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pandas有两个重要的数据结构对象：Series和DataFrame
2.1.1 wps office免费版的下载的网址怎么找 Series对象
Series是创建一个一维数组对象，会自动生成行标签。
index参数可以指定行标签
使用Series对象还可以基于字典创建数据
2.1.2 DataFrame对象
会自动生成行列标签
可以columns参数指定列标签；index参数指定行标签
例：也可以用字典形式生成数wps的免费版下载的网站怎么找据
例：在用字典生成数据的基础上，同时指定行标签
2.2.1 读取Excel：read_excel()
1. 读取特定工作簿：sheet_name
例如对下表的数据进行读取
4月是第四个表，我们应把sheet_name参数指定为3；因为索引是从0开始的。
可以看出read_excel()函数自动创建了一个DataFrame对象，同时自动把第一行数据当做列标签。
2. 指定列标签：header
可以看出不给出header参数时，该参数默认为0。
header=1时结果如下：
header=None时结果如下：
3. 指定行标签：index_col
该参数默认为None
index_col=0时，第0列为列标签
index_col=1时
4. 读取指定列：usecols
usecols=[2]：指定第二列
指定多列
2.2.2 读取csv：read_csv()
nrows参数可以指定显示的行数
2.3.1 查看前几行：head()
head()函数中参数为空默认前5行
例：指定head(3)时如下
2.3.2 查看行数和列数：shape
2.3.3 查看数据的类型：info()、dtype、astype()
1. info()函数
2. dtype参数
例：查看特定列的书库类型
3. astype()函数
例：特定列的数据类型转换
2.4.1 选择行：loc()、iloc()
1. 挑选单行
loc()函数加行标签指定行
iloc()函数加索引指定行号
2. 挑选多行
iloc()挑选：
或者给出区间
3. 挑选满足条件的行
2.4.2 选择列数据：iloc()
1. 挑选单列
2. 挑选多列
例：通过列标签挑选多列
例：通过索引挑选多列
或者写成区间
2.4.3 同时选择行列数据
例：通过标签挑选
例：通过索引挑选
先查看一下数据
set_index()设置行标签
例：字典一对一修改
columns、index参数分别修改列、行标签
3.1.1 查找：isin()
例：isin()函数查看表中是否有该值
例：查看特定列是否有某值
3.1.2 替换：replace()
可以看出上述代码并没有替换，那怎么替换呢？
1. 一对一替换
2. 多对一替换
3. 多对多替换
3.2.1 插入：insert()
例：末尾插入一列
例：指定插入到哪列
3.2.2 删除：drop()
axis参数可以指定删除行还是删除列
1. 删除列
例：指定标签删除
例：指定索引删除
方法三
2. 删除行
例：指定行标签删除
例：指定索引删除
方法三：
3.2.3 处理缺失值：isnulll()、dropna()、fillna()
info()函数查看数据类型，还可以查看是否有缺失值
1. 查看缺失值：isnull()
isnull()函数查看是否有缺失值；在numpy模块中用isnan()函数
2. 删除缺失值：dropna()
例：删除有缺失值的行
例：删除整行都为缺失值的行WPS office官网最新的下载的地方在哪里，需要指定how参数
3. 缺失值的填充：fillna()
例：不同列的缺失值设置不同的填充值
3.2.4 处理重复值：drop_duplicates()、subset、unique()
1. 删除重复行：drop_duplicates()
2. 删除某一列的重复值：subset
默认保留第一个重复值所在的行，删除其他重复值所在的行
保留第一个重复值所在的行
保留最后一个重复值所在的行
是重复的就删除
3. 获取唯一值：unique()
3.2.5 排序数据：sort_values()、rank()
1. sort_values()
例：降序如下
2. rank()
参数指定first时，表示在数据有重复值时，越先出现的数据排名越靠前
3.2.6 筛选数据
获取产品为单肩包的行数据
获取数量>60的行数据
获取产品为单肩包 且 数量>60 的行数据
获取产品为单肩包 或 数量>60 的行数据
3.3.1 转置表的行列：T
3.3.2 将表转换成树形结构：stack()
例：stack()函数转换成树形结构
3.3.3 表的拼接：merge()、concat()、append()
1. merge()wps官网的下载网址怎么找(wps官网下载免费吗安全吗)
how参数指定外连接
on参数指定按哪一列合并
2. concat()
concat()函数采用全连接的方式，没有的数设置为缺失值
重置行标签
3. append()
效果与concat()全连接一样
末尾添加行元素
3.4.1 统计运算：sum()、mean()、max()
1. 求和：sum()
例：指定列求和
2. 求平均值：mean()
例：指定列求均值
3. 求最值：max()
例：指定列求最值
3.4.2 获取数值分布情况：describe()
例：获取单列的情况
3.4.3 wps的官网下载入口在哪计算相关系数：corr()
corr()函数获取相关系数
例：获取指定列与其他列的相关系数
3.4.4 分组汇总数据：groupby()
groupby()函数返回的是一个DataFrameBy对象，该对象包含分组后的数据，但是不能直观地显示出来。
分组后获取指定列的汇总情况
获取多列的汇总情况
3.4.5 创建数据透视表：pivot_table()
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values参数用于指定要计算的列index参数用于指定一个列作为数据透视表的行标签aggfunc参数用于指定参数values的计算类型
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获取多列的情况
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