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- 26数据类型 - print(df.dtypes) - 查看数据类型公开
- 27重要函数 - apply(fun) - 传入方法公开
- 28转换 - df["列"].apply() - 字段是list转多行公开
- 29转换 - df.explode("要拆的列") - 字段是list转多行公开
- 30转换 - df["列"].apply() - 字段是dict转成多列公开
- 31转换 - pd.melt() - 多列转多行公开
- 32转换 - pd.pivot() - 多行转多列公开
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- 35DataFrame信息 - df.shape[0] - [0]行数、[1]列数公开
- 36DataFrame信息 - list(data) - 全部列名公开
- 37DataFrame信息 - df.info() - 数据集的数据类型公开
- 38DataFrame信息 - df.describe() - 描述公开
- 39列级 - df["新列名"] = 0 - 新增列和基础值公开
- 40列级 - df[""] = df[""].xx - 数据截取、数据转换日期公开
- 41列级 - astype("float64") - 替换数据类型公开
- 42列级 - df.set_index("columns") - 列转索引公开
- 43列级 - df.reset_index() - 索引转列公开
- 44列级 - df.reset_index() - 索引重置公开
- 45列级 - df_new = df.rename() - 列改名公开
- 46列级 - df.columns=["a","b"] - 重命名列名公开
- 47列级 - df.drop() - 删除列公开
- 48行级 - df.append(s) - 增加行公开
- 49行级 - df.drop() - 删除行，清空公开
- 50内容 - sort_value() - 排序公开
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- 52内容 - df.dropna() - 删除所有包含空值的行公开
- 53内容 - str.replace() - 替换公开
- 54内容 - df.where() - NaN转换为None公开
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- 57选择数据 - random_rows = df.sample(3) - 随机3行公开
- 58选择数据 - df[] - python切片公开
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- 61选择数据 - df.iloc[:,:] - 行index,列index公开
- 62选择数据 - df[] - df[选择指定列]公开
- 63选择数据 - df[][] - df[选择指定列][筛选条件]公开
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