Python数据分析与机器学习基础(题库·微课视频版)课件 第9章 数据分析_第1页
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Python数据分析与机器学习基础(题库·微课视频版)第九章昆明理工大学蔡子龙第9章数据分析本章要点:9.1SERIES数据结构创建 9.2DATAFRAME数据结构创建 9.3DATAFRAME常用属性 9.4重建索引和列名 9.5PANDAS值的查找及增删改操作9.6PANDAS的算数和数据调整 9.7PANDAS数据集的排序 9.8数据集的聚合操作 9.9缺失值处理 9.10函数应用与映射 9.11数据集的合并操作 9.12日期和时间的处理 资源下载提示3数据文件:扫描目录上方的二维码下载。在线作业:扫描封底的作业系统二维码,登录网站在线做题及查看答案。微课视频:扫描封底的文泉云盘防盗码,再扫描书中相应章节的视频讲解二维码,可以在线学习。9.1Series数据结构创建

例9-1pandas工具包导入9.1.1直接生成Series9.1Series数据结构创建

9.1.2通过列表生成Series9.1Series数据结构创建

9.1.3通过字典生成Series9.1Series数据结构创建

9.1.4Series常用属性9.1Series数据结构创建

9.1.5series数据的访问9.2DataFrame数据结构创建

9.3DataFrame常用属性

9.4重建索引和列名

9.4.1重建索引9.4重建索引和列名

9.4.2重建列名9.5pandas值的查找及增删改操作

9.5.1通过loc和iloc进行值的查找9.5pandas值的查找及增删改操作

9.5.2pandas行列值的增加和删除操作9.5pandas值的查找及增删改操作

9.5.2pandas行列值的增加和删除操作9.5pandas值的查找及增删改操作

9.5.2pandas行列值的增加和删除操作9.5pandas值的查找及增删改操作

9.5.3索引、选择和过滤9.5pandas值的查找及增删改操作

9.5.4pandas数据的切片9.5pandas值的查找及增删改操作

9.5.5pandas行列值的修改9.6pandas的算数和数据调整

9.7pandas数据集的排序

9.8数据集的聚合操作

9.8数据集的聚合操作

9.9缺失值处理

9.9.1缺失值查找9.9缺失值处理

9.9.2缺失值统计9.9缺失值处理

9.9.3缺失值处理9.9缺失值处理

9.9.3缺失值处理9.9缺失值处理

9.9.3缺失值处理9.9缺失值处理

例9-25使用众数对缺失值进行填充9.9.3缺失值处理9.9缺失值处理

9.9缺失值处理

9.9.3缺失值处理9.10函数应用与映射

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