pandas排序操作：sort_values函數入門與實戰
本文介紹pandas中`sort_values`函數的排序方法，適用於DataFrame/Series數據排序。核心參數：`by`指定排序列（必填），`ascending`控制升/降序（默認升序True），`inplace`決定是否修改原數據（默認False，返回新數據）。 基礎用法：單列排序，如按“語文”升序（默認）或“數學”降序；多列排序，可傳入列名列表及對應升序/降序方向（如先語文升序、再數學降序）。`inplace=True`直接修改原數據，建議優先保留原數據（默認False）。 實戰示例：新增“總分”列後按總分降序排序，清晰展示綜合成績排名。注意事項：多列排序需保證`by`和`ascending`列表長度一致；操作數據安全，避免意外覆蓋原數據。 通過示例掌握核心參數和常見場景，排序是數據處理基礎，結合後續分析（如TopN）更顯重要。
閱讀全文pandas超實用技巧：數據清洗入門，新手也能輕鬆搞定
數據清洗是數據分析的關鍵，pandas是高效處理工具。文章教新手用pandas完成核心清洗：先安裝導入數據（`pd.read_csv()`或創建示例DataFrame），用`head()`、`info()`初步檢查。 處理缺失值：用`isnull()`識別，`dropna()`刪除或`fillna()`（均值/中位數）填充；重複值用`duplicated()`識別，`drop_duplicates()`刪除；異常值通過`describe()`統計或邏輯篩選（如收入≤20000）；數據類型轉換用`astype()`或`to_datetime()`。 新手流程：導入→檢查→處理缺失→重複→異常→類型轉換。強調多動手練習，靈活應用工具解決實際數據問題。
閱讀全文pandas數據合併：merge與concat基礎操作，新手也能學
本文介紹pandas的`merge`和`concat`兩個數據合併工具，適合新手快速掌握。 **concat**：無關聯鍵，直接拼接，分行/列方向。行拼接（`axis=0`）適合結構相同表（如多月份數據），需注意用`ignore_index=True`重置索引避免重複；列拼接（`axis=1`）需行數一致，用於按行標識合併（如學生信息+成績表）。 **merge**：基於共同鍵（如姓名、ID）合併，類似SQL JOIN，支持四種方式：`inner`（默認，保留共同鍵）、`left`（保留左表）、`right`（保留右表）、`outer`（保留所有）。鍵名不同時用`left_on`/`right_on`指定，默認合併方式爲`inner`。 **關鍵區別**：concat無鍵直接拼接，merge按鍵匹配。新手需注意：concat列拼接行數需一致，merge用`how`參數控制合併範圍，避免索引重複和鍵名不匹配問題。
閱讀全文pandas索引（Index）入門：輕鬆搞定數據排序與重命名
### pandas索引（Index）詳解 索引是pandas中標識數據位置和內容的關鍵，類似Excel的行號/列標題，是數據的“身份證”，核心作用包括快速定位數據、支持排序和合並操作。 **數據排序**： - **Series排序**：按索引排序用`sort_index()`（默認升序，可設`ascending=False`降序）；按值排序用`sort_values()`（默認升序，同理可降序）。 - **DataFrame排序**：按列值排序用`sort_values(by=列名)`，按行索引排序用`sort_index()`。 **重命名索引**： - 用`rename()`方法修改行/列標籤，如`df.rename(index={舊名:新名})`或`df.rename(columns={舊名:新名})`； - 直接賦值修改：`df.index = [新索引]`或`df.columns = [新列名]`，需保證長度一致。 **注意事項**： - 區分行索引（`df.index`）和列索引（`df.columns`）； - 修改索引時
閱讀全文pandas數據統計：5個常用函數幫你快速掌握基礎分析
pandas是Python處理表格數據的強大工具，文章介紹5個基礎統計函數，助初學者快速掌握數據分析技能。 **sum()**：計算總和，自動忽略缺失值（NaN），`axis=1`可按行求和，用於統計總量（如總分）。 **mean()**：求平均值，反映集中趨勢，但易受極端值影響，適合無極端值場景。 **median()**：計算中位數，抗極端值干擾，更能反映“大多數數據真實水平”。 **max()/min()**：分別返回最大/最小值，用於統計極值（如最高分、最低分）。 **describe()**：一站式統計，輸出count（數量）、mean（均值）、std（標準差）、分位數等，全面瞭解數據分佈與波動。 這些函數可回答“總量、平均、中間水平、極值”等基礎問題，是數據分析的“基本功”。後續可進階學習分組統計（groupby）等技能。
閱讀全文pandas Series入門：從理解到實戰操作，新手也能懂
pandas的Series是帶標籤的一維數組，包含數據與索引，是數據處理基礎結構。創建方式多樣：從列表（默認0,1...索引）、字典（鍵爲索引）、標量+長度（重複值），也可自定義索引（如日期、字符串）。核心屬性有values（數據數組）、index（標籤）、name（名稱）、shape（形狀）。索引操作支持標籤訪問（loc）、位置訪問（iloc），切片時標籤切片含結束標籤，位置切片不含。數據操作含sum、mean等統計方法，及布爾條件篩選。實戰中可用於時間序列或標籤化數據（如客流量分析），通過索引快速定位、統計與篩選，掌握索引操作是數據處理的關鍵。
閱讀全文新手必看！pandas基礎操作：創建、查看與修改數據
本文介紹pandas基礎操作，涵蓋數據創建、查看與修改。 **數據創建**：核心結構爲Series（一維帶索引）和DataFrame（二維表格）。Series可通過列表（默認0,1…索引）或自定義索引（如['a','b']）創建；DataFrame可用字典（鍵=列名，值=列數據）或二維列表（需指定columns）創建。 **數據查看**：`head(n)`/`tail(n)`預覽前/後n行（默認5行）；`info()`查看數據類型與非空值，`describe()`統計數值列（計數、均值等）；`columns`/`index`分別查看列名和行索引。 **數據修改**：單元格修改用`loc[標籤,列名]`或`iloc[位置,列位置]`；新增列直接賦值（如`df['班級']='一班'`）或基於現有列計算；刪除列用`drop(列名, axis=1, inplace=True)`；修改索引可直接賦值`index`/`columns`或用`rename()`重命名。 核心是“定位數據”，需區分`loc
閱讀全文pandas保姆級教程：缺失值處理從入門到實踐
這篇文章介紹了數據分析中缺失值的處理方法。缺失值指數據集中無有效值，pandas中以`NaN`表示。處理前需先檢查：`isnull()`標記缺失值，`isnull().sum()`統計各列缺失數，`info()`查看整體缺失分佈。 處理策略分刪除和填充：刪除用`dropna()`，按行（默認）或列刪除含缺失值的記錄；填充用`fillna()`，包括固定值（如0）、統計量（均值/中位數適合數值，衆數適合分類）、向前/向後填充（`ffill/bfill`，適用於時間序列）。 案例以電商訂單數據爲例，先檢查缺失值，再用均值填充“金額”列，衆數填充“支付方式”列。處理核心步驟爲：檢查缺失→選策略（極少值刪除，多值或關鍵數據填充）→驗證結果，需結合數據特點靈活選擇方法。
閱讀全文pandas DataFrame入門：3步快速上手數據選擇與篩選
本文介紹pandas DataFrame數據選擇與篩選的3個核心步驟，適合初學者快速掌握。 第一步：列選擇。單列用`df['列名']`返回Series，多列用`df[['列名1','列名2']]`返回DataFrame。 第二步：行選擇。提供`iloc`（按位置，整數索引）和`loc`（按標籤，自定義索引）：`df.iloc[行範圍]`或`df.loc[行標籤]`。 第三步：條件篩選。單條件用`df[條件]`，多條件用`&`（且）/`|`（或）連接，每個條件需加括號。 關鍵提醒：多條件篩選必須用`&`/`|`代替`and`/`or`，且條件加括號。通過三步操作可完成基礎數據提取，爲後續分析奠基。
閱讀全文零基礎學pandas：手把手教你讀取CSV文件
這篇文章介紹了學習pandas處理數據的入門步驟，核心是讀取CSV文件並基礎操作數據。首先，pandas是數據處理的“管家”，讀取CSV是數據分析第一步。步驟包括：安裝pandas（pip install，Anaconda/Jupyter預裝可跳過）並導入（import pandas as pd）；用pd.read_csv()讀取CSV生成DataFrame；查看數據用head()/tail()預覽、info()檢查類型和缺失值、describe()統計數值；處理特殊格式如中文亂碼（encoding）、分隔符（sep）、無表頭（names）。文章最後總結已掌握的基礎技能，指出這是數據處理的開始，後續可學習篩選、清洗等進階操作。
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