目錄 刪除重復元素 (duplicated) 映射 (replace) Series替換操作 DataFrame替換操作 map函數 使用聚合操作對數據異常值檢測和過濾 排序 數據分類處理 (重點) 分組 ...

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數據丟失(缺失)在現實生活中總是一個問題。 機器學習和數據挖掘等領域由於數據缺失導致的數據質量差，在模型預測的准確性上面臨着嚴重的問題。 在這些領域，缺失值處理是使模型更加准確和有效的重點。 使用重構索引(reindexing)，創建了一個缺少值的DataFrame。 在輸出中，NaN表示 ...

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pandas是基於numpy包擴展而來的，因而numpy的絕大多數方法在pandas中都能適用。 pandas中我們要熟悉兩個數據結構Series 和DataFrame Series是類似於數組的對象，它有一組數據和與之相關的標簽組成。 import pandas as pd ...

內容匯總目錄： df插入一行 相同列名df合並 df去極值 df行、列分別求和 https://blog.csdn.net/zhili8866/article/detai ...

1、pandas對缺失數據的處理 我們的數據缺失通常有兩種情況： 　　1、一種就是空，None等，在pandas是NaN(和np.nan一樣)　　　　解決方法： 　　　　　　　　判斷數據是否為NaN：pd.isnull(df),pd.notnull(df) 　　　　　　　　處理 ...

介紹 Pandas 是非常著名的開源數據處理庫，我們可以通過它完成對數據集進行快速讀取、轉換、過濾、分析等一系列操作。同樣，Pandas 已經被證明為是非常強大的用於處理時間序列數據的工具。本節將介紹所有 Pandas 在時間序列數據上的處理方法。 知識點 創建時間對象 時間索引 ...