Pandas-数据处理-基础部分

有趣的事，Python永远不会缺席！

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jupyter 代码 原文件及数据集提取连接

链接：https://pan.baidu.com/s/1N8sm-qxnErgHCIbKqZTlVQ 
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• 1  Pandas对象简介
• 1.1  Pandas的Series对象
• 1.1.1  创建Series对象
• 1.2  Pandas的DataFrame对象
• 1.2.1  创建DataFrame对象
• 1.3  Pandas的Index对象
• 2  数据取值与选择
• 2.1  Series数据选择方法
• 2.1.1  将Series看作字典
• 2.1.2  将Series看作一维数组
• 2.1.3  索引器：loc、iloc和ix
• 2.2  DataFrame数据选择方法
• 2.2.1  将DataFrame看作字典
• 2.2.2  将DataFrame看作二维数组
• 2.2.3  其他取值方法
• 3  Pandas数值运算方法
• 4  索引对齐
• 4.1  Series索引对齐
• 4.2  DataFrame索引对齐
• 4.3  DataFrame与Series的运算
• 5  处理缺失值
• 5.1  Pandas的缺失值
• 5.1.1  None：Python对象类型的缺失值
• 5.1.2  NaN：数值类型的缺失值
• 5.1.3  Pandas中NaN和None的差异
• 5.2  处理缺失值
• 5.2.1  发现缺失值
• 5.2.2  剔除缺失值
• 5.2.3  填充缺失值
• 6  层级索引
• 6.1  pandas多级索引
• 6.2  多级索引的创建方法
• 6.3  多级列索引
• 6.4  多级索引的取值和切片
• 6.4.1  Series多级索引
• 6.4.2  DataFrame多级索引
• 7  多级索引的行列转换
• 7.1  有序索引和无序索引
• 7.2  索引stack与unstack
• 7.3  索引的设置与重置
• 8  多级索引的数据累计方法
• 9  Concat与Append操作
• 9.1  NumPy数组的合并
• 9.2  通过pd.concat实现简易合并
• 9.3  索引重复
• 9.4  append()方法
• 10  合并与连接merge
• 10.1  数据连接的类型
• 10.1.1  一对一连接
• 10.1.2  多对一连接
• 10.1.3  多对多连接
• 10.2  设置数据合并的键
• 10.3  left_index与right_index参数
• 10.4  设置数据连接的集合操作规则
• 10.5  suffixes参数

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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