原文:利用Python进行数据分析(8) pandas基础: Series和DataFrame的基本操作

一 reindex 方法:重新索引 针对 Series 重新索引指的是根据index参数重新进行排序。 如果传入的索引值在数据里不存在,则不会报错,而是添加缺失值的新行。 不想用缺失值,可以用 fill value 参数指定填充值。 例如: fill value 会让所有的缺失值都填充为同一个值,如果不想这样而是用相邻的元素 左或者右 的值填充,则可以用 method 参数,可选的参数值为 ff ...

2016-08-07 11:49 0 18103 推荐指数:

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利用pandas进行数据分析之二:DataFrameSeries数据结构对比

SeriesDataFrame对比学习 文章为本人原创,未经同意请勿转载,http://www.cnblogs.com/smallcrystal/ Series:构建的方法,一组数组(列表或元组),利用Series(),自动生成索引。或Series(字典),值只有一列,无列索引,只有行 ...

Fri Aug 26 23:07:00 CST 2016 0 8759
利用python进行数据分析pandas入门

转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/26100976 目录:5.1 pandas数据结构介绍5.1.1 Series5.1.2 DataFrame5.1.3索引对象5.2基本功能 5.2.1重新索引5.2.2丢弃指定轴上的项5.2.3索引、选取和过滤5.2.4 ...

Sun Feb 11 22:45:00 CST 2018 0 2014
利用python进行数据分析——pandas与索引

1. pandas包括seriesdataframe Series Series是一维的数组型对象。 Series包含了索引index和值value。比如说: DataFrame DataFrame是矩阵的数组表。 DataFrame既有行索引也有列索引,它可 ...

Sun Sep 01 00:34:00 CST 2019 0 1547
利用Python进行数据分析》---pandas入门

pandas数据结构介绍 要使用pandas,你首先要熟悉它的两个主要数据结构:SeriesDataFrame。虽然它们并不能解决所有问题,但它们为大多数应用提供了一种可靠的、易于使用的基础 Series Series的字符串表现形式为:索引在左,值在右。由于我们没有为数据 ...

Mon Dec 30 19:42:00 CST 2019 0 309
利用Python进行数据分析(10) pandas基础: 处理缺失数据

数据不完整在数据分析的过程中很常见。 pandas使用浮点值NaN表示浮点和非浮点数组里的缺失数据pandas使用isnull()和notnull()函数来判断缺失情况。 对于缺失数据一般处理方法为滤掉或者填充 ...

Sun Aug 14 00:13:00 CST 2016 0 19674
利用Python进行数据分析(12) pandas基础: 数据合并

pandas 提供了三种主要方法可以对数据进行合并: pandas.merge()方法:数据库风格的合并; pandas.concat()方法:轴向连接,即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起; 实例方法 ...

Fri Aug 12 19:06:00 CST 2016 1 3434
 
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