Python基础教程:Pandas知识点汇总(3)——索引对齐

本文深入讲解Pandas中的索引对齐,包括集合运算、复制数据、不等索引操作和缺失值处理。通过示例演示如何进行索引联合、交叉、求差以及使用`copy()`创建新数据,利用`difference`找出不同索引,并展示如何在算术运算中避免产生缺失值。此外,还介绍了如何从不同的DataFrame追加列,但需确保无重复索引。

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打算跟大家把Pandas相关的知识点跟大家汇总一起来讲一下,本期的Python基础教程一起来学习吧!

一.索引对象支持集合运算:联合、交叉、求差、对称差
Demo1:

import pandas as pd 
import numpy as np 
college = pd.read_csv('data/college.csv')
columns = college.columns
c1 = columns[:4]
c2 = columns[2:5]
print(c1.union(c2))
print(c1 | c2)

Python基础教程:Pandas知识点汇总(3)——索引对齐

 


Demo2:

import pandas as pd 
import numpy as np 
college = pd.read_csv('data/college.csv')
columns = college.columns
c1 = columns[:4]
c2 = columns[2:5]
print("c1 : ",c1)
print("c2 : ",c2)
print(c1.symmetric_difference(c2))
print(c1 ^ c2)

Python基础教程:Pandas知识点汇总(3)——索引对齐

 

二.用copy()产生新的数据
A is B

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