pandas笔记

原创已于 2022-02-22 10:32:21 修改 · 1k 阅读

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#python #数据挖掘 #机器学习

于 2022-02-16 18:28:43 首次发布

Python 专栏收录该内容

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本文详细介绍了Pandas中获取DataFrame元素值的方法，包括get_dummies用于one-hot编码的实践，以及如何运用pandas.set_option进行显示设置，涵盖了大数据文件处理和显示配置的高级用法。

详解pandas获取Dataframe元素值的几种方法

https://www.jb51.net/article/188641.htm

pandas使用get_dummies进行one-hot编码的方法

https://www.jb51.net/article/143494.htm

set_option

pandas.set_option — pandas 1.4.1 documentation

Python pandas.set_option方法代码示例 - 纯净天空

Pandas 工具包实战（7）显示设置：series, dataframe, get_option、set_option、display.max_columns，显示设置_haiwang_luo的博客-优快云博客_display.max_columns

大数据处理

Python之数据处理：pandas读取CSV大文件（chunk使用）_精进的博客-优快云博客_pandas读取大型csv文件

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pandas 笔记crosstab

qq_40206371的博客

08-16

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Pandas 笔记

2303_82324486的博客

07-21

486

Pandas可以通过pip命令进行安装。print(df.agg(['sum', 'max', 'min'])) # 对'A'列进行求和、最大值和最小值运算。print(df[1:3, 0:2]) # 输出DataFrame的第1行到第2行，第0列到第1列的数据。print(df.loc[0, 'A']) # 使用label索引访问第0行第'A'列的数据。print(df['A']) # 输出DataFrame的'A'列数据。df.at[0, 'D'] = 10 # 在第0行第'D'列添加数据。

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pandas 笔记 stack unstack

qq_40206371的博客

07-20

461

为了和stack以示区别，我们交换前面stack后的两个index。第一列index作为unstack后的index。

Pandas笔记

i++;

12-24

1743

pandas笔记4.1Pandas介绍4.1.1 Pandas介绍 - 数据处理工具4.1.2 为什么使用Pandas4.1.3 DataFram Pandas 基础处理 Pandas是什么？为什么用？核心数据结构 DataFrame Panel Series 基本操作运算画图文件的读取与存储高级处理 4.1Pandas介绍 4.1.1 Pandas介绍 - 数据处理工具 panel + data + analys panel面板数据 - 计量经济学三维数据核心数据结构 DataFrame

pandas 笔记

LlanyW的专栏

10-11

736

最近在实战中遇到需要对大数据集的一些空值数据做处理，分类处理一些指定列名的列值都为空的数据行，并分别对拆分的两组数据的完整数据（其实就是利用其他列）进行数据计算处理。dropna()方法，能够找到DataFrame类型数据的空值（缺失值），将空值所在的行/列删除后，将新的DataFrame作为返回值返回。‘any’，表示该行/列只要有一个以上的空值，就删除该行/列；‘all’，表示该行/列全部都为空值，就删除该行/列。# 读取第1行，第B列对应的值, 按标签取数据 data.loc[行索引, 列名]

pandas笔记：高亮DataFrame

qq_40206371的博客

10-30

431

比如我们有这样一个随机DataFrame1。

Pandas学习笔记

2302_79605743的博客

07-19

472

Markdown 模式下，按下H(Esc模式)查看所有快捷键A/B：在上/下方添加CellM:单元格设置成Markdown模式Y:单元格变成代码模式L:显示当前代码单元格行数D+D：删除单元格1/2/ num:设置为第1，2，num级标题Ctrl+Enter：运行当前单元格，选中当前单元格Shif+Enter：运行当前单元格，选中下一个单元格Alt+Enter：运行当前单元格，创建新的单元格Ctrl+/：批量注释和取消注释Tab ：代码提示。

pandas 笔记：高亮内容

qq_40206371的博客

07-11

1378

用于确定是否左右闭包，可选'both', 'neither', 'left', 'right' （保留哪个）subset、color、axis、inclusive、props和之前的一样。subset、color、axis、props和前面的min、max一样。axis=None, dataFrame中最大的那个。突出显示的CSS属性（后同）用于指定分位数左边界和右边界。参数和使用方法和max一样。调整高亮的颜色（后同）指定区间最小值和最大值。指定操作的列（后同）axis=1，表示行。

pandas入门学习笔记

YL010325的博客

07-22

1173

pandas主要是Python语言的一个扩展程序库,提供了高效、灵活、易用的数据结构，专门用于数据操作和分析。Pandas的主要功能包括：数据清洗：处理缺失数据、重复数据、异常值等。数据选择和过滤：通过标签或位置选择数据子集。数据操作：合并、连接、重塑和透视数据。数据分组和聚合：按照某些标准分组数据，并进行聚合计算。时间序列分析：支持时间索引和时间序列数据的处理。数据输入和输出：读取和写入多种数据格式，如CSV文件、Excel表格、数据库等。

精选资源

pandas笔记.md

04-06

### pandas知识点概述根据题目所提供的信息，我们了解到这是一个关于Python中`pandas`库的教程文档，主要面向从事数据分析、数据处理以及机器学习的人群。接下来，我们将详细展开讲解其中的关键知识点。 #### ...

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Pandas笔记【建议使用Onenote版本】.pdf

07-12

- 安装Pandas：通过pip3（Python 3的包管理工具）来安装Pandas库。需要先找到pip3.exe所在的路径，复制该路径至系统路径中，然后通过CMD命令行工具进行安装。如果安装过程中出现错误，可能需要重复尝试多次安装。 ...

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Pandas笔记.one

11-22

Pandas笔记.one

50、【Ubuntu】【Gitlab】拉出内网 Web 服务：http.server 单/多线程分析（二）

最新发布

HIT_Weston的博客

12-04

805

本文分析了Python的http.server模块在单线程和多线程模式下的性能表现。通过测试发现，单线程模式下（Python<3.7）并发请求会被阻塞，后发请求需要等待前一个请求完成；而多线程模式下（Python≥3.7）可以同时处理多个请求。作者通过slow_server.py脚本模拟耗时操作，使用time curl命令测试响应时间，验证了线程模型的差异。文章还指出Python 3.7是一个重要分水岭，官方将默认命令行服务器升级为多线程以提升用户体验。技术细节参考了CPython源码，并提供了Git

大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12

minhuan的专栏

12-03

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本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。

【Android逆向工程】第19章：协议分析与接口还原

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本文介绍了网络协议分析的关键技术与工具。主要内容包括HTTP/HTTPS协议分析流程、常用抓包工具配置（Charles/Burp Suite）、协议格式解析方法以及签名算法还原技术。通过示例展示了完整的请求/响应分析过程，涵盖请求行、请求头、请求体的解析方法，特别关注签名相关字段的识别。文章还提供了Python代码示例演示如何自动分析HTTP请求结构，帮助逆向工程师理解业务逻辑、还原接口签名算法并实现自动化脚本。

使用 DeepSeek 提升工作效率

Deng872347348的博客

12-03

654

摘要：本文系统介绍了如何利用DeepSeek AI工具提升工作效率。文章首先分析职场痛点，指出DeepSeek在技术文档、代码开发、数据处理等专业场景的优势。随后详细解析核心功能模块，包括文本生成、代码支持、数据分析和知识管理，并明确其适用边界。重点提供了可直接复用的指令模板，涵盖技术文档撰写、脚本开发、数据可视化等典型场景，如自动生成API文档、Python数据分析脚本等。最后给出集成办公软件的最佳实践，并针对不同行业提供适配方案，强调AI工具"增强而非替代"的定位，帮助用户将重复性工

python+django/flask+vue的基于协同过滤算法的体育商品推荐系统

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12-04

487

python+django/flask+vue基于web的产品管理系统

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567

在信息化和全球化加速发展的背景下，企业面临着产品种类不断增加、市场需求变化加快、供应链协作日益复杂的挑战，传统依赖Excel表格、纸质文档和孤立系统的产品管理方式已难以满足高效、精准、协同的管理需求，常常导致信息更新不及时、数据不一致、审批流程冗长、库存与销售脱节等问题，制约了企业的市场响应速度与决策质量。