pandas常用命令

最新推荐文章于 2025-05-10 16:56:32 发布
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#pandas #大数据 #cheetsheet #常用命令 

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
andrewcrab
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机器学习笔记 - python学习记录二 pandas常用命令
学以致用 知行合一
07-25 1284
pandas是一个多功能且功能强大的数据科学库。在读取时设置类别数据类型可以节省内存。
Pandas基础命令速查清单
m0_69150021的博客
01-02 651
总结一下pandas基础命令库导入。
pandas 常用命令集合
XiaoMaEr66的博客
10-06 605
一、读取文件 1、读取csv、txt 格式时： sep为分隔2符，默认为逗号，如果读取的数据分割的不正常，可能是分隔符的问题，换成正确的分隔符就行。 encoding 是编码，有的时候用的是其他编码，如果要正确显示不出现乱码，加上会减少很多意外。 engine 是读取的机器，不加这个字段，有时候无法正确读取数据。 path1 = r'C:\Users\MAYAN\Downloads\人工对话详情8.1.csv' data1 = pd.read_csv(path1,sep=',',encoding='utf-
pandas全部操作指令表
11-21
pandas-cheat-sheet.pdf pandas-cheat-sheet.pdf pandas-cheat-sheet.pdf pandas-cheat-sheet.pdf
pandas的基本操作（一）
qq_40575024的博客
04-27 1860
pandas的基本操作（一）1.pandas的基本数据结构2.Series的数据结构3.DataFrame数据结构4. 文件读取函数 1.pandas的基本数据结构 目前，pandas的基本数据结构有3种，Series,DataFrame和Pandel。要想熟练使用Pandas,这三种数据结构一定要牢记于心。其中DataFrame使用频率最高。 数据结构 维度 轴标签 Series...
数据分析----Pandas常用命令整理
Vaeeeee的博客
05-11 927
使用Pandas 命令处理相关数据分析的问题。下面整理一些常用的到的Pandas命令。
Pandas常用操作
Mrzhang
10-02 2032
参考天池AI github博客传送门 博客园传送门 安装pandas 通过命令提示符 pip install pandas 或者通过第三方发放版 Anaconda 进行鼠标操作安装 Numpy学习教程传送门 https://blog.youkuaiyun.com/zhanghao3389/article/details/82791862 Series 的创建 import numpy as np, panda...
Pandas 常用操作
最新发布
qq_43556680的博客
05-10 784
Pandas是Python中用于数据处理和分析的核心库，提供了高效的数据结构和工具。本文通过三个案例展示了Pandas的基本操作。案例一演示了如何加载和查看数据，包括读取CSV文件、查看数据的前几行和后几行、获取数据的基本信息和统计描述。案例二介绍了数据选择与过滤，包括选择特定列、行以及基于条件的过滤。案例三则展示了如何处理缺失值，包括检测缺失值、统计缺失值数量等。这些操作是数据分析和清洗的基础，帮助用户快速了解和处理数据。
Pandas库常用命令汇总——自用备查（挖坑，持续更新）
weixin_43726651的博客
06-17 918
pandas库是进行数据处理于分析的最常用的python库之一，其具有非常强大的功能，现将Pandas库常用命令汇总（挖坑，持续更新）
Python Pandas常用命令汇总
qq_38914982的博客
12-07 3003
Pandas 常用命令集引用库和pandas结构缩写数据导入数据导出数据查看与验证数据的选取数据清洗数据过滤、排序、分组数据的连接、组合数据统计 引用库和pandas结构缩写 DataFrame 别名 df Series 别名 s import pandas as pd import numpy as np 数据导入 pd.read_csv(filename) # 导入csv格式文件中的数据 p...
Pandas常用命令
qq_63627848的博客
08-02 430
【代码】Pandas常用命令。
pandas 常用命令
早点变成刘强东就好
03-22 296
更改列名：（按照列表新旧字典格式更改） df.rename(columns={'name':'school'},inplace=True) 多表合并（列不一样时，按照列名为key，合并方式可以通过参数修改，对应sql的形式）df_norm = pd.merge(df_1,df_2,how = 'inner',on = 'school') 用并集的形式合并df_data_bingji = p...
pandas---入门2文件内数据的处理
qq_43427905的博客
12-24 223
导入数据 pd.read_csv(filename)：从CSV文件导入数据 pd.read_table(filename)：从限定分隔符的文本文件导入数据 pd.read_excel(filename)：从Excel文件导入数据 pd.read_sql(query, connection_object)：从SQL表/库导入数据 pd.read_json(json_string)：从...
常用Pandas操作（笔记整理）
CXDNW的博客
08-29 2002
使⽤ groupby 和 transform 在组内进⾏操作，并将结果⼴播到原始 DataFrame。使⽤ duplicated 检测重复值，使⽤ drop_duplicates 删除重复值。使⽤ nlargest 获取最⼤值，使⽤ nsmallest 获取最⼩值。使⽤指定列进⾏合并，指定合并⽅式（内连接、左连接、右连接、外连接）。使⽤ cut 函数将数值列分成不同的箱⼦，⽤标签表示。使⽤ replace 替换DataFrame中的值。使⽤ at 和 iat 快速访问DataFrame中的元素。
pandas常用命令:
xhga
11-09 228
import numpy as np import pandas as pd my_list = list('abcdefghi') my_arr = np.arange(26) my_dict = dict(zip(my_arr, my_list)) series = pd.Series(my_dict) print('--------------------------series dat...
Pandas 常用命令
Scfan的博客天涯
06-22 720
tag : pandas 常用基础命令 注：用于记录pandas所有常用的基础命令。 参考链接：Pandas 数据框增、删、改、查、去重、抽样基本操作： # 字段重命名$a 重命名为a 无返回值 df.rename(columns={'$a': 'a', '$b': 'b'}, inplace=True) # 指定列 填充空值为0 col = "aaaaa" df[col]...
pandas库的常用命令
06-26
Pandas是Python中一个强大的数据处理库，它提供了一个灵活的数据结构DataFrame，用于数据清洗、转换、分析等操作。以下是一些常用的Pandas命令： 1. **数据读取**: - `pd.read_csv(file_path)`：从CSV文件读取数据。 - `pd.read_excel(file_path)`：读取Excel文件。 - `pd.read_sql_query(sql, con)`：从SQL数据库查询数据。 2. **创建DataFrame**: - `pd.DataFrame(data, index=None, columns=None)`：根据数据创建DataFrame。 - `pd.DataFrame({'column1': data1, 'column2': data2}, index=...)`：指定列和索引。 3. **查看数据**: - `df.head()`：显示数据框的前几行。 - `df.tail()`：显示数据框的后几行。 - `df.info()`：显示数据的基本信息，包括每列的非空值数量等。 4. **数据清洗**: - `df.dropna()`：删除含有缺失值的行或列。 - `df.fillna(value)`：填充缺失值。 - `df.replace(to_replace, value)`：替换特定值。 5. **数据选择与切片**: - `df['column_name']`：选择单列数据。 - `df.iloc[row_index, column_index]`：按位置选择元素。 - `df.loc[row_label, column_label]`：按标签选择元素。 6. **数据操作**: - `df.groupby('column')`：按列分组。 - `df.merge(df2, on='key', how='inner')`：合并数据。 - `df.sort_values(by='column')`：按某列排序。 7. **数据统计**: - `df.describe()`：计算各数值列的统计摘要。 - `df.sum()`, `df.mean()`, `df.min()`, `df.max()`：计算各类统计量。 8. **数据透视表**: - `df.pivot_table(values='value_column', index='index_column', columns='column_column')`：创建数据透视表。
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