Timestamp 是 pandas 对 datetime64 数据类型的一个封装。datetime64 是 NumPy 中的一种数据类型，用于表示日期和时间，而 pandas 基于 datetime64 构建了 Times...

导出数据 方法说明to_csv() 将数据保存为csv格式文件，数据之间以逗号分隔，可通过sep参数设置使用其他分隔符，可通过index参数设置是否保存行标签，可通过header参数设置是否保存列标签。...

方法/操作语法示例描述等宽分箱pd.cut(df['col'], bins=3)将数值列分为等宽区间（如分为低/中/高）等频分箱pd.qcut(df['col'], q=4)将数值列分为等频区间（每箱数据量相同） cut() pandas.cut()...

方法/操作语法示例描述行列转置df.T转置DataFrame（行变列，列变行）宽表转长表pd.melt(df, id_vars=['id'])将多列合并为键值对形式（variable和value列）长表转宽表df.pivot(index='id', colum...

方法/操作语法示例描述查看数据类型df.dtypes显示每列的数据类型强制类型转换df['col'].astype('int')将列转换为指定类型（如int, float, str, datetime）转换为日期时间pd.to_datetime(df['col...

方法/操作语法示例描述检测重复行df.duplicated() 返回布尔序列标记重复行（首次出现的行标记为False）删除重复行df.drop_duplicates() 保留首次出现的行（默认检查所有列） df....

章节核心内容关键知识点1. 缺失值处理检测、删除和填充缺失值的方法isna(), dropna(), fillna(), 前向/后向填充, 均值/中位数填充2. 重复数据处理识别和删除重复行 duplicated(), drop_dup...

导出数据 方法说明to_csv() 将数据保存为csv格式文件，数据之间以逗号分隔，可通过sep参数设置使用其他分隔符，可通过index参数设置是否保存行标签，可通过header参数设置是否保存列标签。...

案例1：学生成绩分析 场景：某班级的学生成绩数据如下，请完成以下任务： 计算每位学生的总分和平均分。 找出数学成绩高于90分或英语成绩高于85分的学生。 按总分从高到低排序，并输出前3名学生...

方法说明head()查看前n行数据，默认5行tail()查看后n行数据，默认5行isin()元素是否包含在参数集合中isna()元素是否为缺失值sum()求和mean()平均值min()最小值max()最大值var()方差std()标准差m...