详解pandas.replace()（替换数值）函数使用方法
pandas.replace()函数是Pandas库中的函数，用于将DataFrame或Series中的值替换为其他值。 replace()函数在替换时可以按照要求进行精确匹配或正则匹配，也可以通过字典（dictionary）或Series对象进行替换。 作用 pandas.replace()函数可用于…
详解pandas.dropna()（删除缺失值）函数使用方法
pandas.dropna() 是 Pandas 数据分析库中的一种函数，用于在数据集中去除空值（缺失值）。 一、作用 当我们在处理数据集时，经常会遇到数据集中存在一些缺失值的情况。这些缺失值可能是由于数据采集误差、数据记录错误、数据存储问题等原因造成的。空值会对数据集的处理和分析造成很大的影响。通过使…
详解pandas.duplicated()（检测重复值）函数使用方法
pandas.duplicated()方法用于判断DataFrame或Series中的哪些项是重复的。 参数说明： subset(可选参数)：指定特定的列，用于判断重复。默认为空(None)，表示所有列均相同情况下被认为是重复项。 keep(可选参数)：在有重复项的情况下，如何处理其余重复项。 firs…
详解pandas.fillna()（填充缺失值）函数使用方法
pandas.fillna()是一个用于填充缺省值（NaN）的函数。该函数能帮助数据分析师和科学家轻松处理缺失值，从而在数据处理和初步探索阶段帮助快速地处理各种数据。 fillna()的基本语法如下： DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None…
详解pandas.cut()（将数值分段）函数使用方法
pandas.cut()是用于将一组数据进行分段或者分组的函数。该函数的作用是根据指定的区间，对数据进行分组，然后每个组按照标签进行归类，可以很方便地展示数据的分布情况。 在使用pandas.cut()时，需要指定划分区间，划分方式以及标签名称等参数。接下来我们介绍如何使用pandas.cut()函数。…
详解pandas.qcut()（将数值分位数）函数使用方法
pandas.qcut()函数是基于样本分位数对数据进行分箱的离散化方法，其能够根据指定的分位数对数据进行分组，并且每个分组数量基本相等。在实际数据分析过程中，pandas.qcut()函数可以帮助我们发现数据的分布规律，处理连续属性的缺失值以及对数据连续性弱的变量进行处理等。 pandas.qcut(…
详解pandas.pivot_table()（创建透视表）函数使用方法
pandas.pivot_table() 是一个用于数据透视的函数，它可以通过汇总和聚合数据来从数据集中创建一个新的数据表。以下是关于pivot_table()函数的作用和使用方法的详细攻略。 作用 pandas.pivot_table()函数的主要作用是创建一个能够按照用户指定的条件聚合、汇总数据的新…
详解pandas.notnull()（检测非缺失值）函数使用方法
pandas.notnull()是pandas库中的一个函数，用于判断一个值是否为缺失值NaN（not a number）或None。 具体的作用如下： 判断数据是否为缺失值NaN或None 返回相应的布尔值，如果是，返回False，否则返回True。 该函数的使用方法如下： pandas.notnul…
详解pandas.groupby()（按列分组）函数使用方法
pandas.groupby() 是一个非常常用的 pandas 函数，用于按照特定的字段对数据进行分组、分析和处理。 作用 groupby() 函数可以将原始数据根据指定字段或者多个字段进行分组，返回一个按照分组后的结果进行的分组对象。分组对象也可以看作一个包含各种组合的表格，其中包含了每个组的相关信…
详解pandas.merge()（合并数据框）函数使用方法
pandas.merge() 是 pandas 库中用于合并数据的方法，可以将多个数据集根据一个或多个公共的列或索引进行合并。 pandas.merge() 的基本语法如下： pandas.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, ri…