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用Python中的Pandas处理数据 -

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  • pandas构建与应用

    • 1.0 Pandas高效数据分析利器（入门篇）
    • 1.1 Series的创建方式
    • 1.2 Series属性获取与修改
    • 1.3 Series导出的文件类型
    • 1.4 Series元素的增加
    • 1.5 Series元素的删除
    • 1.6 Series元素的查询
    • 1.7 Series元素的修改
    • 1.8 实例应用（按条件拆分表）

  • DataFrame构建与应用

    • 2.1 DataFrame新建的几种方法
    • 2.2 DataFrame属性获取与修改
    • 2.3 DataFrame导出为Excel类型
    • 2.4 DataFrame的行列查询（切片）
    • 2.5 DataFrame的数据修改
    • 2.6 DataFrame的行列增加
    • 2.7 DataFrame的行列删除
    • 2.8 实例应用1（将工作簿拆分到多工作表）
    • 2.9 实例应用2（将达标数据标记为优）

  • 索引中的分层索引

    • 3.1 行的分层索引设置
    • 3.2 列的分层索引设置
    • 3.3 将列数据设置为行索引
    • 3.4 将行索引转换为列数据
    • 3.5 行列索引互转
    • 3.6 二维表转一维表

  • 数据汇总

    • 4.1 Pandas常见统计函数
    • 4.2 agg对Series统计
    • 4.3 agg对DataFrame统计
    • 4.4 Groupby分组解析
    • 4.5 Groupby分组的普通汇总
    • 4.6 Groupby分组的agg汇总
    • 4.7 Pivot_table基本用法
    • 4.8 Pivot_table进阶用法
    • 4.9 综合实例应用（拆分工作簿大全）

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