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Series和DataFrame的基本操作

2019-11-09 00:51

生机勃勃、reindex() 方法:重新索引

针对 Series

 

再也索引指的是基于index参数重新实行排序。

比如传入的索引值在数量里海市蜃楼,则不会报错,而是增加缺点和失误值的新行。

不想用缺点和失误值,可以用 fill_value 参数内定填充钱。

例如:

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fill_value 会让拥有的缺失值都填充为同三个值,假使不想这么而是用相邻的要素(左可能右卡塔尔国的值填充,则足以用 method 参数,可选的参数值为 ffill 和 bfill,分别为用前值填充和用后值填充:

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针对 DataFrame

 

重复索引操作:

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二、drop() 方法:遗弃数据

 

针对 Series

 

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针对 DataFrame

 

非但能够去除行,还是能去除列:

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三、索引、选择和过滤

 

针对 Series

 

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急需小心一点的是,利用索引的切成片运算与习以为常的 Python 切丝运算分裂,其背后是包括的,既包罗最终多个的项。比较:

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赋值操作:

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针对 DataFrame

 

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DataFrame 中的 ix 操作:

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四、算术运算和数量对齐

 

针对 Series

 

将2个对象相加时,具备重叠索引的索引值会相加管理;不重叠的目录则取并集,值为 NA:

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针对 DataFrame

 

对齐操作会同一时间发出在行和列上,把2个对象相加会得到四个新的对象,其索引为原本2个目的的目录的并集:

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和Series 对象相似,不重叠的索引会取并集,值为 NA;假使不想那样,试试使用 add() 方法开展多少填充:

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五、函数应用和映射

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将二个 lambda 表明式应用到每列数据里:

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除去lambda 表明式还足以定义四个函数:

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六、排序

 

针对 Series

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针对 DataFrame

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七、排名

 

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八、带有重复值的轴索引

 

目录不强制唯豆蔻梢头,举例一个双重索引的 Series:

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设置步骤已经在首篇小说里写过了,这里不在赘述。应用Python举行数量剖判(1) 简要介绍

接下去风度翩翩篇小说内容是:选拔Python实行数量剖判(9) pandas底子: 汇总总计和测算,有意思味的情人款待关心本博客,也接待大家增加争辨举办座谈。

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