需求: 导入文件,查看原始数据 将人口数据和各州简称数据进行合并 将合并的数据中重复的abbreviation列进行删除 查看存在缺失数据的列 找到有哪些state/region ...
需求: .导入文件,查看原始数据 .将人口数据和各州简称数据进行合并 .将合并的数据中重复的abbreviation列进行删除 .查看存在缺失数据的列 .找到有哪些state region使得state的值为NaN,进行去重操作 .为找到的这些state region的state项补上正确的值,从而去除掉state这一列的所有NaN 合并各州面积数据areas .我们会发现area sq.mi 这 ...
2020-06-29 21:47 0 667 推荐指数:
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需求: 导入文件,查看原始数据 将人口数据和各州简称数据进行合并 将合并的数据中重复的abbreviation列进行删除 查看存在缺失数据的列 找到有哪些state/region使得state的值为NaN,进行去重操作 为找到的这些state/region的state项 ...
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目录 1. 相关性分析 1.1 数据读取 1.2 合并数据 1.3 求相关系数 2. 假设检验 2.1 分析案例 2.2 数据 2.3 代码 1. 相关性分析 相关性分析是指 ...
1、数据分析步骤 2、案例 ...
这篇文章用pandas对全球的人口数据做个简单分析。我收集全球各国1960-2019年人口数据,包含男女和不同年龄段,共6个文件。 pop_total.csv: 各国每年总人口 pop_female.csv:各国每年女性人口 pop_male.csv: 各国每年男性人口 ...
. 数据的选取和索引 Pandas对数据的基本操作 ...
第一部分: ipython http://www.cnblogs.com/cgzl/p/7623347.html 第二部分: numpy http://www.cnblogs.com/cgzl/p/7630065.html 这里是Pandas的第一部分, 预计Pandas会有很多部分...... ...