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Pandas数据处理与分析（附实例教程）详解入门版

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简介：
本教程详细讲解了如何使用Python中的Pandas库进行高效的数据处理和分析，并通过实际案例帮助初学者快速掌握相关技能。 | 第一章 预备知识 | 15 | | --- | --- | | 利用列表推导式实现矩阵乘法
计算卡方统计量
统计某商店的月度销量情况 | | 第二章 pandas基础 | 8 | | --- | --- | | 整理某服装店的商品情况
汇总某课程的学生总评分数
实现指数加权窗口 | | 第三章 索引 | 6 | | --- | --- | | 实现sample()函数
公司员工数据的索引操作
巧克力评价数据的索引操作 | | 第四章 分组 | 10 | | --- | --- | | 汽车数据的分组分析
某海洋物种在三大海域的分布研究
实现transform()函数 | | 第五章 变形 | 9 | | --- | --- | | 某连锁店的库存统计
整理某地区的化石燃料数据
特殊的wide_to_long()方法 | | 第六章 连接 | 5 | | --- | --- | | 合并员工信息表
实现join()函数
条件连接| | 第七章 缺失数据 | 6 | | --- | --- | | 缺失数据筛选
K近邻填充
条件近邻插值

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  • Pandas数据处理与分析（附实例教程）详解入门版
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    本教程详细讲解了如何使用Python中的Pandas库进行高效的数据处理和分析，并通过实际案例帮助初学者快速掌握相关技能。 | 第一章 预备知识 | 15 | | --- | --- | | 利用列表推导式实现矩阵乘法
    计算卡方统计量
    统计某商店的月度销量情况 | | 第二章 pandas基础 | 8 | | --- | --- | | 整理某服装店的商品情况
    汇总某课程的学生总评分数
    实现指数加权窗口 | | 第三章 索引 | 6 | | --- | --- | | 实现sample()函数
    公司员工数据的索引操作
    巧克力评价数据的索引操作 | | 第四章 分组 | 10 | | --- | --- | | 汽车数据的分组分析
    某海洋物种在三大海域的分布研究
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    特殊的wide_to_long()方法 | | 第六章 连接 | 5 | | --- | --- | | 合并员工信息表
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  • Pandas数据处理入门（一）
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    本教程为《Pandas数据处理》系列的第一部分，主要介绍如何使用Python的Pandas库进行基础的数据操作和分析。适合初学者掌握基本概念与技巧。 Pandas数据处理（一） 导入所需的库： ```python import pandas as pd import numpy as np ``` 使用numpy生成一组DataFrame数据： ```python df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4)) print(df) ``` 输出结果如下所示： ``` 0 1 2 3 0 0 1 2 3 1 4 5 6 7 2 8 9 10 11 3 12 13 14 15 ``` 我们注意到在没有指定行索引的情况下也出现了，这是因为DataFrame是二维数组结构，因此会自动生成行列的索引。当然也可以手动设置索引数值： ```python df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4), index=[row_0, row_1, row_2, row_3]) print(df) ``` 这样就可以根据需求来指定DataFrame的行和列标签。
     
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