pandas的中文资料还是实在太少了，自己整理一份吧

最新推荐文章于 2025-08-06 20:38:29 发布
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#数据分析 #pandas

本文介绍了几种关键的数据处理方法，包括数据合并（merge）、数据连接（concat）、去除重复项（drop_duplicates）、数据透视表（pivot_table）及使用 apply 函数进行数据转换等，帮助读者掌握高效的数据处理技能。

目录

merge

concat

drop_duplicates

pivot_table

apply

时间比较

在用深度学习比如LSTM或者自编码器进行数据异常检测的时候，原始的数据有明显的野值和噪声，那要不要把原始的带噪声的数据进行滤波？
**My Coding Family**
04-30 1740
🏆 本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，致力于分享我在项目实战过程中遇到的各类Bug及其原因，并提供切实有效的解决方案。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，本文将为你指引出一条更高效的Bug修复之路，助你早日登顶，迈向财富自由的梦想🚀！同时，欢迎大家关注、收藏、订阅本专栏，更多精彩内容正在持续更新中。让我们一起进步，Up！Up！Up！    备注： 部分问题/难题源自互联网，经过精心筛选和整理，结合数位十多年大厂实战经验资深大佬经验总结所得，数条可行方案供所需之人参考。
logistic回归X与logitP线性关系的图像观察
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之前在百度文库中看到这个pandas教程，感觉很不错，现在把他整理放到这里来
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python中用pandas将数据整理写入另一个文件
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可以使用 pandas 的 DataFrame 和 to_csv 方法将数据整理写入另一个文件。 1. 首先，读取原始数据，可以使用 pandas 的 read_csv 方法： ```python import pandas as pd # 读取原始数据 df = pd.read_csv('input_file.csv') ``` 2. 对数据进行处理和整理，可以使用 pandas 的各种方法进行数据清洗、计算等操作。 ```python # 对数据进行处理和整理 df = df.dropna() # 删除缺失值 df['new_column'] = df['column1'] + df['column2'] # 添加新列 ``` 3. 将处理后的数据写入到另一个文件中，可以使用 DataFrame 的 to_csv 方法： ```python # 将处理后的数据写入到另一个文件中 df.to_csv('output_file.csv', index=False) ``` 其中，to_csv 方法的第一个参数为输出文件的路径，index=False 表示不输出行索引。
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