|
一、reindex 方法：重新索引 北京联盟 http://www./北京联盟 http://www./ 针对 Series北京联盟 http://www./北京联盟 http://www./ 重新索引指的是根据index参数重新进行排序。 北京联盟 http://www./ 如果传入的索引值在数据里不存在，则不会报错，而是添加缺失值的新行。 北京联盟 http://www./ 不想用缺失值，可以用 fill_value 参数指定填充值。 北京联盟 http://www./ 例如： 北京联盟 http://www./  fill_value 会让所有的缺失值都填充为同一个值，如果不想这样而是用相邻的元素（左或者右）的值填充，则可以用 method 参数，可选的参数值为 ffill 和 bfill，分别为用前值填充和用后值填充： 北京联盟 http://www./  针对 DataFrame北京联盟 http://www./北京联盟 http://www./ 重新索引操作：北京联盟 http://www./  二、drop 方法：丢弃数据 北京联盟 http://www./北京联盟 http://www./ 针对 Series 北京联盟 http://www./北京联盟 http://www./  针对 DataFrame 北京联盟 http://www./北京联盟 http://www./ 不仅可以删除行，还可以删除列： 北京联盟 http://www./  三、索引、选取和过滤 北京联盟 http://www./北京联盟 http://www./ 针对 Series 北京联盟 http://www./北京联盟 http://www./  需要注意一点的是，利用索引的切片运算与普通的 Python 切片运算不同，其末端是包含的，既包含最后一个的项。比较： 北京联盟 http://www./  赋值操作： 北京联盟 http://www./  针对 DataFrame 北京联盟 http://www./北京联盟 http://www./  DataFrame 中的 ix 操作： 北京联盟 http://www./  四、算术运算和数据对齐 北京联盟 http://www./北京联盟 http://www./ 针对 Series 北京联盟 http://www./北京联盟 http://www./ 将2个对象相加时，具有重叠索引的索引值会相加处理；不重叠的索引则取并集，值为 NA： 北京联盟 http://www./  针对 DataFrame 北京联盟 http://www./北京联盟 http://www./ 对齐操作会同时发生在行和列上，把2个对象相加会得到一个新的对象，其索引为原来2个对象的索引的并集： 北京联盟 http://www./ 和Series 对象一样，不重叠的索引会取并集，值为 NA；如果不想这样，试试使用 add 方法进行数据填充： 北京联盟 http://www./ 五、函数应用和映射 北京联盟 http://www./北京联盟 http://www./ 将一个 lambda 表达式应用到每列数据里： 北京联盟 http://www./ 除了lambda 表达式还可以定义一个函数： 北京联盟 http://www./ 六、排序 北京联盟 http://www./北京联盟 http://www./ 针对 Series 北京联盟 http://www./北京联盟 http://www./ 针对 DataFrame 北京联盟 http://www./北京联盟 http://www./ 七、排名 北京联盟 http://www./北京联盟 http://www./ 八、带有重复值的轴索引 北京联盟 http://www./北京联盟 http://www./ 索引不强制唯一，例如一个重复索引的 Series： 北京联盟 http://www./ 接下来一篇随笔内容是：利用 Python 进行数据分析（九）pandas - 汇总统计和计算，有兴趣的朋友欢迎关注本博客，也欢迎大家添加评论进行讨论。北京联盟 http://www./ 利用 Python 进行数据分析（八）pandas 基本操作 |
|
|
