一、Series Pandas的核心是三大數據結構：Series、DataFrame和Index。絕大多數操作都是圍繞這三種結構進行的。 Series是一個一維的數組對象，它包含一個值序列和一個對應的索引序列。 Numpy的一維數組通過隱式定義的整數索引獲取元素值，而Series用一種顯式定義 ...

數據框（data.frame）是最常用的數據結構，用於存儲二維表（即關系表）的數據，每一列存儲的數據類型必須相同，不同數據列的數據類型可以相同，也可以不同，但是每列的行數（長度）必須相同。數據框的每列都有唯一的名字，在已創建的數據框上，用戶可以添加計算列。 1 創建 ...

實際應用pandas過程中，經常會用到category數據類型，通常以string的形式顯示，包括顏色（紅，綠，藍），尺寸的大小（大，中，小），還有地理信息等（國家，省份），這些數據的處理經常會有各種各樣的問題，pandas以及scikit-learn兩個包可以將category數據轉化 ...

縱軸表示不同索引axis=0,橫軸表示不同列axis=1 DataFrame類型創建 1.從二維ndarray對象創建 2.從一維ndarray對象字典創建 3.從列表類型的字典創建 ...

在SQL語言中去重是一件相當簡單的事情，面對一個表（也可以稱之為DataFrame）我們對數據進行去重只需要GROUP BY 就好。 1.DataFrame去重 但是對於pandas的DataFrame格式就比較麻煩，我看了其他博客優化了如下三種方案。 我們先引入 ...

先看一個非常簡單的例子： 有什么方法可以將列轉換為適當的類型？例如，上面的例子，如何將列2和3轉為浮點數？有沒有辦法將數據轉換為DataFrame格式時指定類型？或者是創建DataFrame，然后通過某種方法更改每列的類型？理想情況下，希望以動態的方式做到這一點，因為可以有數 ...

先看一個非常簡單的例子： 有什么方法可以將列轉換為適當的類型？例如，上面的例子，如何將列2和3轉為浮點數？有沒有辦法將數據轉換為DataFrame格式時指定類型？或者是創建DataFrame，然后通過某種方法更改每列的類型？理想情況下，希望以動態的方式做到這一點，因為可以有數 ...

數據類型object與category比較 category數據類型 官方文檔是這樣描述的： Categoricals 是 pandas 的一種數據類型，對應着被統計的變量。 　　1.Categoricals 是由固定的且有限數量的變量組成的。比如：性別、社會階層、血型、國籍、觀察時段 ...