Pandas的另一个优点是与Matplotlib的集成，可以直接绘制DataFrame和Series。注意：如没有安装Matplotlib，需首先安装：pipinstallmatplotlib。importmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams.update({'font.size':20...

与Python中的列表类似，可以使用for循环遍历DataFrame或Series，但是这样做(尤其是在大型数据集上)非常慢。Pandas中提供了一个高效的替代方案：apply()方法。语法DataFrame.apply(func)Series.apply(func)func –要对数据集中所有元...

有时需要根据条件，访问DataFrame中的数据。例如，找出电影数据集中，某个导演的电影：#加载数据movies_df=pd.read_csv("IMDB-Movie-Data.csv",index_col="Title")movies_df.columns=['rank','genre','description',...

访问行数据，有两个方法:.loc –使用索引名定位.iloc –使用索引序号定位示例中的数据以电影名作为索引：#加载数据movies_df=pd.read_csv("IMDB-Movie-Data.csv",index_col="Title")movies_df.column...

访问DataFrame中的Series，可以使用DataFrame['列名']方式。#加载数据movies_df=pd.read_csv("IMDB-Movie-Data.csv",index_col="Title")movies_df.columns=['rank','genre','description','di...

在整个DataFrame上使用describe()，我们可以得到一个统计结果:importpandasaspd#加载数据movies_df=pd.read_csv("IMDB-Movie-Data.csv",index_col="Title")movies_df.columns=['rank','genre','des...

除了删除空值，还有一种处理空值的方法是填充(Imputation)。让我们看看在revenue_millions列中填充缺失的值。首先，将该列提取到变量中:revenue=movies_df['revenue_millions']使用DataFrame['列名']可以获取1列数据，即一个Series。可以使用head查...

数据集中通常会包含null值或空值，对于空值的处理有2种方式：删除带有null的行或列用非空值填充null项要处理数据集中的null值，首先要找出DataFrame中的哪些单元格是空的:movies_df.isnull()输出rankgenredescriptiondirectoractorsyearruntimera...