原创 11 ，pd 高級 ：空值補 0，去重，聚合函數，groupby ，pivot_table
1 ，空值，全部幹掉 ：data = data.dropna(axis=0) 代碼 if __name__ == '__main__': # 讀文件 csv ： data = pd.read_csv("tita
2020-07-05 16:14:38
原创 13 ，綜合案例，泰坦尼克分析報告 ：先列轉換，再分組聚合
1 ，船艙等級，性別，是否成年，對於倖存率的影響 代碼 ： if __name__ == '__main__': # 讀文件 csv ： data = pd.read_csv("titanic_train.cs
2020-07-05 16:14:38
原创 10 ，df 操作 ：排序，升序，降序
1 ，排序 ： data.sort_values(“Age”,inplace=True) 目的 ： 用年齡排序 代碼 ： if __name__ == '__main__': # 讀文件 csv data =
2020-07-05 00:42:14
原创 07 ，df 列操作，行操作 ： 增，刪，改，查，計算，列過濾
1 ，列操作，查 ：data[“Age”] 代碼 ： if __name__ == '__main__': # 全列顯示 ： pd.set_option('display.max_columns', None)
2020-07-05 00:42:14
原创 09 ，df 列操作 ： 空值處理，每列空值數，單列空值數，刪除空值列，行，空值默認值
1 ，每列有多少空值 ： data.isnull().sum() 代碼 ： if __name__ == '__main__': # 讀文件 csv data = pd.read_csv("titanic_tr
2020-07-05 00:42:14
原创 08 ，df 列操作 ：字段名，dtype 字段類型，字段操作案例，列計算，大，小，平均值
1 ，字段名 ： data.columns 代碼 ： if __name__ == '__main__': # 讀文件 csv data = pd.read_csv("titanic_train.csv")
2020-07-05 00:42:14
原创 06 ，df 查看，索引操作 ： 提取小 df ( m行n列 )，所有字段名，索引操作
1 ，所有字段名 ： data.columns 目的 ： 得到所有字段名 得到 ： index 對象 取一個字段名 ： res[n] 代碼 ： if __name__ == '__main__': # 全列顯示 ：
2020-07-05 00:42:14
原创 04 ，df 創建 ： 讀 csv 文件，pd.read_csv
1 ，讀 csv 文件 ：pd.read_csv(“titanic_train.csv”) 讀 csv 文件 ： pd.read_csv(“titanic_train.csv”) if __name__ == '__main_
2020-07-03 20:14:07
原创 02 ，pd 基礎 ：Series ，sr 是什麼，創建 sr，索引問題，索引取單值，索引取多值
1 ，pd 兩種數據結構 ：Series + Dataframe Series ： 序列，1 維數組 1 ，sr 可以是 ： 行 2 ，sr 也可以是 ： 列 Dataframe ： 2 維表，由一堆 Series 組成，有行
2020-07-03 20:14:07
原创 03 ，pd 基礎 ： dataframe，df 創建，Series=》Dataframe，加行，加列
1 ，創建 df ，字典創建 ：pd.DataFrame(dict) 代碼 ： if __name__ == '__main__': dict = {"name":["wtt","dfl","xiaoya"],"age
2020-07-03 20:14:07
原创 01 ，pandas 簡介 ： pd 是什麼，pd 數據結構，pd 數據類型，pd 的字符串類型 object
1 ，pandas 簡介 ： pandas 是什麼 ： pandas 是基於NumPy 的一種工具 pandas 能幹什麼 ： 數據分析 pandas 提供了什麼 ： 大量的函數和方法 基於 ： numpy 2 ，pd 的兩種
2020-07-03 20:14:07
原创 02 ，ndarray 介紹 ：n 維向量，ndarray 組成，元素類型一致
1 ，ndarray 是什麼 ： n 階向量 2 ，ndarray 組成 ： 如圖 ： 指針 ： 指向數據 數據類型 ： dtype ( darray 中的所有數據都是同樣的類型 ) 形狀元組 ： shape ( 各維度大小
2020-07-03 10:29:42
原创 03 ，ndarray 創建，取值 ：創建 ndarray，讀文件，取數據，取行，取列，取元素
1 ，創建 ndarray ： 1 維向量 ( np.array ) 例如 ： if __name__ == '__main__': nd01 = np.array([1,2,3,4,5]) print(nd0
2020-07-03 10:29:42
原创 04，ndarray 操作 ： 形狀 shape ，nd 計算，作用於每個元素，取特定值，取偶數，取值布爾原理
1 ，nd 結構 ： 幾行幾列 ( nd01.shape ) 代碼 ： if __name__ == '__main__': nd01 = np.genfromtxt("world_alcohol.txt",skip_
2020-07-03 10:29:42
原创 10 ，np 常用函數 ： 數學函數，pi ，e ，次方，根號，數學取整(3種)，矩陣拉直 ravel，自動變形 reshape
1 ，π ： np.pi 代碼 ： if __name__ == '__main__': print(np.pi) ================= 3.141592653589793 2 ，e ：np.e 代碼
2020-07-03 10:29:42