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合并读入数据集一、append与assignappend方法（a）利用序列添加行（必须指定name）（b）用DataFrame添加表assign方法该方法主要用于添加列，列名直接由参数指定：可以一次添加多个列：二、combine与updatecomine方法comine和update都是用于表的填充函数，可以根据某种规则填充（a）填充对象可以看出co...

变形读入数据集一、透视表1. pivot一般状态下，数据在DataFrame会以压缩（stacked）状态存放，例如上面的Gender，两个类别被叠在一列中，pivot函数可将某一列作为新的cols：2. pivot_table首先，再现上面的操作：Pandas中提供了各种选项，下面介绍常用参数：3. crosstab（交叉表）交叉表是一种特殊的透视表，典型的用途如...

Pandas分组读取数据集一、SAC过程内涵SAC指的是分组操作中的split-apply-combine过程其中split指基于某一些规则，将数据拆成若干组，apply是指对每一组独立地使用函数，combine指将每一组的结果组合成某一类数据结构apply过程在该过程中，我们实际往往会遇到四类问题：整合（Aggregation）——即分组计算统计量（如求均值、求每组元素个...

索引一、准备工作1. 导入包2. 读入数据集 table.csv二、单级索引loc方法、iloc方法、[]操作符最常用的索引方法可能就是这三类，其中iloc表示位置索引，loc表示标签索引，[ ]也具有很大的便利性，各有特点（a）loc方法（注意：所有在loc中使用的切片全部包含右端点！）小节：本质上说，loc中能传入的只有布尔列表和索引子集构成的...

Pandas基础一、文件的读取与写入1. 读取csv格式txt格式xls 或 xlsx格式2. 写入csv格式xls 或 xlsx格式二、基本数据结构1. Series创建一个Series对于一个Series，其中最常用的属性为值（values），索引（index），名字（name），类型（dtype）访问Series属性取出某一个...