Pandas实用指南

深入介绍Pandas库,涵盖基础操作、数据清洗、分组聚合、合并连接、时间序列处理等核心功能。通过实例和实践,帮助学员高效运用Pandas进行数据分析,适合数据科学家和分析师

2024-10-04
分享
收藏

目录

pandas使用教程:导入数据和查找行和列,条件选择 pandas使用教程:pandas数据排序sort_values和分组groupby pandas使用教程:apply函数、聚合函数agg和transform pandas使用教程:迭代、填充和合并 pandas使用教程:pandas resample函数处理时间序列数据 pandas使用教程:数据透视表函数 pivot_table pandas使用教程:pandas计数count和索引设置set_index、reset_index python将dataframe数据导入MongoDB非关系型数据库 pandas将dataframe数据导入MySQL pandas教程:Handling Missing Data 处理缺失数据 pandas教程:Data Transformation 数据变换、删除和替换 pandas教程:String Manipulation 字符串处理和正则表达式re pandas教程:Hierarchical Indexing 分层索引、排序和统计 pandas教程:Combining and Merging Datasets 合并数据集 pandas教程:Reshaping and Pivoting 整形和旋转 Reading and Writing Data in Text Format pandas教程:Binary Data Formats 二进制数据格式 pandas教程:Interacting with Web APIs API和数据库的交互 Introduction to pandas Data Structures pandas的数据结构 pandas教程:Essential Functionality 索引 过滤 映射 排序 pandas教程:Summarizing and Computing Descriptive Sta numpy教程:The NumPy ndarray numpy教程:Universal Functions 通用函数 伪随机数 Array-Oriented Programming with Arrays 数组导向编程 numpy教程:Example Random Walks 随机漫步 pandas教程:GroupBy Mechanics 分组机制 pandas教程:Data Aggregation 数据聚合 Apply:General split-apply-combine 通常的分割-应用-合并 Pivot Tables and Cross-Tabulation 数据透视表和交叉表 Date and Time Data Types and Tools 日期和时间数据类型及其工具 pandas教程:Time Series Basics 时间序列基础 Date Ranges, Frequencies, and Shifting 日期范围,频度,和位移 pandas教程:Time Zone Handling 时区处理 pandas教程:Periods and Period Arithmetic 周期和周期运算 Resampling and Frequency Conversion 重采样和频度转换 pandas教程:Categorical Data 类别数据 pandas教程:Advanced GroupBy Use 高级GroupBy用法 pandas教程:Techniques for Method Chaining 方法链接的技巧 Interfacing Between pandas and Model Code pandas Creating Model Descriptions with Patsy 利用Patsy创建模型 pandas教程:Introduction to statsmodels statsmodels简介 pandas教程:时区计数 USA.gov Data from Bitly USA.gov数据集 pandas教程:MovieLens 1M Dataset MovieLens 1M数据集 pandas教程:US Baby Names 1880–2010 1880年至2010年美国婴儿姓名 pandas教程:USDA Food Database USDA食品数据库 2012 Federal Election Commission Database 2012联邦选举 pandas-profiling / ydata-profiling介绍与使用教程 Introduction to scikit-learn scikit-learn简介