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– Pandas 对象的创建
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+ Series 一维数据
+ DataFrame 二维数据
– DataFrame 对象索引
– 处理缺失数据
Pandas 对象的创建
Series 一维数据
t1 = pd.Series(np.arange(0, 10, 2), index=list("abcde"))
t2 = {"name":"xiaohong", "age":30, "tel":10086}
t2 = pd.Series(t2)
DataFrame 二维数据
t4 = {"name":["xiaoming", "xiaohong"], "age":[18, 20], "tel":[10088, 10089]}
t4 = pd.DataFrame(t4)
t5 = [{"name":"xiaoming", "age":18, "tel":10088}, {"name":"xiaohong", "age":20, "tel":10089}]
t5 = pd.DataFrame(t5)
DataFrame 对象索引
通过列名可以获取所有数据的某一属性。如下代码实现的是读取所有数据的 Actors属性。
file_path = "DataAnalysis/IMDB-Movie-Data.csv"
df = pd.read_csv(file_path)
print(df["Actors"])
bool索引同样在Pandas中也可以使用。
print(df[df["Row_Labels"].str.len()>4].head(10))
处理缺失数据
通过Pandas的isnull可以判断数据是否为nan。
对于nan数据，要么删除，要么填充为合适的数据。
上图将nan填充为同一列每行的均值。删除nan的时候，制定
how=any，一条数据只要有一个nan就删除。
Original: https://blog.csdn.net/caoDanLife/article/details/121897760
Author: Schuyler Hu
Title: 【稳住，can win】Pandas 操作数据
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