数据分析与处理
2024-12-01 11:18 126
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# 数据分析与处理
## 数据结构与操作
### Series
#### 创建
#### �作
### DataFrame
#### 创建
#### �作
### loc[]
#### 通过标签选择
### iloc[]
#### 通过位置选择
## 数据读取与写入
### read_csv
### to_csv
### read_excel
### to_excel
### read_sql
### to_hdf
### read_hdf
## 数据清洗
### 处理缺失值
#### isnull()
#### notnull()
#### dropna()
#### fillna()
### 数据转换
#### apply()
#### applymap()
#### map()
### 数据类型转换
#### astype()
## 选择与过滤
### 通过标签或位置选择
#### loc[]
#### iloc[]
### 条件过滤
#### �尔索引
#### query()
## �序
### 按列或索引
#### sort_values()
#### sort_index()
## �总与统计
### 描述性统计
#### describe()
### 计算总和、平均值等
#### sum()
#### mean()
#### median()
#### std()
### 分组操作
#### groupby()
#### �合函数
#### �级分组
### 透视表
#### pivot_table()
## 数据合并与连接
### 合并数据集
#### merge()
### 连接数据集
#### concat()
### 重叠数据处理
#### join()
## 时间序列处理
### 日期范围生成
#### date_range()
### 时间戳转换
#### to_datetime()
### 时区处理
#### tz_localize()
#### tz_convert()
### 重新采样
#### resample()
## 数据可视化
### 使用Matplotlib绘图
#### �线图
#### �点图
#### �方图
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