Python数据分析与应用-使用pandas进行数据预处理.pdf,使用pandas进行数据预处理 目录 1 合并数据 2 清洗数据 3 标准化数据 4 转换数据 5 小结 2 堆叠合并数据 1.横向表堆叠 Ø 横向堆叠,即将两个表在X轴向拼接在一起,可以使用concat函数完成,concat函数地基本语法如下。
Python数据分析必备-Pandas库汉化手册.pdf 关闭预览 想预览更多内容,点击免费在线预览全文 免费在线预览全文 Pandas 手册汉化 此页面概述了所有公共pandas 对象,函数和方法。pandas.*命名空间中公开的所有类 和函数都是公共的。 一些子包是公共的,其中包括pandas.errors,pandas.plotting,和 pandas.testing。文档 中提到...
《Python数据分析常用手册》NumPy和Pandas篇.pdf,《Python数据分析常用手册》NumPy和Pandas篇 一、常用库 1.NumPy NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包。部分功能如下: ndarray, 具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。 用于对整组数据进行快速
pandasis a Python package that provides fast, flexible, and expressive data structures designed to make working with "relational" or "labeled" data both easy and intuitive. It aims to be the fundamental high-level building block for doing practical,real worlddata analysis in Python. Additionally,...
此外,既然是把 html 文件转为 pdf,那么也要有相应的库支持, wkhtmltopdf 就是一个非常好的工具,它可以用适用于多平台的 html 到 pdf 的转换,pdfkit 是 wkhtmltopdf 的Python封装包。首先安装好下面的依赖包,接着安装 wkhtmltopdf pipinstallrequestspipinstallbeautifulsoup4pipinstallpdfkit...
与 numpy/python 中的情况类似 In [33]: df.iloc[3:5,0:2] Out[33]: A B 2013-01-04 0.721555 -0.706771 2013-01-05 -0.424972 0.567020 3 、 通过指定一个位置的列表 ,与 numpy/python 中的情况类似 12 十分钟搞定 Pandas In [34]: df.iloc[[1,2,4],[0,2]] Out[34]: A C 2013-01-...
python import pandas as pd # 读取数据文件 data = pd.read_csv('data.csv') # 数据清洗 data.dropna(inplace=True) # 删除缺失值 data.drop_duplicates(inplace=True) # 删除重复行 # 数据转换 data['price'] = data['price'].str.replace('$', '') # 将美元字符替换为空格 # 数据...
```python # 创建Excel工作簿和工作表 wb = Workbook ws = wb.active #将DataFrame中的数据写入Excel工作表 for index, row in df.iterrows: for col_index, value in enumerate(row): ws.cell(row=index+1, column=col_index+1, value=str(value)) ...
如果你想获得完整PDF可以通过以下方式获得 请在vx公众号【python数据分析之禅】后台回复“pandas文档”获取高清pdf... 查看原文 太实用啦:Pandas官方文档中文版PDF下载 Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集;它的使用基础是Numpy(提供高性能的矩阵运算);用于数据挖掘和数据分析,同时也提供数据清洗功能。学习...
df2.rename(columns={'Chinese': 'YuWen', 'English': 'Yingyu'}, inplace = True) 3. 去重复的值 数据采集可能存在重复的行,这时只要使用drop_duplicates()就会自动把重复的行去掉。 df = df.drop_duplicates() #去除重复行 12 df = df.drop_duplicates() #去除重复行 ...