1.DataFrame常用基本操作DataFrame常用基本操作 1.对DataFram进行合并操作 data = pd.merge(df1,df2,left_on = "名称",right_on = " 姓名") #对数据进行左右合并 data = pd.concat([df1,df2,df3,df4],axis = 0) #对数据进行上下合并 df_inner=pd.merge(df,df1,how='inner')https://www.jianshu.com/p/9e0af7fbcbb7

2.PandasDataFrame怎么将数组转为dataframeNumpy是Python中一个非常强大的科学计算库,它提供了许多高效的数组操作方法。Pandas是另一个重要的数据处理库,它基于Numpy,并提供了更高级别的数据分析和处理工具。在数据科学领域,我们通常需要将Numpy数组转换为Pandas DataFrame来进行更复杂的数据处理和分析。 https://blog.csdn.net/qrx941017/article/details/136547997

3.Pandas数据分析入门DataFrame 简单示例代码和输出结果如下: import pandas as pd# 数据data = [['apple',10],['banana',12],['orange',31]]# 指定列索引df = pd.DataFrame(data,columns=['type','number'],dtype=float)print(df) 使用ndarrays 创建-键是列索引,值是数据 https://developer.aliyun.com/article/1242389

4.数据类型转换在大数据分析中,经常用到的两个包numpy和pandas,而把list转为series ser = pd.Series(data, index=['one','two','three']) 把seires转为matrix mat = ser.as_matirx() list转为Dataframe df=np.Dataframe(data, index=['one','two','three'], columns=['year','flag','status']) #dataframe转为ndarray https://juejin.cn/post/6844904154033455118

5.浅谈python中常用的8种经典数据结构python原生数据结构:元组Tuple(),列表List[],集合Set{},字典Dictionary{A:B};NumPy包中的数据结构:数组Ndarray(带多种操作),矩阵Matrix(多种线性代数计算);Pandas包中的数据结构:序列Series(索引+1列数据),数据框DataFrame(索引+多列数据表)。 NumPy包中的数据结构 https://www.inte.net/news/277972.html

6.python创建dataframe变量名创建dataframe对象构成DataFrame的ndarrays的长度必须相同,若指定索引Index,则传入的索引index的长度与必须与ndarray数据的长度相同。默认索引为range(n):n为数据长度 1.1.4 lists 的字典 1.1.5 Series 1.2 函数参数:index 1.2.1 不指定index 1.2.2 指定index 1.2.3 当data为Series https://blog.51cto.com/u_16213693/9697649

7.DataFrame对象的创建与操作2龙船学院9.3 ndarray数组对象的创建与操作207:06 9.4 Numpy矩阵运算00:00 9.5 matplotlib的应用100:00 9.6 matplotlib的应用200:00 9.7 matplotlib的应用306:34 10.pandas数据分析 10.1 pandas简介00:00 10.2 Series对象的创建与操作100:00 10.3 Series对象的创建与操作204:16 10.4 DataFrame对象的创建与操作100:00 https://edu.imarine.cn/video-5385.html