随笔分类 -  python_pandas使用

摘要：1.df.info()查看是否有缺失值： 2.df.isnull和df.notnull判断缺失值： 3.df.dropan()删除缺失值： 4.删除课程总数量为空的行： 5.将为NaN的值指定填充为0： 6.去除全部的重复值： 7.去除指定列的重复数据行： 8.直接删除数据生成新的副本，不修改原数据 阅读全文

摘要：1.删除列的三种方法: 2.删除行的三种方法: 3.带条件删除数据: 阅读全文

摘要：1.修改列标题： 2.修改行标题： 3.修改某一列数据： 4.修改某一处数据，逗号左侧是行，右侧是列 阅读全文

摘要：1.数据操作--按行增加数据: 阅读全文

摘要：1.数据操作--按列增加数据: 阅读全文

摘要：1数据提取--提取指定条件数据 阅读全文

摘要：1.提取区域数据： 阅读全文

摘要：1.提取列数据： 2.根据索引提取列： 3,提取连续的列： 阅读全文

摘要：1.根据索引名称和编号读取某一行数据： 2.根据索引名称和编号读取多行数据： 3.提取连续多行数据： 阅读全文

摘要：1.describe() 查看每列的统计汇总信息，DataFrame类型 2.count() 返回每一列的非空值的个数 3.sum() 返回每一列的和、无法计算返回空值 4.max() 返回每一列的最大值 5.min() 返回每一列的最小值 阅读全文

摘要：总结： 1.values:查看所有元素的值 2.dtypes:查看所有元素的类型 3.index:查看所有行名、重命名行名 4.columns:产看所有列名,重命名列名 5.T:行列数据转换 6.head:查看前N条数据，默认5条 7.tail:查看后N条数据，默认5条 8.shape:查看行数和列 阅读全文

摘要：字典方式创建DataFrame对象注意事项1： 字典方式创建DataFrame对象注意事项2： 阅读全文

摘要：1.列表方式创建DataFrame对象： 2.字典方式创建DataFrame对象： 阅读全文

摘要：1.默认索引： 2.具有标签索引: 3.切片索引 阅读全文

摘要：1.索引从0开始计数： 2.修改索引从1开始计数： 3.自定以索引和数据的对应： 阅读全文