5.2 多列分组 Multiple columns 6.1 特征 Features 6.1 定量特征 Quantitative 6.2 加权特征 Weigthed features 7.1 过滤条件 Filter conditions 7.2 用函数过滤 Filters from functions 7.3 特征过滤 Feature filtering 8.1 特征排序 Sorting by feat
# 使用ix进行下表和名称组合做引 data.ix[0:4, ['open', 'close', 'high', 'low']] # 推荐使用loc和iloc来获取的方式 data.loc[data.index[0:4], ['open', 'close', 'high', 'low']] data.iloc[0:4, data.columns.get_indexer(['open', 'close', 'high', 'low'])] open close hig...
#从CSV文件加载数据 df=pd.read_csv('sales_data.csv',parse_dates=['order_date'])# 基础数据探查三步法print("数据结构概览:")print(df.info())print("\n数据统计摘要:")print(df.describe(include='all'))print("\n首尾数据样本:")display(df.head(3),df.tail(2)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. ...
2.columns 列索引 3.T 转置 4.values 值索引 5.describe 快速统计 行索引: 列索引: T转置: values 值索引: describe 快速统计 ---恢复内容开始--- series数据操作: 增: 删: 改: 查: 算术运算符: """add 加(add) sub 减(substract) div 除(divide) mul 乘(multiple)""" 加: 减: 乘: 除: 当...
describe is one such example, producing multiple summary statistic in one shot: --> (describe()方法是对列变量做描述性统计)"describe() 返回列变量分位数, 均值, count, std等常用统计指标" " roud(2)保留2位小数" df.describe().round(2) ...
数据(values):通常是一个 NumPy 数组,存储实际的数据。 索引(index):一个与数据相关联的标签序列,用于访问和标识数据。索引可以是整数、字符串、日期时间等。 1.1.1Series的创建与基本属性 a. 从不同数据源创建Series Pandas 提供了多种创建Series对象的方式: ...
采样后放回 sample_replace = df_inner.sample(n=6, replace=True) print("\n采样后放回:") print(sample_replace) # 5.数据表描述性统计 desc_stats = df_inner.describe().round(2).T print("\n数据表描述性统计:") print(desc_stats) """ 数据表描述性统计:包括计数、均值、标准差、最小值、...
['父母子女个数'])#任务5:学会使用pandas describe()函数查看数据基本统计信息frame2 = pd.DataFrame([[1.4, np.nan], [7.1, -4.5], [np.nan, np.nan], [0.75, -1.3] ], index=['a', 'b', 'c', 'd'], columns=['one', 'two'])frame2#使用describe()函数查看基本信息frame2.describe()...
describe is one such example, producing multiple summary statistic in one shot: --> (describe()方法是对列变量做描述性统计) "describe() 返回列变量分位数, 均值, count, std等常用统计指标"" roud(2)保留2位小数"df.describe().round(2) 1. 2. 3. 4. 'describe() 返回列变量分位数, 均值,...
pandas.series.describe syntax You can also use the Pandas describe method on pandas Series objects instead of dataframes. The most common use of this though is to usedescribe()on individual columns of a Pandas dataframe (remember, each column of a dataframe is technically a Pandas Series). ...