Pandas快捷教程——数据处理（去重、编辑、分组）

最新推荐文章于 2024-08-22 21:07:16 发布

白马负金羁

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分类专栏：编程语言与程序设计文章标签： pandas groupby 分组去除重复 DataFrame

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本文介绍了Pandas在数据处理中的关键操作，包括使用drop_duplicates去除重复记录，通过条件编辑修改数据，利用Groupby进行分组分析。示例中详细解释了如何读取数据、检查重复项、按条件修改特定列，以及如何根据属性对数据进行分组并计算统计量。此外，还探讨了处理大数据时的分块读取方法。

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Pandas是Python中非常重要的用于处理结构化数据的开源工具包，基于NumPy实现了许多灵活、强大的高级工具。Pandas提供的很多功能非常类似于Excel，这一点大家可以在后续学习中慢慢体会。Pandas的主要数据结构是Series（一维数据）和DataFrame（二维数据），并在此基础上提供了诸如缺失值处理、插入、删除、分组等非常丰富的API。

从原理到实践，从入门到精通——欲了解更多Python机器学习知识与技巧，请参考《机器学习原理与实践：Python版》（清华大学出版社，2021）。本书系统地介绍统计分析和机器学习领域中最为重要和流行的多种技术及其基本原理，在详解有关算法的基础上，结合大量Python语言实例演示了这些理论在实践中的使用方法。具体内容包括但不限于线性回归（包括岭回归、Lasso、弹性网络、RANSAC）、逻辑回归、支持向量机、感知机与神经网络、聚类分析（包括K均值算法、EM算法、密度聚类、谱聚类等）、降维与流形学习、集成学习、KNN、朴素贝叶斯、概率图模型（包括贝叶斯网络和HMM模型）等内容。