Python学习100天（从入门到精通系列文章）
文章目录
- Python学习100天（从入门到精通系列文章）
- 前言
- 一、创建 DataFrame 对象
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- 1.1 通过二维数组创建
- 1.2 通过字典创建
- 1.3 读取 CSV 文件
- 1.4 读取 Excel 工作表
- 1.5 读取关系数据库二维表
- 二、基本属性和方法
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- 2.1 常用属性
- 2.2 info() 方法
- 2.3 head() 和 tail()
- 三、操作数据
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- 3.1 索引和切片
- 3.2 数据筛选
- 总结
前言
上篇文章我们学习了 Pandas 中 Series 的用法，今天我们要接触 Pandas 中使用最广泛的数据结构——DataFrame。如果说 Series 是一维数据系列，那 DataFrame 就是一张完整的二维表格，它可以用来保存和处理异质的数据（每列的数据类型可以不同）。DataFrame 提供了极为丰富的属性和方法，帮助我们实现对数据的重塑、清洗、预处理、透视、呈现等一系列操作。
一、创建 DataFrame 对象
1.1 通过二维数组创建
scores = np.random.randint(60, 101,
