Wind_know的博客

目录 导包 读取数据 取前45行 图表中存在不规范数据，去掉该类数据 缺失数据填充 查看是否有空数据 处理数字 评分，还要读取评分表 将列属性时间数据转化为浮点数据 两张表索引不太对应，改变一下 增加字段 先转化数据 计算成绩 同理处理体前屈，引体，肺活量。 调整顺序 BMI指数 统计分析 画图 Pandas在处理千万行级别的数据中有非常高的实用价值，pandas 本质上是对表格数据的封装，而表格数据处理必然需要遍历数据。然而，在实际使用 pandas 过程中，一般都不

Pandas是科学计算中很重要的一个库，pandas提供的数据结构DataFrame与json的契合度高，转化起来很方便。 目录 Randn()函数 合并(CONCAT ) 加入（SQL） 分组计算 数据聚合 载入数据到 Pandas 索引及列名 逐块读取数据 保存数据到磁盘 时间日期 时间日期在 Pandas 里的作用 Python datetime Randn()函数 作用：（标准正态分布是以0为均数、以1为标准差的正态分布，记为N（0，1））,通过本函数可以返回..

在进行科学计算中，pandas 它是一个核心包，里面有很多其他包的功能。 目录 数据整形 数据透视表 时间序列 核心数据结构 Series 从 ndaray 创建 从字典创建 从标量创建 Series 是类 ndarray 对象 Series 是类字典对象 标签对齐操作 name 属性 DataFrame 从字典创建 从结构化数据中创建 从元组字典创建 从 Series 创建 列选择/增加/删除 Panel 电影数据分析 准备工作 数据说明 利用 Pan.