详解pandas.Series.str.extract()（提取序列中的字符串）函数使用方法

pandas.Series.str.extract()是pandas库中Series类型中的一个方法，主要用于提取符合正则表达式模式的字符串，并返回新的DataFrame类型。它的主要作用是从Series中提取出符合特定模式的字符串，并将其保存到新的列中。 语法 pandas.Series.str.extract(pat) 第一个参数pat是正则表达式，指定要匹配的模式。这个函数主要用于查找字符串中符合指定规则的内容，并返回新的DataF

详解pandas.str.upper()（转换字符串为大写）函数使用方法

pandas.str.upper()函数可以将Series或DataFrame中的字符串全部转换为大写字母，即将每个字符串中的所有小写字母转换成大写字母。 语法：pandas.Series.str.upper() 返回值：Series或DataFrame 使用方法及示例： 将单个Series中的字符串转换为大写字母 import pandas as pd data = pd.Series(['hello', &#

详解pandas.str.split()（字符串分割）函数使用方法

pandas.str.split()是pandas库中的一个字符串处理工具，其作用是将字符串按照指定的分隔符进行分割，并返回一个Series对象或DataFrame对象。 使用方法如下： DataFrame/Series.str.split( pat=None, # 分隔符，默认为None，表示按照所有空字符（包括空格、制表符、换行符等）分割 n=-1, # 分割次数，默认为-1，表示分割全部。如果为正整数，则只分割前n个

详解pandas.qcut()（将数值分位数）函数使用方法

pandas.qcut()概述 pandas.qcut()是Pandas库中的一个函数，可以根据数据的分位数进行分组。该函数将数据根据分位数进行分组，并生成一个新的Series对象，每组的数据数量相等，并且每组的范围都根据数据分布进行调整，因此可以确保每组的数据大小相似。 除此之外，pandas.qcut()还可以指定分组的数量，也可以自定义分位数的范围。该函数对于数据分析和可视化非常有用。在数据挖掘和机器学习中，我们通常使用pandas

详解pandas.DataFrame.corr()（计算数据框相关系数）函数使用方法

pandas.DataFrame.corr()作用与使用方法 pandas.DataFrame.corr()是pandas中DataFrame对象的方法，用于计算DataFrame中列与列之间的相关性矩阵。该方法的返回值是一个相关性矩阵，矩阵的行与列分别对应着DataFrame中的列。 使用方法有如下参数： method：计算相关性的方法，包括'pearson'（默认）、'kendall'和'spearman'。这三个方法分

详解pandas.DataFrame.hist()（绘制数据框直方图）函数使用方法

pandas.DataFrame.hist()是一个用于绘制DataFrame数据直方图的方法。该方法允许用户通过调整一些参数来生成合适的图表，包括直方图的数量、颜色、样式等。 使用方法： pandas.DataFrame.hist(bins=10, column=None, figsize=None, grid=True, legend=False, …) 参数说明： bins: 直方图的柱子数量。默认值为10。 column: 需要

详解pandas.str.lower()（转换字符串为小写）函数使用方法

pandas.str.lower()是一个Series对象方法，它用于将Series中的所有字符串转换为小写。 语法：Series.str.lower() 返回值：返回一个新的Series对象，其中包含所有字符串转换为小写后的结果。 下面通过两个实例来说明pandas.str.lower()的使用方法： 实例1 我们有一个包含姓名和职业的数据集。现在我们想要将所有职业转换为小写，以便更容易进行分析。 import pandas as pd

详解pandas.DataFrame.sort_index()（按索引排序）函数使用方法

pandas.DataFrame.sort_index()的作用与使用方法： sort_index()是pandas.DataFrame类中的一个方法，其作用是按照DataFrame的索引进行排序。 sort_index()可以按照行索引或列索引进行排序，默认情况下是按照行索引进行排序。 sort_index()的语法如下： DataFrame.sort_index(axis=0, level=None, ascending=True,

详解pandas.Series()（创建一维序列）函数使用方法

pandas.Series()的作用： pandas.Series()是pandas库中的一种数据结构，用于表示一维数据，类似于带标签的数组。可以将Series视为带标签的列表或字典。Series对象具有许多方便的属性和方法，可以轻松操作数据。使用pandas.Series()可以方便地建立、处理、分析和可视化数据。 使用方法： pandas.Series()的常见用法为：创建Series对象，查询Series对象，对Series对象进行

详解pandas.DataFrame.pivot_table()（创建透视表）函数使用方法

pandas.DataFrame.pivot_table()介绍 pandas.DataFrame.pivot_table()是pandas库中的一个函数。它可用于操作数据框（DataFrame）以创建透视表。透视表是一种灵活的汇总数据技术，它可以按多个维度对数据进行计算和汇总。 通常情况下，透视表有一个或多个行和列变量，以及一个或多个值变量。pivot_table()函数允许用户定义透视表的行、列和值变量，并指定需要进行计算的汇总函数。

详解pandas.DataFrame.pivot()（创建透视表）函数使用方法

pandas.DataFrame.pivot()是Pandas库中的一种数据透视表函数，可以根据指定标准将数据重新排列，并根据聚合函数进行聚合。pivot()函数可以根据values、index和columns参数生成新的DataFrame。 基本语法如下： pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', f

详解pandas.duplicated()（检测重复值）函数使用方法

pandas.duplicated()是Pandas库中的一个函数，用于查找和标记重复值。它返回一个布尔值的数组，指示每个元素是否为重复项。 使用方法 语法： pandas.duplicated(subset=None, keep=’first’) 参数： subset: 可选，用于标识重复项的列名或列名列表。默认情况下，它比较整个行。 keep: 可选，标记重复项的方式。如果为’first’，表示第一个出现的项不会被标记为重复；如果为

详解pandas.DataFrame.cov()（计算数据框协方差）函数使用方法

作用介绍 pandas.DataFrame.cov()是pandas.DataFrame类中的一个方法，用于计算DataFrame数据集中各列之间的协方差矩阵。 协方差矩阵是用于衡量两个随机变量之间相关性的一个指标，其值越大表示两个变量相关性越强，其值为负则表示两个变量呈反相关性。 使用方法 pandas.DataFrame.cov()方法的语法为： DataFrame.cov(min_periods=None) 该方法可以接收一个min

详解pandas.drop_duplicates()（删除重复值）函数使用方法

pandas.drop_duplicates()的作用 pandas.drop_duplicates()是pandas库中的一个函数，主要用于去除数据集中的重复行。这个函数可以从任何一个DataFrame或Series对象中删除具有重复值的行，并返回一个新的DataFrame或Series，其中不包含任何重复的值。 pandas.drop_duplicates()的使用方法 pandas.drop_duplicates()有几个参数，其中

详解pandas.str.startswith()（检测字符串开头）函数使用方法

pandas.str.startswith()函数是pandas库中字符串相关的方法之一，其作用是用来判断字符串是否以给定的子字符串开头，并返回判断结果的布尔值。 该函数的语法格式如下： Series.str.startswith(self, pat, na=None, case=True) 其中，各参数的含义如下： pat：需要匹配的子字符串或正则表达式模式； na：表示处理缺失值的方式，可选参数为None（默认值）、True、Fal