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本文多图例，建议阅读5分钟。本文通过图例的方式，举例说明了pandas中旋转和重塑函数的实现方式。我喜欢使用python的pandas包进行数据分析。之前的文章展示了一些更有趣的数据重塑函数，下面是一些与pandas重塑相关的图例：。热衷于对金融数据架构与
本文实例讲述了Python3.5 Pandas模块之Series用法。分享给大家供大家参考，具体如下：。#1.Series通过numpy一维数组创建。#2.Series直接通过一维数组创建。#Series通过一维数组创建，可以在创建的同时自定义索引值，#
用CSV格式来保存文件是个不错的主意，因为大部分程序设计语言和应用程序都能处理这种格式，所以交流起来非常方便。然而这种格式的存储效率不是很高，原因是CSV及其他纯文本格式中含有大量空白符;而后来发明的一些文件格式，如zip、bzip和gzip等，压缩率则有
reindex更多的不是修改pandas对象的索引，而只是修改索引的顺序，如果修改的索引不存在就会使用默认的None代替此行。且不会修改原数组，要修改需要使用赋值语句。dataframe.reindex()可以改变（行）索引，列或两者。当只传入一个序列时，
主要是DataFrame.apply函数的应用，如果设置axis参数为1则每次函数每次会取出DataFrame的一行来做处理，如果axis为1则每次取一列。如代码所示，判断如果城市名中含有ing字段且年份为2016，则新列test值赋为1，否则为0.dat
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