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import pandas as pd import numpy as np 查看Pandas版本 pd.__version__ 一、文件读取与写入 1.读取 （a）csv格式 df = pd.read_csv(r'C:\Users\chenyiqun\Desktop\joyful-pandas-master\joyful-pandas-master\data\table.csv') df.head() （b）txt格式 df_txt = pd.read_table(r'C:\Users\cheny

Task05：综合练习 一、端午节的淘宝粽子交易 问题 (1) 请删除最后一列为缺失值的行，并求所有在杭州发货的商品单价均值。 (2) 商品标题带有“嘉兴”但发货地却不在嘉兴的商品有多少条记录? (3) 请按照分位数将价格分为“高、较高、中、较低、低”5 个类别，再将 类别结果插入到标题一列之后，最后对类别列进行降序排序。 (4) 付款人数一栏有缺失值吗?若有则请利用上一问的分类结果对这些缺失 值进行合理估计并填充。 (5) 请将数据后四列合并为如下格式的 Series:商品发货地为 ××，店铺为 ××，共

一、时序的创建 1. 四类时间变量 2. 时间点的创建 3. DateOffset对象 二、时序的索引及属性 1. 索引切片 2. 子集索引 3. 时间点的属性 三、重采样 1. resample对象的基本操作 2. 采样聚合 3. 采样组的迭代 四、窗口函数 1. Rolling 2. Expanding ...

如何理解Pandas中axis参数的使用？ ① df.drop(index, axis=0)，是去掉某一行数据； df.drop(col_name, axis=1)，是去掉某一列的数据。 ② df.sum(axis=0)，是求每列的数据之和； df.sum(axis=1)，是求每行的数据之和。 从这张图可以看出： axis=0、axis=index，指的是遍历每个index、行号，即在纵向上遍历每列，所以做sum()、mean()等运算时，是对每列数据做操作，而drop(index, axis=0)，传入

一、category的创建及其性质 1.分类变量的创建 （a）用Series创建 （b）对DataFrame指定类型创建 （c）利用内置Categorical类型创建 （d）利用cut函数创建 2.分类变量的结构 （a）describe方法 （b）categories和ordered属性 3. 类别的修改 （a）利用set_categories修改 （b）利用rename_categories修改 （c）利用add_categories添加 （d）利用remove_categories移除 （e）删除元素值

一、string类型的性质 1.string与object的区别 2.string类型的转换 二、拆分与拼接 1.str.split方法 2.str.cat方法 三、替换 1.str.replace的常见用法 2.子组与函数替换 3.关于str.replace的注意事项 四、子串匹配与提取 1.str.extract方法 2.str.extractall方法 3.str.contains和str.match 五、常用字符串方法 1.过滤型方法 2.isnumeric方法 ...

一、缺失观测及其类型待续 1.了解缺失信息 2.三种缺失符号 3.Nullable类型与NA符号 4.NA的特性 5.convert_dtypes方法 二、缺失数据的运算与分组 1.加号与乘号规则 2.groupby方法中的缺失值 三、填充与剔除 1.fillna方法 2.dropna方法 四、插值（interpolation） 1.线性插值 2.高级插值方法 3.interpolate中的限制参数 ...