Pandas学习

最新推荐文章于 2025-05-26 21:29:03 发布
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此博客围绕Pandas学习展开，虽暂无具体内容，但可推测会涉及Pandas在数据处理、分析等信息技术领域的相关知识。

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pandas学习资料
07-09
**Pandas学习资料详解** Pandas是Python编程语言中用于数据处理和分析的重要库，它提供了高效的数据结构，如DataFrame和Series，使得数据清洗、转换、统计分析等工作变得轻松便捷。以下将根据提供的文件名，解析出...
精选资源
pandas学习过程代码
09-21
pandas学习过程代码为数据分析的初学者提供了一个系统的学习路径，从基础数据结构的理解，到数据的读取、清洗、处理、可视化，再到性能优化，每一个环节都通过具体的代码实例进行详细的讲解和操作。通过循序渐进的...
Pandas 学习
ZgaoYi的博客
08-10 882
Pandas 学习
pandas学习
思维缜密的博客
07-07 3033
excel 单个sheet 不写sheet_name默认读第一个 多个sheet 写入 csv excel 单个sheet sheet_name不写默认Sheet1 多个sheet if_sheet_exists表示已经存在这个sheet之后的行为，有四种 插入/修改一行 插入末尾 不是每一列都要填数据 插入任意行 比如第k行 (不是每一列都要填数据) 修改一行 修改单元格 求平均 行 如果要添加进取的话 列 暂时没用到，再说把......
【pandas学习路径】
Aube_Z的博客
05-26 673
【代码】【pandas学习路径】
pandas学习-01下载
qq_37590979的博客
01-06 2489
这里用的是pycharm的环境所以可以在pycharm的terminal进行包的安装。今天遇到了一些做表的问题,因为比较懒所以打算学习下pandas。然后就是一堆遇到的一堆新人问题,这里记录一下和相关的解决方法。这样目前的坑先踩到这里.
Pandas学习总结
weixin_52527244的博客
05-30 5336
介绍 Pandas 是非常著名的开源数据处理库，我们可以通过它完成对数据集进行快速读取、转换、过滤、分析等一系列操作。除此之外，Pandas 拥有强大的缺失数据处理与数据透视功能，可谓是数据预处理中的必备利器。 知识点 数据类型 数据读取 数据选择 数据删减 数据填充 数据类型 Pandas 的数据类型主要有以下几种，它们分别是：Series（一维数组），DataFrame（二维数组），Panel（三维数组），Panel4D（四维数组），PanelND（更多维数组）。其中 Series 和
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。
学习Pandas的几个好去处
分享Python、数据分析、人工智能前沿知识
04-10 1072
Pandas作为Python数科领域最顶级的库之一，就像excel之于office，是处理数据必备工具。Pandas的学习教程自然不会少，在Github上搜索Pandas，会出现超过18万个项目，可见其受众之多。如果说学习Pandas最好的教程是什么，那毫无疑问是官方文档，从小白到高手，它都给你安排的妥妥的，这个后面详细介绍。下面我会从入门、进阶、练习3个阶段推荐相应的教程和资源。
pandas学习心得
zyf2695421695的博客
07-02 4607
Pandas是基于Numpy的专业数据分析工具，可以灵活高效地处理各种数据集，包含两种类型的数据结构：DataFrame（表）和Series（列） 。 pandas：字典+列表 df = pd.DataFrame({'姓名':['张三','李四'],'年龄':['11','22']},index = ['分类1','分类2']) 可以通过改变columns,index和values的值来控制数据。不指定索引时，从0开始的数字索引。 1.内容预览：df.head() 默认前5行 df.tail(...
pandas学习笔记
weixin_50065828的博客
05-11 1087
他是前一篇博文介绍的numpy类似，是一个开源的数据分析和数据处理库，是numpy的扩展，如果把numpy比作一个列表，那么pandas就可以看作字典。可以对数组中不同行不同列进行命名。DataFrame和Series。
pandas学习笔记之Series
m0_73721001的博客
10-28 3114
如代码所示，可以直接对Series结构进行加减乘除运算符，当出现index不匹配的情况时会输出NaN。类似list，通过append方法能够在原Series上插入（追加）新的Series。若只在原Series上插入单个值，则采用赋值方式即可。数据切片的概念源于Numpy数组，Series对象使用类似NumPy中ndarray的数据访问方法实现切片操作。可以直接通过赋值的方法修改Series中的对应值。nunique()返回去重后的元素个数。unique()返回去重后的元素值。如果 data 是标量值，则。
精选资源
Pandas学习笔记整理.pdf
03-06
Pandas是一个强大的Python数据分析库，它提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具。基于Numpy构建，Pandas提供了两个主要的数据结构：Series和DataFrame。Series是一维标签数组，能够保存任何数据类型（整数、...
pandas学习参考资料
09-25
学习Pandas对于数据分析师和数据科学家来说是至关重要的，因为它极大地简化了数据处理和分析的复杂性。Pandas的主要数据结构包括Series和DataFrame，其中Series是一维的标签化数据结构，可以存储任何数据类型（整数...
【pandas学习笔记(一)】pandas基本使用
12-21
【pandas学习笔记(一)】pandas基本使用 pandas是Python中广泛使用的数据分析库，它基于NumPy构建，提供了高效的数据结构，如Series（一维数组）和DataFrame（二维表格型数据结构）。pandas的主要功能是进行数据清洗...
【Python+数据分析】2025独家Jupyter实战笔记！.zip
12-05
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12-05
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12-05
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pandas学习路线
06-12
<think>我们正在回答用户关于Pandas学习路线的问题。根据用户提供的引用，我们可以构建一个从入门到精通的学习路线。结合引用[1]和引用[2]，我们知道Pandas的基本功能包括Series和DataFrame的创建、索引操作、数据清洗（如处理缺失值）、数据对齐、函数应用（apply和map）以及排序和排名等。引用[3]提到Pandas可以用于实际案例，如电商销售数据分析、股票数据分析和航班数据分析。因此，我们可以将学习路线分为以下几个阶段：1.入门基础：安装Pandas，了解基本数据结构（Series和DataFrame），数据读取和写入。2.数据操作：索引、切片、选择数据；处理缺失值；数据合并与重塑；数据清洗。3.进阶功能：分组和聚合；时间序列处理；函数应用（apply）和映射（map）；排序和排名；重采样等。4.实际案例：通过具体项目（如电商销售分析、股票分析）巩固知识。下面我们按照这个结构来详细说明，并尽可能参考提供的引用内容。</think> 以下是Pandas从入门到精通的学习路线建议，结合了引用内容的关键知识点，分为四个阶段逐步进阶： --- ### **📊 第一阶段：基础入门 (1-2周)** 1. **环境安装与基础数据结构** - 安装Pandas：`pip install pandas numpy` - 创建`Series`（一维数据）： ```python import pandas as pd s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8]) # 引用[1]示例 ``` - 创建`DataFrame`（二维表格）： ```python df = pd.DataFrame({'列A': [1, 2], '列B': ['a', 'b']}) ``` 2. **数据读取与基础操作** - 读取CSV/Excel：`pd.read_csv('data.csv')` - 查看数据：`df.head()`, `df.info()`, `df.describe()` - 索引操作：`df.loc[行索引]`, `df.iloc[行号]` --- ### **🧪 第二阶段：核心功能 (2-3周)** 1. **数据清洗与处理** - 处理缺失值：`df.dropna()`, `df.fillna(0)` - 数据对齐：不同索引的自动对齐计算（引用[2]） - 重命名/删除列：`df.rename()`, `df.drop('列名', axis=1)` 2. **数据重塑与索引调整** - 重新索引：`df.reindex(['新行索引'])`（引用[2]） - 行/列转换：`df.melt()`, `df.pivot()` 3. **函数映射与转换** - 逐元素处理：`df.applymap(func)` - 行/列应用：`df.apply(func, axis=0|1)`（引用[2]） - 向量化操作：`df['新列'] = df['列A'] * 10` --- ### **🔍 第三阶段：高级分析 (3-4周)** 1. **分组与聚合** - 分组统计：`df.groupby('类别列').sum()` - 复杂聚合：`df.agg(['mean', 'max'])` 2. **时间序列处理** - 日期索引：`pd.date_range()`（引用[1]） - 重采样：`df.resample('D').mean()` 3. **数据合并** - 横向合并：`pd.concat([df1, df2])` - 键值合并：`pd.merge(df1, df2, on='键')` 4. **排序与排名** - 值排序：`df.sort_values('列名')`（引用[2]） - 数据排名：`df.rank()` --- ### **🚀 第四阶段：实战精通** 1. **项目实战** - 电商分析：订单数据清洗、用户行为统计（引用[3]） - 金融分析：股票价格波动计算（引用[3]） - 多维分析：`pd.pivot_table()`制作总结报表 2. **性能优化技巧** - 向量化替代循环 - 高效数据类型：`astype('category')` - 分块读取大文件：`chunksize`参数 3. **拓展技能** - 结合可视化：`df.plot()`集成Matplotlib - 大数据处理：Pandas+Dask扩展 --- ### 📚 推荐资源 1. 官方文档：[pandas.pydata.org](https://pandas.pydata.org/) 2. 经典书籍：《Python for Data Analysis》（引用[2]提及核心方法） 3. 实战案例库：[Kaggle Pandas教程](https://www.kaggle.com/learn/pandas) ---
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