Pandas is a popular Python package used for practical, real-world data
analysis. It provides efficient, fast, and high-performance data structures that
make data exploration and analysis very easy. This learner's guide will help
you through a comprehensive set of features provided by the pandas library
to perform efficient data manipulation and analysis.
2023-04-05 00:09:35
35.54MB
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Pandas使用这些函数处理缺失值：
isnull和notnull：检测是否是空值，可用于df和series
dropna：丢弃、删除缺失值
axis : 删除行还是列，{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0
how : 如果等于any则任何值为空都删除，如果等于all则所有值都为空才删除
inplace : 如果为True则修改当前df，否则返回新的df
fillna：填充空值
value：用于填充的值，可以是单个值，或者字典（key是列名，value是值）
method : 等于ffill使用前
2023-03-26 13:14:38
74KB
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pandas获取groupby分组里最大值所在的行方法
如下面这个DataFrame,按照Mt分组，取出Count最大的那行
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Sp':['a','b','c','d','e','f'], 'Mt':['s1', 's1', 's2','s2','s2','s3'], 'Value':[1,2,3,4,5,6], 'Count':[3,2,5,10,10,6]})
df
Count
Mt
Sp
Value
0
3
s1
a
1
1
2
s1
b
2
2
5
s2
c
3
3
10
s2
2023-03-24 11:07:39
59KB
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pandas官方手册下载地址，最权威的pandas学习手册。
Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
2023-03-19 22:52:57
12.06MB
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数据科学教程：有关如何使用Python，Pandas，Seaborn，Numpy，Matplotlib，Scipy进行数据科学的教程
2023-03-17 22:56:12
11.52MB
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word_list_tools
Python 和 Pandas 工具可对不同类型的单词列表进行各种分析
注意：这个仓库在 2014 年 9 月 13 日彻底重组，我试图通过并确保所有路径都是有效的，但有可能被我忽略了。
使用的词库：
COHA，来自杨百翰大学的美国历史英语语料库。 1-grams 需要许可证才能使用，所以这里不包括它们； .gitignore 有一个规则可以忽略 coha_1*.*。 此处包含元数据/摘要数据。
布朗语料库，python 的 NLTK 的一部分
Europarl: A Parallel Corpus for Statistical Machine Translation, Philipp Koehn, MT Summit 2005 ( ) [文件不包括，因为它们非常庞大]
使用的简单单词列表：
填字游戏单词的 Moby 列表（113,809 个
2023-03-16 23:15:45
15.15MB
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熊猫1.x食谱-第二版
这是出版的《 的代码库。 它包含从头到尾完成本书所必需的所有支持项目文件。
关于这本书
畅销书《熊猫食谱》的新版本已更新为《熊猫1.x》，其中包括有关创建和测试以及探索性数据分析的新章节。 食谱是用现代的熊猫结构写的。 本书还介绍了EDA，整理数据，数据透视，时间序列计算，可视化等。
说明和导航
所有代码都组织在文件夹中。 每个文件夹均以数字开头，后跟应用程序名称。 例如，Chapter02。
该代码将如下所示：
def tweak_kag(df):
na_mask = df.Q9.isna()
hide_mask = df.Q9.str.startswith('I do not').fillna(False)
df = df[~na_mask & ~hide_mask]
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2023-03-08 17:11:16
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为避免无关数据提高数据处理量，本项目将相关的农产品映射值提取为data_code.csv文件，便于第3小节的预测。图2-2部分有关农产品映射值处理异常值farm
2023-03-05 15:18:56
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