使用 pandas 包的主要优势在于分析数据科学和机器学习应用程序的数据。在分析数据的过程中，删除重复值是一种常用的数据清洗任务。要从 pandas 系列对象中删除重复值，我们可以使用 drop_duplicate() 方法。此方法返回一个删除了重复行的系列，并且不会更改原始系列对象。相反，它将返回一个新的对象。通过使用 inplace 参数，我们可以通过设置“inplace=True”将更改更新到原始系列对象中。drop_duplicates() 方法中的另一个重要参数是“Keep”。… 阅读更多

pandas Series 中的 agg() 方法用于在一个系列对象上应用一个或多个函数。通过使用此 agg() 方法，我们可以一次在系列上应用多个函数。要一次使用多个函数，我们需要将这些函数名作为元素列表发送到 agg() 函数。示例 # 导入 pandas 包 import pandas as pd # 创建 pandas 系列 s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) print(s) # 应用 agg 函数 result = s.agg([max, min, len]) print('agg 方法的输出', result) 解释对象“s”有 10 … 阅读更多

add_suffix 是 pandas Series 函数，用于向系列索引标签添加字符串后缀。此方法将返回一个带有更新标签的新系列对象。此 add_suffic 方法将字符串作为参数，并使用该字符串更新系列标签。它将在系列的索引标签之后添加给定的字符串。示例 # 导入 pandas 包 import pandas as pd # 创建 pandas 系列 s = pd.Series([2, 4, 6, 8, 10]) print(series) result = s.add_suffix('_Index') print("带有更新标签的结果系列：", result) 解释在这个例子中，我们创建了一个系列… 阅读更多

在 pandas Series 功能中，我们有一个名为 add() 的函数，用于将一个系列对象与另一个系列对象相加。它还用于将 Series 对象与整数和 python 列表相加。series.add() 方法有一个 fill_values 参数。它用于通过将浮点值替换为此参数来有效地处理缺失值。默认情况下，此 fill_value 参数的输入为 Nan。示例 import pandas as pd import numpy as np sr1 = pd.Series(np.arange(1, 6)) print('系列对象 1：', sr1, sep='') sr2 = pd.Series(np.random.randint(10, 20, 4)) print('系列对象 2：', ... 阅读更多

此 add() 方法在系列中的基本操作用于将一个系列与另一个系列、值列表或单个整数相加。它将返回一个包含结果元素的新系列。它支持使用 fill_values 来处理缺失数据。我们可以使用 series.add() 方法的 fill_value 参数填充 Nan 值。如果要将一个系列与一个列表相加，则列表中的元素必须等于系列中的元素数量。示例 # 导入所需的包 import pandas as pd import numpy as np ... 阅读更多

Pandas 用于处理大型数据集，在大型数据表中，列和行使用一些名称进行索引，这些名称称为标签。当我们使用数据集时，数据集中可能存在一些重复的标签。重复可能会导致对数据的错误结论，它可能会影响我们期望的输出。在这里，我们讨论的是标签重复，也就是行和列索引名称重复超过 1 次。让我们来看一个示例，以识别 DataFrame 中的重复标签。识别列标签中的重复项示例 df1 = pd.DataFrame([[6, 1, 2, 7], [8, ... 阅读更多

堆叠和取消堆叠函数用于重塑 pandas 库中的 DateFrame，以便以不同的方式提取更多信息。堆叠 Pandas 堆叠用于将列中的级别堆叠到索引中。它返回一个具有多级索引的新 DataFrame 或 Series。堆叠方法有两个参数，它们是级别和 dropna。级别参数用于将列轴堆叠到索引轴上，默认值为 1，我们可以提供字符串、列表和整数。dropna 用于删除结果 DataFrame/Series 中具有缺失值的行。默认情况下，它… 阅读更多

使用 pandas.Series.to_string()，我们可以将单个系列转换为字符串。让我们来看一些例子，看看它是如何工作的。示例 使用字符串 dtype 数据创建一个 pandas Series，然后将其转换为字符串。# 创建一个系列 ds = pd.Series(["a", "b", "c", "a"], dtype="string") print(ds) # 显示系列 s = ds.to_string() # 转换为字符串 print() print(repr(s)) 显示转换后的输出解释变量 ds 持有一个 pandas Series，其中所有数据都是字符串，方法是将 dtype 定义为字符串。然后使用 pandas.Series.to_string 方法将系列转换为字符串，这里我们将其定义为 ds.to_string()。最后，转换后的字符串被赋值给… 阅读更多

Pandas 不仅可以将文本数据作为对象包含在内，还可以包含 pandas 不理解的任何其他数据。这意味着，如果你说当一列是 Object dtype 时，并不意味着该列中的所有值都是字符串或文本数据。事实上，它们可能是数字，或者字符串、整数和浮点数 dtype 的混合。因此，由于这种不兼容性，我们不能直接对该列执行任何字符串操作。由于这个问题，从 pandas 1.0 版本开始引入了字符串 dtype，但我们需要显式地定义它。请参阅一些示例… 阅读更多

有两种方法可以在 python pandas 中存储文本数据（对于版本 1.0.0 到最新版本 1.2.4）。在这方面，我们可以说 pandas 文本数据有两种数据类型，即 object 和 StringDtype。在旧版本的 pandas (1.0) 中，只有 object dtype 可用，在新版本的 pandas 中，建议使用 StringDtype 来存储所有文本数据。为了克服使用 object dtype 的一些缺点，在 pandas 1.0 版本中引入了 StringDtype。但是，我们仍然可以使用 object 和 StringDtype 来表示文本数据。让我们来看一个例子，在这个例子中，使用… 阅读更多