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Python 數(shù)據(jù)處理（四十）—— style前言 講到這里疑务，Python 的數(shù)據(jù)處理部分已經(jīng)寫的差不多了。 學(xué)完了前面的部分睛蛛，差不多已經(jīng)能夠熟練的處理各種各樣的數(shù)據(jù)了活合。 在本系列的最后，我...
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Python 數(shù)據(jù)處理（三十九）—— groupby（過(guò)濾）
6 過(guò)濾 filter 方法可以返回原始對(duì)象的子集. 例如绘闷，我們想提取分組內(nèi)的和大于 3 的所有分組的元素 filter 的參數(shù)必須是一個(gè)函數(shù)橡庞，...
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Python 數(shù)據(jù)處理（三十八）—— groupby（聚合與轉(zhuǎn)換）4 聚合 對(duì)數(shù)據(jù)分組完后较坛，可以使用一些函數(shù)對(duì)分組數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算 最常用的就是 aggregate()(等于 agg()) 方法 如你所見(jiàn)，聚合的結(jié)...
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Python 數(shù)據(jù)處理（三十七）—— groupby（分組）
前言 我們所說(shuō)的 group by 主要涉及以下一個(gè)或多個(gè)步驟： 拆分：根據(jù)指定的標(biāo)準(zhǔn)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行切割扒最，并分為不同的組別 應(yīng)用：分別在每個(gè)組中應(yīng)用...
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Python 數(shù)據(jù)處理（三十六）—— 文本數(shù)據(jù)處理（續(xù)）5 使用 .str 索引 可以使用 [] 符號(hào)直接按位置進(jìn)行索引丑勤，如果索引超過(guò)字符串的長(zhǎng)度，結(jié)果將是 NaN 6 提取子字符串 6.1 提取第一...
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Python 數(shù)據(jù)處理（三十五）—— 文本數(shù)據(jù)處理
1 文本數(shù)據(jù)類型 在 pandas 中吧趣，存儲(chǔ)文本主要有兩種方式 object 類型 StringDtype 擴(kuò)展類型 但一般建議使用 Strin...
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Python 數(shù)據(jù)處理（三十四）—— 重塑數(shù)據(jù)（續(xù)）4 與統(tǒng)計(jì)函數(shù)和 groupby 結(jié)合使用 將 pivot/stack/unstack 與 groupby 以及基本的統(tǒng)計(jì)函數(shù)結(jié)合使用法竞，可以展現(xiàn)...
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Python 數(shù)據(jù)處理（三十三）—— 重塑數(shù)據(jù)Python 數(shù)據(jù)處理（三十三）—— 重塑和數(shù)據(jù)透視表 1 使用 pivot 重塑數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)通常以 堆疊 或 記錄 的格式存儲(chǔ)。 例如强挫，有如下數(shù)...
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Python 數(shù)據(jù)處理（三十二）—— 合并連接之 merge數(shù)據(jù)庫(kù)風(fēng)格的 DataFrame 或命名 Series 的合并 pandas 具有功能齊全且高性能的連接操作岔霸，與 SQL 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)類似 這些...
