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使用Pandas DataFrame作为查找

Pandas DataFrame是一个开源的数据分析工具,它提供了高效的数据结构和数据分析功能,可以用于数据清洗、数据处理、数据分析和数据可视化等任务。

Pandas DataFrame的主要特点包括:

  1. 数据结构:DataFrame是一个二维表格,类似于关系型数据库中的表格,可以方便地存储和处理结构化数据。
  2. 灵活的索引:DataFrame可以使用自定义的行索引和列索引,方便根据索引进行数据查找和筛选。
  3. 数据操作:DataFrame提供了丰富的数据操作方法,包括数据过滤、排序、分组、聚合、合并等,可以满足各种数据处理需求。
  4. 缺失值处理:DataFrame可以方便地处理缺失值,提供了灵活的缺失值填充和删除方法。
  5. 数据可视化:DataFrame可以与其他数据可视化工具(如Matplotlib和Seaborn)结合使用,方便地进行数据可视化分析。

Pandas DataFrame适用于各种数据分析场景,包括但不限于:

  1. 数据清洗和预处理:可以使用DataFrame进行数据清洗、去重、缺失值处理等操作,为后续的数据分析和建模提供高质量的数据。
  2. 数据分析和统计:可以使用DataFrame进行数据分析和统计,包括描述性统计、数据聚合、数据透视表等操作,帮助用户发现数据中的规律和趋势。
  3. 数据可视化:可以使用DataFrame结合数据可视化工具进行数据可视化分析,如绘制折线图、柱状图、散点图等,直观地展示数据特征和关系。
  4. 机器学习和建模:可以使用DataFrame作为机器学习和建模的输入数据,进行特征工程、模型训练和评估等操作,帮助用户构建预测模型和进行数据挖掘。

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Pandas DataFrame笔记

1.属性方式,可以用于列,不能用于行 2.可以用整数切片选择行,但不能用单个整数索引(当索引不是整数时) 3.直接索引可以使用列、列集合,但不能用索引名索引行  用iloc取行,得到的series: df.iloc...[1] 4.和Series一样,可以使用索引切片 对于列,切片是不行的(看来对于DF而言,还是有“行有序,列无序”的意思) 5.ix很灵活,不能的:两部分必须有内容...,至少有:   列集合可以用切片方式,包括数字和名称 6.索引切片或者ix指定都可以获取行,对单行而言,有区别 对多行而言,ix也是DataFrame 7.三个属性 8.按条件过滤   貌似并不像很多网文写的...,可以用.访问属性 9.复合条件的筛选 10.删除行 删除列 11.排序 12.遍历 数据的py文件 from pandas import Series,DataFrame import pandas...35000,'Texas':71000,'Oregon':16000,'Uath':5000}) se1=Series([4,7,-5,3],index=['d','b','a','c']) df1=DataFrame

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