汤圆 发布的文章

当我们想要连接我们的数据框时,我们可以通过堆叠它们来将它们添加在一起,要么垂直堆叠,要么水平堆叠。另一种组合这些数据框的方法是使用每个数据集中包含共同值的列。使用共同字段组合DataFrame的方法称为"连接"。我们用于合并DataFrame的方法是join()方法。包含共同值的列被称为"连接键"。join()方法通常在一个DataFrame是包含在另一个DataFrame中的查找表时非常有用。它是一种方便的方法,可以将两个具有不同索引的DataFrame的列组合成一个单独的DataFrame。

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hist()函数被定义为一种快速了解数据集中某些数值变量分布的方法。它将数值变量中的值分成“bins”(箱),并计算落入每个箱中的观察次数。这些箱子有助于通过可视化来迅速而直观地了解变量值的分布。我们可以通过使用DataFrame.hist()方法来创建直方图,它是matplotlib pyplot API的一个包装器。直方图还是一种快速访问概率分布的有用工具。

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简介Pandas是一个著名的Python库,用于数据处理和分析。它提供了处理数据结构(如数据框和系列)的强大而灵活的方法。Pandas的一个关键特性是使用groupby()方法根据一个或多个变量对数据进行分组。在本文中,我们将探讨如何使用groupby()方法来分析和处理数据。

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当您需要将数据值分段并排序到不同的箱中时,调用 cut() 方法。它用于将连续变量转换为分类变量。它还可以将元素数组分隔成单独的箱。该方法仅适用于一维数组样式的对象。如果我们有一组大量的标量数据,并对其进行一些统计分析,我们可以使用 cut() 方法。

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astype() 方法通常用于将 pandas 对象转换为指定的 dtype.astype() 函数。它还可以将任何合适的现有列转换为分类类型。当我们希望将特定列的数据类型转换为另一种数据类型时,就会用到它。我们还可以使用 Python 字典的输入一次更改多个列类型。在字典中,键标签对应于列名,而值标签对应于我们希望在列中的新数据类型。

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