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数据分析2 numpy(ndarray数组,属性,创建,索引切片,运算,函数,随机数), Pandas(Series创建,缺失值处理,特性,索引,DataFrame)

时间:2020-03-31 23:05:25      阅读:93      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:大数据   数组类   alt   图片   code   mamicode   格式   pandas   自动   

Numpy

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numpy数据类型

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1.为啥使用numpy ?

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ndarray是一个多维数组列表

Numpy的核心特征就是N-维数组对----ndarray

它和python中的列表区别:

1.数组对象内元素类型必须相同

2.数组大小不可修改

 

2.创建ndarray     数组

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3.常见的属性

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数据类型

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 astype()方法可以修改数组类型

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4.ndarray的创建方式

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5.索引

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6.切片

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7.数组的向量运算和矢量运算

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8. 布尔型索引

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9.花式索引

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10.一元函数

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11.数学统计函数

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12.随机数生成

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Pandas

主要是两大数据类型, DataFrame,Series

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1.Series

1.Series的创建

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2.缺失值处理

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Series特性技术图片

 

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 索引

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DataFrame

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 常用处理方式:

读取csv格式文件

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 读取html表格数据

NBA总冠军百度百科       注:chrome浏览器会自动把中文转化为编码

https://baike.baidu.com/item/NBA%E6%80%BB%E5%86%A0%E5%86%9B/2173192?fr=aladdin

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数据分析2 numpy(ndarray数组,属性,创建,索引切片,运算,函数,随机数), Pandas(Series创建,缺失值处理,特性,索引,DataFrame)

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原文地址:https://www.cnblogs.com/ludingchao/p/12607534.html

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