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利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析 基礎(chǔ)系列隨筆匯總
一共 15 篇隨筆矾飞，主要是為了記錄數(shù)據(jù)分析過程中的一些小 demo，分享給其他需要的網(wǎng)友习绢，更為了方便以后自己查看，15 篇隨筆，每篇內(nèi)容基本都是...
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利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析(15) pandas基礎(chǔ): 字符串操作字符串對象方法 split()方法拆分字符串： strip()方法去掉空白符和換行符： split()結(jié)合strip()使用： "+"符號可以將...
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利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析(14) pandas基礎(chǔ): 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換指的是對數(shù)據(jù)的過濾更哄、清理以及其他的轉(zhuǎn)換操作。 移除重復(fù)數(shù)據(jù) DataFrame里經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)重復(fù)行腥寇，DataFrame提供一個(gè)duplic...
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利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析(10) pandas基礎(chǔ): 處理缺失數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)不完整在數(shù)據(jù)分析的過程中很常見成翩。pandas使用浮點(diǎn)值NaN表示浮點(diǎn)和非浮點(diǎn)數(shù)組里的缺失數(shù)據(jù)。pandas使用isnull()和notnul...
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利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析(11) pandas基礎(chǔ): 層次化索引層次化索引 層次化索引是你能在一個(gè)數(shù)組上擁有多個(gè)索引赦役，例如： 有點(diǎn)像Excel里的合并單元格對么麻敌？ 以外層索引的方式選擇數(shù)據(jù)子集： 以內(nèi)層索引的...
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利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析(13) pandas基礎(chǔ): 數(shù)據(jù)重塑/軸向旋轉(zhuǎn)重塑 重塑指的是將數(shù)據(jù)重新排列，也叫軸向旋轉(zhuǎn)扩劝。 DataFrame提供了兩個(gè)方法： stack: 將數(shù)據(jù)的列“旋轉(zhuǎn)”為行庸论。 unstack:將數(shù)...
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利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析(12) pandas基礎(chǔ): 數(shù)據(jù)合并pandas 提供了三種主要方法可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行合并： pandas.merge()方法：數(shù)據(jù)庫風(fēng)格的合并； pandas.concat()方法：...
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利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析(9) pandas基礎(chǔ): 匯總統(tǒng)計(jì)和計(jì)算pandas 對象擁有一些常用的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)方法棒呛。 例如聂示，sum() 方法，進(jìn)行列小計(jì)： sum() 方法傳入 axis=1 指定為橫向匯總簇秒，即行...
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利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析(6) NumPy基礎(chǔ): 矢量計(jì)算矢量化指的是用數(shù)組表達(dá)式代替循環(huán)來操作數(shù)組里的每個(gè)元素鱼喉。 通用函數(shù)(ufunc函數(shù)) NumPy提供的通用函數(shù)(既ufunc函數(shù))是一種對nda...
