1.笔记数据分析之pandas基础dropna函数的详细用法 使用dropna函数处理DataFrame对象 In[232]:data=DataFrame([[1,6.5,3],[1,np.nan,np.nan],[np.nan,np.nan,np.nan],[np.nan,6.5,3]])In[233]:cleaned=data.dropna()In[234]:data Out[234]:01201.06.53.011.0NaNNaN2NaNNaNNaN3NaN6.53.0In[235]:cleaned https://www.jianshu.com/p/32ae231d44eb

2.dataframe数据常用python操作pythondataframe5.8 dataframe某列或多列或所有列重命名 5.9 dataframe索引列相关操作 5.10 dataframe排序相关操作 6.1算术运算 6.2统计运算 6.3行列运算 6.5merge运算扩展 6.6其他运算 7.dataframe 时间序列基本操作 7.1生成时间序列数据 7.2按时间排序 7.3统计时间范围内的数据 https://blog.csdn.net/s1164548515/article/details/138835301

3.python取dataframe中数据画图pythondataframe画图1. 基本用法 ts = pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range("1/1/2000", periods=1000)) ts = ts.cumsum() ts.plot(); 1. 2. 3. 2. 展示多列数据 df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4), index=pd.date_range("1/1/2000", periods=1000), columns=list("ABCD")https://blog.51cto.com/u_16099199/9183840

4.pandas.DataFrame如何使用?总结pandas.DataFrame实例用法总结pandas.DataFrame实例用法 这篇文章主要给大家介绍了关于python中pandas.dataframe排除特定行的方法,文中给出了详细的示例代码,相信对大家的理解和学习具有一定的参考价值,需要的朋友们下面来一起看看吧。前言大家在使用python进行数据分析时,经常要使用到的一个数据结构就是pandas的dataframe,关于python中pandas.https://www.php.cn/faq/365671.html

5.Pandas中的getdummies()函数实战应用详解1. 基本用法 假设我们有一个包含性别信息的DataFrame: import pandas as pd # 创建一个包含性别信息的DataFrame df = pd.DataFrame({ 'gender': ['male', 'female', 'male', 'female', 'other'] }) # 使用get_dummies()进行独热编码 dummies = pd.get_dummies(df['gender']) print(dummies) 输出:https://developer.aliyun.com/article/1508297

6.Pandas中使用pivotdata: 要进行汇总的DataFramevalues: 需要聚合的列index: 行索引columns: 列索引aggfunc: 聚合函数,默认为meanfill_value: 填充缺失值margins: 是否添加汇总行/列dropna: 是否删除全为NaN的列 2. 基本用法示例 让我们通过一个简单的例子来了解pivot_table的基本用法: https://xueqiu.com/6597170251/305126357

7.pandas中drop()函数用法pandas中DataFrame的基本用法 1.pandas的DateFrame的用法: 环境为:python3 + linux + jupyter-notebook 2. # 我们打印stock_day_rise的结果是下面这样一组数据: 对于这样的数据展示给用户的效果不太直观, 我们使用pandas的DateFrame来给他操作一下; # 得到的结果如下,可以看到这个数据比以前多了一个行列的索引:https://www.pianshen.com/article/4043363518/