Pandas基础教程

Posted 2023-03-16

参考技术A

DataFrameGroupBy对象常用的函数：

数据缺失通常有两种情况：

一种就是空，None等，在pandas是NaN(和np.nan一样)。

另一种是我们让其为0，蓝色框中。

在pandas中数据缺失处理方法 ：

判断数据是否为NaN：pd.isnull(df),pd.notnull(df)

处理方式1：删除NaN所在的行列dropna (axis=0, how=\'any\', inplace=False)

处理方式2：填充数据，t.fillna(t.mean()),t.fiallna(t.median()),t.fillna(0)

处理为0的数据：t[t==0]=np.nan

注意 ：当然并不是每次为0的数据都需要处理；计算平均值等情况，nan是不参与计算的，但是0会。

​ r取值范围[‐1,1]

​ 0.8‐1.0 极强相关；0.6‐0.8 强相关； 0.4‐0.6 中等程度相关； 0.2‐0.4 弱相关； 0.0‐0.2 极弱相关或无相关。

​ 相关分析函数 适用于Series和DataFrame类型

参考资料：

网址：

https://blog.csdn.net/qq_35318838/article/details/80564938

书籍：

《python数据科学手册》

《利用python进行数据分析》

《python科学计算》

视频：

《黑马程序员之数据分析》

《python数据分析与展示》