文章浏览阅读7w次，点赞60次，收藏238次。一、pandas.apply()1.1遍历DataFrame的元素（一行数据或者一列数据）dataframe.apply(function,axis)对一行或一列做出一些操作（axis=1遍历行，axis=0遍历列）1.1.1 行遍历1.1.2 列遍历默认列遍历1.2遍历Ser......
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文章浏览阅读445次。一，显示数据1.1 df.head()显示前几条数据1.2 df.tail()显示前几条数据1.3 df全部显示二，help帮助函数，查看函数用法注：函数必须带上包名三、查看dataframe3.1 df.info()查看数据整体情况3.2df.index查看数据行索引3.3 df......
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文章浏览阅读1.6k次。一、读数据以kaggle竞赛，Titanic数据为例1.1pandas.read_csvpandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=', ', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, m..._filepath_or_buffer...
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文章浏览阅读1k次。一、增加数据1.1 增加一行1.2 增加一列1.3 pd.concat()拼接数据注：pd.concat()既可以增加行，又可以增加列pd.concat(objs, axis=0, join=‘outer’, join_axes=None, ignore_index=False,keys=None, levels=None, names=None, verify_integrit..._怎么用......
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文章浏览阅读1.3k次。等额本息还款 选择等额本息还款方式时，每个月还款金额是固定的，此时每个月还款的利息和本金都是变化的。介绍几个定义：年利率，银行约定的贷款年利率，如果商贷4.9%月利率= 年利率/12代还本金=......
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文章浏览阅读239次。导读看过近期推文的读者，想必应该知道笔者最近在开一个数据分析常用工具对比的系列，主要是围绕SQL、Pandas和Spark三大个人常用数据分析工具，目前已完成了基本简介、数据读取、选取特定..._spark.sql(sql1)......
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文章浏览阅读2k次。导读Pandas对于日常数据分析和处理来说是最常用的工具（没有之一），笔者之前也总结分享了很多相关用法和技巧。与之不同，今天本文来介绍几个已经在函数文档中列入"deprecated"的函数/属性，可能......
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文章浏览阅读3.8w次，点赞20次，收藏87次。 单变量频数统计&多变量分组统计中的相关方法～1. count&unique&nuniqueimport pandas as pdtest_data = pd.DataFrame({ 'x1': ["a", "b", "c", "b"], "x......
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文章浏览阅读1.6w次，点赞57次，收藏59次。做数据分析和人工智能运算前常常需要大量的数据准备工作，也就是把各种数据源以及各种规格的数据整理成统一的格式。因为情况非常复杂多样，很难有某种可视化工具来完成此项工......
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文章浏览阅读584次，点赞3次，收藏4次。文章目录一、行索引1.1、df.loc()，用label值定位1.1.1 定位一个索引1.1.2 定位多个索引二、列索引2.1 df[]，用label值定位2.1.1 定位一个索引2.1.2 定位多个索引三、行列组合索引3.1、df.iloc()，用po......
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文章浏览阅读1.2w次，点赞5次，收藏37次。import pandas as pdimport tushare as tsdata = ts.get_hist_data('601688', '2017-06-01')#用tushare获取行情data = data.sort()#对数据进行排序df = pd.DataFrame()#创建一个新的DataFramedf['close'] = data['close'] # 新Da..._df['open']......
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文章浏览阅读10w+次，点赞26次，收藏97次。1 排序 按照某一列的大小进行排序。Py3目前提供两个函数。 1.1 sort_index 这个函数似乎不建议使用了，推荐使用sort_values详情参看：官方文档。 ## 参数sort_index(axis=0, level=None, asce......
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文章浏览阅读129次。 print dataframe时的参数控制，index和列间隔。直接看代码~去除indeximport pandas as pdpd.__version__'1.1.5'df = pd.DataFrame({"id":[1,2,3],"name":["jordan","kobe","duncan"],"team":["Bull......
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文章浏览阅读2.4k次，点赞3次，收藏6次。1.问题两个数据表，长度不一样。第一个表格中的数据比第二个表格中多出些行，要以第二个表格的数据为准，删掉第一个表格中多余的数据。2.解决思路两个数据的第一列，也就是时间 [......
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文章浏览阅读1.1k次。DataFrame中的行列数量太多，print打印出来会显示不完全解决办法：#显示所有列pd.set_option('display.max_columns', None)#显示所有行pd.set_option('display.max_rows', None)#设置value的显示长度为200，默认为50pd.set_option('max_colwidt......
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