python重要的第三方库pandas模块常用函数解析之DataFrame

最新推荐文章于 2025-06-12 11:37:08 发布
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分类专栏： 数据分析
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lm_is_dc/article/details/81114088
本文详细解析了pandas的DataFrame模块，包括DataFrame的创建、索引、切片、运算、去重以及处理丢失数据的方法。还介绍了如何创建多层列和行索引，并展示了索引堆栈操作、聚合操作和数据拼接（级联和合并）。此外，文章讨论了DataFrame的内合并、外合并、左合并和右合并，以及如何处理列冲突。最后，讲解了如何将列转换为行索引，提供了一站式的DataFrame操作指南。

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pandas模块常用函数解析之DataFrame

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以下命令都是在浏览器中输入。

cmd命令窗口输入：jupyter notebook

打开浏览器输入网址http://localhost:8888/

一、导入模块

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame

二、DataFrame

DataFrame是一个【表格型】的数据结构。DataFrame由按一定顺序排列的多列数据组

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（共用同一个索引）。DataFrame由按一定顺序排列的多列数据组成。DataFrame既有行索引，也有列索引。使用.add()函数填充数据，先填充数据，再相加。如果索引不对应，用NaN补齐;2.DataFrame的索引（优先对列进行操作）3.DataFrame的切片（优先对行进行操作）在运算中自动对齐不同索引的数据。1.DataFrame的创建。4.DataFrame的运算。列切片，必须先对行进行切片。DataFrame是一个。的数据结构，可以看作是由。Series组成的字典。
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pf['其他支出_中间处理'] = np.where(pf['结算状态']=='已结算', pf['订单总价']-pf['商家结算']-pf['交易手续费']-pf['技术服务费'], 0)如果是拼接，那么也是左右横向拼接；list_double = ['应结订单金额','代金券金额','退款金额','充值券退款金额','手续费','订单金额','申请退款金额']= ['优化前-点击率', '第1轮-点击率', '第2轮-点击率', '第2轮-增长幅度', '第3轮-点击率', '第3轮-增长幅度']
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今天笔者想对pandas中的行进行去重操作，找了好久，才找到相关的函数 先看一个小例子 from pandas import Series, DataFrame data = DataFrame({'k': [1, 1, 2, 2]}) print data IsDuplicated = data.duplicated() ...
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1.统计描述 df.describe() #一次性输出多个描述性统计指标df.count()#非空元素计算df.min()#最小值df.max()#最大值 df.idxmin() #最小值的位置，类似于R中的which.min函数 df.idxmax() #最大值的位置，类似于R中的which.max函数 df.quantile(0.1) #10%分位数df.sum()#求和df.mean()#均值 df.median() #中位数 df.mode() #众数 df.var(...
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