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本篇文章主要是一些窗口函数的使用，以及一些股票分析中常用的一些方法，日均线的了解与绘制，重采样，布林线指标。本篇文章涉及到的统计学知识较多，比较难以理解，对于统计学的知识作为一名数据分析师是必须要掌握的 接下来的操作是基于上次的数据进行操作，主
使用head()函数查看数据的前几行，可以传入具体的数，默认是5 map和apply函数接受的参数都是一个行数，而且都不会直接改变原数据，都是返回一个新的DataFrame对象 使用groupby()函数进行分组 info()函数 describe() 返回的数据包括，数量，数据的平均值，标准差，最小值，最大值，
本章使用还是金融数据集，不仅回顾的旧的知识点，还拓展了一些新的内容，主要的难点在于重置索引 reset_index() ，计算一列的差分 diff() ，时间索引的操作，滑动窗口的使用 rolling() 创建的DataFrame只有列名，并没有数据 由表可知我们能够发现还手率都是小数，我们只需要判
个人笔迹，建议不看 Series类型 DataFrame类型 是一个二维结构，类似于一张excel表 DateFrame只要求每列的数据类型相同就可以了 查看数据 读取数据及数据操作 行操作 条件选择 缺失值及异常值处理 判断缺失值： 填充缺失值： 删除缺失值 age count 2.000000 mean 1.500000 std 0.707107 min 1
第一种：通过标量创建Series 第二种：通过列表创建Series 第三种：通过字典创建Series 第四种：通过ndarray创建Series values和index 索引和切片 第一种：通过一维列表构成的字典创建DataFrame 姓名 数学 语文 计算机 0 张三 87 54 34 1 李四 45 76 56 2 王五 34 55 77 3 赵六 98 90 87 姓名 数学 语文
![实战演练Python数据分析[pandas]](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/553005-1.png)
本篇文章出自于《利用Python进行数据分析》示例数据 请结合提供的示例数据，分析代码的功能，并进行数据分析与可视化拓展。本篇文章通过四个例子，通过MoviesLens数据集、美国1880-2010年的婴儿名字、美国农业部视频数据库、2012年联邦选举委员会数据库来进行着重讲解。
第1关 了解数据处理对象–Series 第2关 了解数据处理对象-DataFrame 第3关 读取 CSV 格式数据 第4关 数据的基本操作——排序 第5关 数据的基本操作——删除 第6关 数据的基本操作——算术运算 第7关 数据的基本操作——去重 第8关 数据重塑 第1关 Series数据选择 第2关 DataFrame数据
Pandas有两种常用的数据结构： Series （一维数据）与 DataFrame（二维数据）。 Series 是一种类似于 一维数组 的对象，能保存不同数据类型。 DataFrame 是一个 二维的表格型 的数据结构。 1、初始化 使用一位列表初始化Series 2、索引[数据的行标签]、切片 1、初始化 2、查看数据 1、
当涉及数据处理和分析时，Pandas是Python编程语言中最强大、灵活且广泛使用的工具之一。Pandas提供了丰富的功能和方法，使得数据的选择、筛选和处理变得简单而高效。在本博客中，我们将重点介绍Pandas中数据筛选的关键知识点，包括条件索引、逻辑操作符、 query() 方法以及
在Pandas中，有两种常见的方法可以进行DataFrame的行级遍历：使用 iterrows() 和使用 iteritems() 。 使用 iterrows() 方法： iterrows() 方法返回一个迭代器，可以按行遍历DataFrame。每次迭代返回一个包含行索引和该行数据的元组。 输出结果为： 在上面的例子中，我们使用 iterrows() 方法遍
