本章导读
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目录
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一，对象的创建
?1.1 pandas series对象
?serise 是带标签数据的一维数组
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?1.1.1 用列表创建
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?如果定义的时候数据类型是缺省的，则根据元素自动判断
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?数据支持多种类型
?数据可以强制改变
如果不能强制转换，比如最后一个列子，就会报错
1.1.1 用一维numpy数组创建
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?1.1.2 用字典创建
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?1.2 Pandas DataFrame对象
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?1.2.1 通过series对象创建
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?有行标签，没有列表签，默认为0，1……，
解决方法，起一个列的名字
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?1.2.2通过series对象字典创建
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?第二个创建了一个字典
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?1.2.3 通过字典列表对象创建
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?1.2.4通过numpy二维数组创建
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?二，DataFrame的性质
?2.1 属性
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?抛弃标签，只要数据
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?2.2索引
仍然带有标签
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?2.3 切片
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?同样 .ilco相对取值也是可以的
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分散取值的第一个会报错，但是iloc是可行的
?2.4 布尔索引
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?2.5 赋值
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?三，数值运算与统计分析
3.1 数据的查看
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把第0行第3列设置为NaN
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?3.2 numoy通用函数同样适用于Pandas
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?生成30*30的一个矩阵
?· 求转置
?在建立一个30*30的矩阵
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实现矩阵的乘法
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? 广播运算
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?3.3 新的用法
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?用fill_value=0 来填充
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对每一列求和??????????????????????????????????????? 对行求和
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?求最大值的坐标
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?众数
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?对于字符串类型
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?只看abcd与其中某一列的相关系数
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行或列方向上的累加
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?四 ，缺失值处理
?4.1 发现缺失值
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?删除列中全是缺失值的列
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?.stack 是摊平的作用
这个是求整体的平均值
?五，合并数据
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这种情况容易引起歧义，为了防止这种歧义，可以用下面这个方式来处理
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?更改顺序后依然可以合并，电脑自动处理
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?如果不想抛弃其余城市 ，可以用下面的方法来处理
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?六，分组和数据透视表
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??????? ·相当于每行后面分配个数字，按照数字来进行分组
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?七，其他
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?知识总结
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