和np.nan（NaN） 其中，None是python中的对象，是一个object；而nan是一个float类型 两种不同的类型，运算速度也是不同的 2）pandas中两种都视作NaN（np.nan） 二、数据丢失处理 通过控制columns来创建有Na 阅读全文
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一、介绍 数据帧(DataFrame)是二维数据结构，即数据以行和列的表格方式排列。 可以看作是Series的二维拓展，但是df有行列索引：index、column 推荐参考：https://www.jianshu.com/p/c534e83d2f4b 二、快速入门 1.打开csv 发现报错，原因是 阅读全文
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一、介绍 Pandas是一个开源的，BSD许可的库（基于numpy），为Python编程语言提供高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具。 官方中文文档：https://www.pypandas.cn/docs/ 本次演示使用数据来自github：https://github.com/jakevdp 阅读全文
摘要：
一、什么是numpy Numpy提供了一个在Python中做科学计算的基础库，重在数值计算，主要用于处理多维数组（矩阵）的库。用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效的多。本身是由C语言开发，是个很基础的扩展，Python其余的科学计算扩展大部分都是以此为基础。 二、快速入门n 阅读全文