探索性数据分析——Profiling 可以快速预览数据

verify_integrity：默认为false，检查新索引的副本。否则，请将检查推迟到必要时进行。将其设置为false将提高该方法的性能。data = {‘A‘: [‘A0‘, ‘A1‘, ‘A2‘, ‘A3‘, ‘A4‘, ‘A5‘, ‘A6‘, ‘

# 查看所有的交易额信息。# 交易额最小的三个数据。工号 姓名 日期 时段 交易额 柜台。12 1005 周七 20190302 9:00-14:00 580 日用品。7 1001 张三

dataframe.loc[dataframe.交易额 < 1500,‘交易额‘] = dataframe[dataframe.交易额 < 1500][‘交易额‘].map. 2 1003 王五 20190301 9:00-14:0

https://www.cnblogs.com/oklizz/p/11766788.html pandas速查手册 https://www.pypandas.cn/docs/getting_started/tutorials.html#%E5%AE%9

pandas库的Series对象用来表示一维数据结构，跟数组类似，但多了一些额外的功能，它的内部结构很简单，由两个相互关联的数组组成，其中主数组用来存放数据，主数组的每一个元素都有一个与之相关联的标签，这些标签存储在一个Index的数组中.左侧是index

　　isin方法用于判断矢量化集合的成员资格，可用于选取Series中或者DataFrame中列中数据的子集。print #输出为 [‘a‘ ‘c‘ ‘b‘ ‘d‘]. print # 按照频率的高到低排序（默认

description="过滤文件重复行,使用file_duplicate filename",add_help = True). help="请输入分隔符，如‘|‘,默认为‘|‘ " ,default = ‘|‘,

下面继续讲解pandas的第二个工具DataFrame。DataFarme表示的是矩阵的数据表，包含已排序的列集合，是一个二维数据工具。每一列可以是不同的数据类型值。它既有行索引又有列索引，可以看作是一组共享相同索引的Series对象。DataFarme的

Series对象是一种类似于一维数组的对象，由一组数据和一组与之相关的数据标签（索引）组成，好像是字典和列表的结合体。Series支持数组的特性，如与数值的计算、两个Series的运算，索引、切片、通用函数、布尔值过滤、统计函数。那么sr2[2]是按下标索

本实验是为后续实验做准备的。在本书中，各个程序实例都要画类图，所以读者必须掌握用某种UML建模工具来画类图，本书选择 UMLet 作为 UML 的建模工具。实验目的本实验的主要目的如下。理解类的基本概念，掌握如何从需求分析中抽象出类的方法。理解类之间关系，

pandas从0.15版开始提供分类数据类型，用于表示统计学里有限且唯一性数据集，例如描述个人信息的性别一般就男和女两个数据常用‘m‘和‘f‘来描述，有时也能对应编码映射为0和1。血型A、B、O和AB型等选择可以映射为0、1、2、3这四个数字分别代表各个血

由上一节内容可知，matplotlib 实际上是一种比较低级的工具。要组装一张图表，得用它的各种基础组件才行。pandas 有许多能够利用DataFrame 对象数据组织特点来创建标准图表的高级绘图方法。Series 和 DataFrame 都有一个用于生

Series 与DataFrame 都具备这类操作， Pandas 的函数与方法让数据合并变得快速简单。先来用 pd.concat 函数演示一个 Series 与 DataFrame 的简单合并操作。pd.concat(objs, axis=0, join

A basic kind of time series object in pandas is a Series indexed by timestamps, which is often represented external to pandas as

pandas是一个强大的Python数据分析的工具包，它是基于Numpy构建的,相当于Numpy的升级版本正因pandas的出现，让Python语言也成为使用最广泛而且强大的数据分析环境之一。　　　　Series是一种类似于一维数组的对象，由一组数据和一组

轻松的将Python中的ragged, differently-indexed以及numpy数据结构转为DataFrame对象。健壮的IO操作，包括对csv文件、excel文件、数据库以及HDF5格式文件的读和写完成时间序列的特定功能，如：日期范围生成和频

apply在第一列/行上调用func两次，以决定是否可以进行某些优化。我猜测先运行第一行式为了设置分配内存空间。

3.路径方式加上 r

在df数据值中，标签和值未排序。使用sort_index()方法，通过传递axis参数和排序顺序，可以对DataFrame进行排序。默认情况下，按照升序对行标签进行排序。它接受一个by参数，它将使用要与其排序值的DataFrame的列名称。