摘要：
# 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd 拼接 有两个 DataFrame，都存储了用户的一些信息，现在要拼接起来，组成一个 DataFrame。 如何实现？ 创建数据 data1 = { www.neuedu.com "name": ["Tom" 阅读全文
posted @ 2019-11-07 15:38
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# 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd 创建数据 index = pd.Index(data=["Tom", "Bob", "Mary", "James", "Andy", "Alice"], name="name") data = { "age 阅读全文
posted @ 2019-11-07 14:44
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# 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd 统计函数 最常见的计算工具莫过于一些统计函数了。首先构建一个包含了用户年龄与收入的 DataFrame index = pd.Index(data=["Tom", "Bob", "Mary", "James 阅读全文
posted @ 2019-11-07 14:10
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# 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd 在做金融领域方面的分析时，经常会对时间进行一系列的处理。Pandas 内部自带了很多关于时间序列相关的工具，所以它非常适合处理时间序列。在处理时间序列的过程中，我们经常会去做以下一些任务： 生成固定频率日期 阅读全文
posted @ 2019-11-07 11:24
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# 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd 在数据处理过程中，经常会遇到要筛选不同要求的数据。通过 Pandas 可以轻松时间，这一篇我们来看下如何使用 Pandas 来完成数据筛选吧 创建数据 index = pd.Index(data=["Tom 阅读全文
posted @ 2019-11-07 10:07
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