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索引#选择行与列import numpy as npimport pandas as pd df = pd.DataFrame(np.random.rand(12).reshape(3,4)*100, index = ['one','two','three'], columns = ['a','b','c','d'])print(df)data1 = df['a']data2 = df[['a','c']]print
2021-08-27 16:35:49
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原创 pandas基本技巧
数据查看import numpy as npimport pandas as pd s = pd.Series(np.random.rand(50))print(s.head(10))print(s.tail())# .head()查看头部数据# .tail()查看尾部数据# 默认查看5条# 重新索引reindex# .reindex将会根据索引重新排序，如果当前索引不存在，则引入缺失值s = pd.Series(np.random.rand(3), index = ['a','b'
2021-08-27 16:21:45
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原创 pandas基本概念及创建
Pandas [1] 是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pandas基于Numpy，最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。panel data是经
2021-08-27 16:12:52
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原创 NumPy基本操作
NumPy - 简介NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。Numeric，即 NumPy 的前身，是由 Jim Hugunin 开发的。 也开发了另一个包 Numarray ，它拥有一些额外的功能。 2005年，Travis Oliphant 通过将 Numarray 的功能集成到 Numeric 包中来创建 NumPy 包。 这个开源项目有很多贡献者。NumPy 操作使用NumPy，开发人员可以执
2021-08-26 08:54:56
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空空如也
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