Python数据分析博文汇总



* Pandas重复值处理函数drop_duplicates()
<https://blog.csdn.net/W_weiying/article/details/80231896>
* Pandas数据库缺失值处理函数dropna
<https://blog.csdn.net/W_weiying/article/details/80232127>
* Pandas中slice函数字段抽取
<https://blog.csdn.net/W_weiying/article/details/80235581>
* python数据分析-DataFrame数据框基本知识
<https://blog.csdn.net/W_weiying/article/details/80241530>
* Pandas数据库数据抽取 <https://blog.csdn.net/W_weiying/article/details/80390194>
* Numpy.random.randint()函数用法及源码
<https://blog.csdn.net/W_weiying/article/details/80390416>
* Pandas.concat()函数用法及源码
<https://blog.csdn.net/W_weiying/article/details/80390463>
* Pandas数据框列合并详解 <https://blog.csdn.net/W_weiying/article/details/80393524>
* Pandas.merge()函数用法及源码
<https://blog.csdn.net/W_weiying/article/details/80394036>
* Pandas之数据框框运算 <https://blog.csdn.net/W_weiying/article/details/80394243>
* Pandas之数据标准化 <https://blog.csdn.net/W_weiying/article/details/80396470>
* Pandas.cut函数用法及源码 <https://blog.csdn.net/W_weiying/article/details/80396638>
* python数据框空格值处理 <https://blog.csdn.net/W_weiying/article/details/80235367>
* Pandas.split()函数用法及源码
<https://blog.csdn.net/W_weiying/article/details/80235961>
数据分组:根据数据分析对象的特征,按照一定的数值指标,把数据分析对象划分为不同的区间部分来进行研究,以揭示其内在的联系和规律性。

函数用法:cut(series, bins, right=True,
labels=NULL), right=True表示分组右边闭合,right=False表示分组左边闭合,

labels表示分组的自定义标签。
import pandas; from pandas import read_csv; df =
read_csv("E:\\pythonlearning\\datacode\\firstpart\\4\\4.15\\data.csv",
sep='|'); bins = [min(df.cost)-1, 20, 40, 60, 80, 100, max(df.cost)+1]; labels
= ['20以下', '20到40', '40到60', '60到80', '80到100', '100以上']; pandas.cut(df.cost,
bins)#默认右边闭合 df1=pandas.cut(df.cost, bins, right=False)#左边闭合
df1=pandas.cut(df.cost, bins, right=False, labels=labels) df['New']=df1
运行前三行得:




运行四、五、六行得:





运行四、五、七行得:





运行第八行得:




源代码:https://download.csdn.net/download/w_weiying/10427108

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