11、Pandas数据操作与缺失值处理

Pandas数据操作与缺失值处理

1. Pandas中的数据操作

1.1 Ufuncs：索引保留

NumPy具备执行快速逐元素操作的能力，涵盖基本算术运算（如加、减、乘等）以及更复杂的运算（如三角函数、指数和对数函数等）。Pandas继承了NumPy的许多功能，NumPy的通用函数（ufuncs）在Pandas中同样适用。

以下是示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 生成随机数种子
rng = np.random.RandomState(42)
# 创建一个Series对象
ser = pd.Series(rng.randint(0, 10, 4))
print(ser)
# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame(rng.randint(0, 10, (3, 4)), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
print(df)

当对这些对象应用NumPy的ufunc时，结果将是另一个保留索引的Pandas对象：

# 对Series对象应用指数函数
print(np.exp(ser))
# 对DataFrame对象进行更复杂的计算
print(np.sin(df * np.pi / 4))

1.2 UFuncs：索引对齐

1.2.1 Series中的索引对齐

在对两个Series对象进行二