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Pandas
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“数据时代核心技能:用Numpy/Pandas驾驭科学计算,征服数据时代:通过Python工具链完成数据计算与可视化,实战奠基数据科学能力,职业赛道由此启航!”
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适用多种职业
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运行位置
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运行技术盏
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1pandas教程 - 非常详细版付费
📚教程资源
2Pandas - 概述、安装、下载付费
🐼基础入门
Pandas - 概述、安装、下载
3数据结构 - 列型 - Series()付费
📊数据结构
数据结构 - 列型 - Series()
4数据结构 - 表格型 - DataFrame()付费
📈表格结构
数据结构 - 表格型 - DataFrame()
5前置方法 - 打印优化设置付费
📠显示优化
前置方法 - 打印优化设置
6导入数据 - pd.DataFrame(data) - 读[]list付费
📥数据导入
导入数据 - pd.DataFrame(data) - 读[]list
7导入数据 - pd.read_csv() - 读CSV文件付费
📁文件读取
导入数据 - pd.read_csv() - 读CSV文件
8导入数据 - pd.read_excel(filename) - 读Excel文件付费
📊表格读取
导入数据 - pd.read_excel(filename) - 读Excel文件
9导入数据 - pd.read_sql(query, conobject) - 读sql付费
🗃️数据库取
导入数据 - pd.read_sql(query, conobject) - 读sql
10导入数据 - pd.read_json(jsonstr) - 读json字符串付费
{} JSON解析
导入数据 - pd.read_json(jsonstr) - 读json字符串
11导入数据 - pd.read_html(url) - 解析URL或HTML付费
🌐网页解析
导入数据 - pd.read_html(url) - 解析URL或HTML
12导入数据 - pd.read_clipboard() - 粘贴板获取内容付费
📋粘贴导入
导入数据 - pd.read_clipboard() - 粘贴板获取内容
13导入数据 - pd.read_xml() - XML付费
📜XML解析
导入数据 - pd.read_xml() - XML
14创建DataFrame - 数据DataFrame付费
🆕创建表格
创建DataFrame - 数据DataFrame
15创建DataFrame - 空DataFrame、方法流通付费
📦空表创建
创建DataFrame - 空DataFrame、方法流通
16重要概念 - inplace=True - 原df修改付费
🔄原地修改
重要概念 - inplace=True - 原df修改
17数据类型 - int64、float64、bool、datetime64付费
🔢数据类型
数据类型 - int64、float64、bool、datetime64
18数据类型 - pd.Timestamp() - 时间付费
⏰时间类型
数据类型 - pd.Timestamp() - 时间
19数据类型 - pd.Timedelta() - 时长付费
⏱️时长计算
数据类型 - pd.Timedelta() - 时长
20数据类型 - print(df.dtypes) - 查看数据类型付费
🔍类型查看
数据类型 - print(df.dtypes) - 查看数据类型
21重要函数 - apply(fun) - 传入方法付费
⚙️函数应用
重要函数 - apply(fun) - 传入方法
22转换 - df["列"].apply() - 字段是list转多行付费
🍡列表展开
转换 - df["列"].apply() - 字段是list转多行
23转换 - df.explode("要拆的列") - 字段是list转多行付费
💥爆炸展开
转换 - df.explode("要拆的列") - 字段是list转多行
24转换 - df["列"].apply() - 字段是dict转成多列付费
📕字典展开
转换 - df["列"].apply() - 字段是dict转成多列
25转换 - pd.melt() - 多列转多行付费
📐列转行
转换 - pd.melt() - 多列转多行
26转换 - pd.pivot() - 多行转多列付费
📐行转列
转换 - pd.pivot() - 多行转多列
27转换 - 多列合并付费
🧩列合并
转换 - 多列合并
28判断 - if df.empty: - Data Frame 是否为空付费
❓空值判断
判断 - if df.empty: - Data Frame 是否为空
29DataFrame信息 - df.shape[0] - [0]行数、[1]列数付费
📐数量信息
DataFrame信息 - df.shape[0] - [0]行数、[1]列数
30DataFrame信息 - list(data) - 全部列名付费
ℹ️列名获取
DataFrame信息 - list(data) - 全部列名
31DataFrame信息 - df.info() - 数据集的数据类型付费
ℹ️信息概览
DataFrame信息 - df.info() - 数据集的数据类型
32DataFrame信息 - df.describe() - 描述付费
📊统计描述
DataFrame信息 - df.describe() - 描述
33列级 - df["新列名"] = 0 - 新增列和基础值付费
➕列添加
列级 - df["新列名"] = 0 - 新增列和基础值
34列级 - df[""] = df[""].xx - 数据截取、数据转换日期付费
🔄数据转换
列级 - df[""] = df[""].xx - 数据截取、数据转换日期
35列级 - astype("float64") - 替换数据类型付费
🔄类型转换
列级 - astype("float64") - 替换数据类型
36列级 - df.set_index("columns") - 列转索引付费
🔑索引设置
列级 - df.set_index("columns") - 列转索引
37列级 - df.reset_index() - 索引转列付费
↩️索引转列
列级 - df.reset_index() - 索引转列
38列级 - df.reset_index() - 索引重置付费
↩️索引重置
列级 - df.reset_index() - 索引重置
39列级 - df_new = df.rename() - 列改名付费
🏷️列重命名
列级 - df_new = df.rename() - 列改名
40列级 - df.columns=["a","b"] - 重命名列名付费
🏷️列名重设
列级 - df.columns=["a","b"] - 重命名列名
41列级 - df.drop() - 删除列付费
➖列删除
列级 - df.drop() - 删除列
42行级 - df.append(s) - 增加行付费
➕行添加
行级 - df.append(s) - 增加行
43行级 - df.drop() - 删除行,清空付费
➖行删除
行级 - df.drop() - 删除行,清空
44内容 - sort_value() - 排序付费
🔢数值排序
内容 - sort_value() - 排序
45内容 - df.drop_duplicate() - 去重付费
🧹数据去重
内容 - df.drop_duplicate() - 去重
46内容 - df.dropna() - 删除所有包含空值的行付费
🧹空值清理
内容 - df.dropna() - 删除所有包含空值的行
47内容 - str.replace() - 替换付费
🔄字符替换
内容 - str.replace() - 替换
48内容 - df.where() - NaN转换为None付费
🔄空值转换
内容 - df.where() - NaN转换为None
49内容 - df.fillna() - NaN转换付费
🧽空值填充
内容 - df.fillna() - NaN转换
50内容 - python语法判空付费
❓空值判断
内容 - python语法判空
51选择数据 - random_rows = df.sample(3) - 随机3行付费
🎲随机抽样
选择数据 - random_rows = df.sample(3) - 随机3行
52选择数据 - df[] - python切片付费
🔪切片选择
选择数据 - df[] - python切片
53 选择数据 - df.loc[:,:] - 行名,列名 - 时间范围付费
📍标签选择
 选择数据 - df.loc[:,:] - 行名,列名 - 时间范围
54选择数据 - df.nlargest() - 最大最小时间付费
🔝极值选择
选择数据 - df.nlargest() - 最大最小时间
55 选择数据 - df.iloc[:,:] - 行index,列index付费
🔢位置选择
 选择数据 - df.iloc[:,:] - 行index,列index
56选择数据 - df[] - df[选择指定列]付费
✅列选择
选择数据 - df[] - df[选择指定列]
57选择数据 - df[][] - df[选择指定列][筛选条件]付费
✅条件列选
选择数据 - df[][] - df[选择指定列][筛选条件]
58选择数据 - df[df["A"] == "a"]] - 列A等于a的数据付费
✅条件筛选
选择数据 - df[df["A"] == "a"]]  - 列A等于a的数据
59获得数据值 - 选择后.index[0] - index付费
🔍索引获取
获得数据值 - 选择后.index[0] - index
60for - for循环 - 较慢不建议用付费
🔄循环遍历
for - for循环 - 较慢不建议用
61分组 - df.groupby(by="A列") - 分组付费
👥数据分组
分组 - df.groupby(by="A列") - 分组
62运算 - df["A"].value_counts() - 按a列数量统计付费
🧮频数统计
运算 - df["A"].value_counts() - 按a列数量统计
63运算 - 选择后.sum() - 求和付费
🧮求和运算
运算 - 选择后.sum() - 求和
64运算 - 选择后.mean() - 平均值付费
⚖️均值计算
运算 - 选择后.mean() - 平均值
65运算 - df["C"]=df["A"]-df["B"]付费
🧮列运算
66运算 - df.agg() - 聚合运算付费
🚀超快运算
运算 - df.agg() - 聚合运算
67修改数据 - 选择数据 = 修改值付费
✏️数据修改
修改数据 - 选择数据 = 修改值
68合并数据 - df1.append(df2) - df2加到df1的尾付费
📥数据追加
合并数据 - df1.append(df2) - df2加到df1的尾
69合并数据 - pd.concat([df1,df2,df3]) - 多表合并付费
🔗多表连接
合并数据 - pd.concat([df1,df2,df3]) - 多表合并
70合并数据 - df3=df1.add(df2) - 加法运算合并付费
➕加法合并
合并数据 -  df3=df1.add(df2) - 加法运算合并
71合并数据 - df.merge() - 多功能合并付费
🤝数据合并
合并数据 - df.merge() - 多功能合并
72整理 - df = df[["A","B"]] - 重排列付费
🔀列重排
整理 - df = df[["A","B"]] - 重排列
73整理 - df.round({}) - 小数点后2位付费
🔢小数处理
整理 - df.round({}) - 小数点后2位
74导出数据 - df. to_dict() - dict{}付费
{} 转字典
导出数据 - df. to_dict() - dict{}
75导出数据 - df. tolist() - list[]付费
[] 转列表
导出数据 - df. tolist() - list[]
76导出数据 - df.to_csv() - CSV文件付费
📁导CSV
导出数据 - df.to_csv() - CSV文件
77导出数据 - df.to_excel(filename) - Excel文件付费
📊导Excel
导出数据 - df.to_excel(filename) - Excel文件
78导出数据 - df.to_sql() - mysql数据库付费
🗃️导SQL
导出数据 - df.to_sql() - mysql数据库
79导出数据 - df.to_json(filename) - Json格式到文本付费
{} 导JSON
导出数据 - df.to_json(filename) - Json格式到文本
80导出数据 - df.to_html() - HTML付费
🌐导HTML
导出数据 - df.to_html() - HTML
81导出数据 - df.to_xml() - XML付费
📜导XML
导出数据 - df.to_xml() - XML
82导出数据 - df. to_markdown() - markdown付费
📝导MD
导出数据 - df. to_markdown() - markdown
83matplotlib - 配置显示图表付费
84matplotlib - plt.subplot(,,) - 行,列,按列第几个付费
85matplotlib - plt.plot(,,) - 显示图表付费
86matplotlib - plt.xlabel(“”) - X/Y轴名字付费
87matplotlib - plt.title(“”) - 标题付费
88matplotlib - plt.legend() - label小图示付费
89提升 - 数据分析方法付费
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