DataFrame数据的规整化处理（二）

元宵大师 2023-01-13 01:52:58

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Python科学计算与数据处理-pandas(2).ppt

在许多应⽤用中，数据可能分散在许多文件或数据库中，存储的形式也不不利利于分析，应采用聚合、合并、重塑数据的⽅方法进⾏行行处理理。

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3.2 pandas数据结构 3.2.1 Series对象 3.2.2 Series数据访问 3.2.3 DataFrame对象 3.2.4 DataFrame 数据访问 3.3 数据文件读写 3.3.1 读写CSV和TXT文件 3.3.2 读取Excel文件 3.4 数据清洗 3.4.1 缺失数据处理 3.4.2 去除重复数据 3.5 数据规整化 3.5.1 数据合并 3.5.2 数据排序 3.6 统计分析 3.6.1 通用函数与运算 3.6.2 统计函数 3.6.3 相关性分析 3.6.4 案例：调查反馈表分析

python，数据分析，入门

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