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pandas 15 df['one_col'].apply()方法的用法 apply有点像map的用法，可以传入一个函数。 如：df[‘A’].apply(str.upper) 阅读全文
posted @ 2019-07-26 20:48
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pandas 14 concatenate和combine_first的用法 concatenate主要作用是拼接series和dataframe的数据。 combine_first可以做来填充数据。 其中numpy和panads中都有concatenate()方法，如：np.concatenate 阅读全文
posted @ 2019-07-26 20:47
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pandas 13 时间序列操作方法pd.date_range() 在pandas中拥有强大的时间序列操作方法。 使用 pd.date_range() 生成 ‘pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex’ 对象。 直接上demo： 阅读全文
posted @ 2019-07-26 20:46
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pandas 12 数学计算操作df.sum()、df.min()、df.max()、df.decribe() 常用的数学计算无非就是加减，最大值最小值，方差等等，pandas已经内置了很多方法来解决这些问题。如：df.sum()、df.min()、df.max()、df.decribe()等。 阅读全文
posted @ 2019-07-26 20:44
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pandas 11 TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input types, and the inputs could not be safely错误解决方法 将一个list矩阵转化为numpy数组之后，使用np.isnan()方法，报出 阅读全文
posted @ 2019-07-26 20:43
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pandas 10 pd.pivot_table()透视表功能 和excel一样，pandas也有一个透视表的功能，具体demo如下： 阅读全文
posted @ 2019-07-26 20:42
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pandas 09 pd.groupby()的用法 在pandas中的groupby和在sql语句中的groupby有异曲同工之妙，不过也难怪，毕竟关系数据库中的存放数据的结构也是一张大表罢了，与dataframe的形式相似。 阅读全文
posted @ 2019-07-26 20:40
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pandas 08 pd.cut()的功能和作用 pd.cut()的作用，有点类似给成绩设定优良中差，比如：0 59分为差，60 70分为中，71 80分为优秀等等，在pandas中，也提供了这样一个方法来处理这些事儿。直接上代码： python import numpy as np import 阅读全文
posted @ 2019-07-26 20:39
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pandas 07 DataFrame修改index、columns名的方法 一般常用的有两个方法： 1、使用DataFrame.index = [newName]，DataFrame.columns = [newName]，这两种方法可以轻松实现。 2、使用rename方法（推荐）： DataFr 阅读全文
posted @ 2019-07-26 20:35
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pandas 06 Series和Dataframe的排序操作 对pandas中的Series和Dataframe进行排序，主要使用sort_values()和sort_index()。 DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplac 阅读全文
posted @ 2019-07-26 20:34
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