需求: 導入文件,查看原始數據 將人口數據和各州簡稱數據進行合並 將合並的數據中重復的abbreviation列進行刪除 查看存在缺失數據的列 找到有哪些state/region ...
需求: .導入文件,查看原始數據 .將人口數據和各州簡稱數據進行合並 .將合並的數據中重復的abbreviation列進行刪除 .查看存在缺失數據的列 .找到有哪些state region使得state的值為NaN,進行去重操作 .為找到的這些state region的state項補上正確的值,從而去除掉state這一列的所有NaN 合並各州面積數據areas .我們會發現area sq.mi 這 ...
2020-06-29 21:47 0 667 推薦指數:
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需求: 導入文件,查看原始數據 將人口數據和各州簡稱數據進行合並 將合並的數據中重復的abbreviation列進行刪除 查看存在缺失數據的列 找到有哪些state/region使得state的值為NaN,進行去重操作 為找到的這些state/region的state項 ...
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目錄 1. 相關性分析 1.1 數據讀取 1.2 合並數據 1.3 求相關系數 2. 假設檢驗 2.1 分析案例 2.2 數據 2.3 代碼 1. 相關性分析 相關性分析是指 ...
1、數據分析步驟 2、案例 ...
這篇文章用pandas對全球的人口數據做個簡單分析。我收集全球各國1960-2019年人口數據,包含男女和不同年齡段,共6個文件。 pop_total.csv: 各國每年總人口 pop_female.csv:各國每年女性人口 pop_male.csv: 各國每年男性人口 ...
. 數據的選取和索引 Pandas對數據的基本操作 ...
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 這里是Pandas的第一部分, 預計Pandas會有很多部分...... ...