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前言

df導入數據

df基本增刪改查

數據清洗

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索引操作

數據統計

行列操作

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df->types

數據格式化

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日期數據處理

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前言

此篇文章為個人python數據分析學習總結，總結內容大都為表格和結構圖方式，僅供參考。

df導入數據

類型	語法
xls、xlsx	pd.read_excel(io、sheet_name、index_col)
csv/txt	pd.read_csv(filepath_or_buffer、encoding、sep、delimiter、index_col)
html	pd.read_html(io、match、index_col、encoding) 注意io不支持https
mysql	pd.read_sql(sql、con、index_col)

df基本增刪改查

數據清洗

索引操作

方法	描述
reindex(index,columns,axis,fill_value,method)	使用指定行列序列值來設置索引(行或列)
set_index([col_names],drop)	使用已存在的列來設置索引
reset_index(drop)	重新設置索引

數據統計

注意：以下axis:0(列)、axis:1(行)

方法	描述
sort_values(by,ascending,inplace)	根據指定列來排序數據
rank(ascending,method)	對數據記錄進行排序
value_counts(ascending,dropna)	對數據中的值進行計數
sum()	求和
mean()	平均值
max()	最大值
min()	最小值
median()	中位數
mode()	眾數
var()	方差
quantile()	分位數
groupby(by)	分組
agg([agg_funcs])	聚合方法
agg(agg_dict)	聚合

行列操作

df->types

轉換類型	方法
df -> dict	df.to_dict()
df -> list	df.values.tolist()
df -> tuple	[tuple(x) for x in df.values]

數據格式化

日期數據處理