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Python 数据处理（四十）—— style前言 讲到这里，Python 的数据处理部分已经写的差不多了。 学完了前面的部分，差不多已经能够熟练的处理各种各样的数据了。 在本系列的最后，我...
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Python 数据处理（三十九）—— groupby（过滤）
6 过滤 filter 方法可以返回原始对象的子集. 例如，我们想提取分组内的和大于 3 的所有分组的元素 filter 的参数必须是一个函数，...
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Python 数据处理（三十八）—— groupby（聚合与转换）4 聚合 对数据分组完后，可以使用一些函数对分组数据进行计算 最常用的就是 aggregate()(等于 agg()) 方法 如你所见，聚合的结...
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Python 数据处理（三十七）—— groupby（分组）
前言 我们所说的 group by 主要涉及以下一个或多个步骤： 拆分：根据指定的标准对数据进行切割，并分为不同的组别 应用：分别在每个组中应用...
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Python 数据处理（三十六）—— 文本数据处理（续）5 使用 .str 索引 可以使用 [] 符号直接按位置进行索引，如果索引超过字符串的长度，结果将是 NaN 6 提取子字符串 6.1 提取第一...
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Python 数据处理（三十五）—— 文本数据处理
1 文本数据类型 在 pandas 中，存储文本主要有两种方式 object 类型 StringDtype 扩展类型 但一般建议使用 Strin...
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Python 数据处理（三十四）—— 重塑数据（续）4 与统计函数和 groupby 结合使用 将 pivot/stack/unstack 与 groupby 以及基本的统计函数结合使用，可以展现...
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Python 数据处理（三十三）—— 重塑数据Python 数据处理（三十三）—— 重塑和数据透视表 1 使用 pivot 重塑数据 数据通常以 堆叠 或 记录 的格式存储。 例如，有如下数...
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Python 数据处理（三十二）—— 合并连接之 merge数据库风格的 DataFrame 或命名 Series 的合并 pandas 具有功能齐全且高性能的连接操作，与 SQL 关系型数据库类似 这些...
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