如何根据 Pandas 中的列值过滤 DataFrame 行?

2023-06-02

Pandas 是一个流行的 Python 数据分析库，它提供了一系列方便的工具，可以用来操作和处理数据。在 Pandas 中，DataFrame 是最主要的数据结构之一，它可以看作是一种二维数据表格，其中每个列代表一种变量，而每行 ...

pandas中如何对DataFrame某列快速进行字符补全处理？

2023-05-31

在Pandas中，可以使用str对象对DataFrame中的字符串列进行快速的字符补全处理。这些方法简单易用，并且可以很好地处理各种字符串操作。 使用str.pad()方法 如果要将一个字符串列补全为特定长度，可以使用str.pad()方 ...

pandas.DataFrame在某行没有数据的时候，如何向指定行列插入数据？

2023-05-15

在使用Python进行数据分析时，pandas是一个非常有用的工具。其中最常用的是DataFrame，它是一个二维表格数据结构，类似于电子表格或SQL表格。 在处理数据时，经常会遇到某一行没有数据的情况，这时候需要向指定行列 ...

如何检查 NaN 是否存在于 Pandas DataFrame 中？

2023-05-05

Pandas是用于数据处理和分析的Python库，它为用户提供了一个灵活且高效的数据结构，即DataFrame。 DataFrame是由行和列组成的二维表格，其中每个元素都可以是数字、字符串、时间戳等类型。 在某些情况下，Pandas Dat ...

用pandas的DataFrame 如何获取名称带空格的列的数据？

2023-04-28

在pandas中，DataFrame是一种常见的数据结构，它可以处理各种类型的数据。当我们使用pandas DataFrame时，我们可能会遇到列名含有空格的情况，这时候如何获取这些列的数据呢？ 首先，让我们创建一个包含空格列的示例 ...

如何从 Pandas DataFrame 单元格获取值？

2023-04-25

Pandas是一个广泛使用的Python库，用于数据分析和处理。Pandas中的核心数据结构是DataFrame，这是一个表格形式的数据结构，类似于Excel表格或SQL表。DataFrame具有许多功能，例如数据排序、过滤、统计和聚合等。 在D ...

如何在 Pandas 中遍历 DataFrame 的行?

2023-04-23

在 Pandas 中，DataFrame 是一个非常重要且常用的数据结构，它提供了对表格数据进行操作的强大功能。当我们需要遍历 DataFrame 的行时，通常有两种方法可供选择：使用 iterrows() 方法和使用 itertuples() 方法。这 ...

如何在 Pandas 中将 DataFrame 列转换为日期时间？

2023-04-23

Pandas是一种非常流行的数据分析和处理工具，它提供了许多强大的功能来处理和操作数据。其中一个常见的需求是将DataFrame中的列转换为日期时间类型。在本文中，我将向您介绍如何在Pandas中实现此目标。 Pandas ...

pandas 如何在遍历 DataFrame 时修改数据？

2023-04-21

Pandas 是 Python 中非常流行的数据操作和分析库之一。其中，DataFrame 是 Pandas 提供的一个非常有用的数据结构，它类似于 SQL 中的表格，可以存储二维数组、CSV 文件、Excel 表格等数据。在 Pandas 中，有很多方 ...

在 Pandas DataFrame 中如何归一化某列？

2023-04-10

Pandas是一种用于数据分析和处理的常用Python库。在Pandas DataFrame中，归一化某列可以将该列的值从原始比例缩放到0到1之间的标准比例，使其更容易与其他列进行比较和分析。本文将介绍如何对Pandas DataFrame中的某 ...

pandas如何复制筛选出的一些行，形成一个新的DataFrame？

2023-03-21

Pandas是Python中用于数据分析和处理的库。在实际应用中，我们经常需要对数据进行筛选、排序等操作。有时候，我们需要将一些筛选出来的行复制到一个新的DataFrame中。这个问题看似简单，但在实际应用中却有很多细节 ...

pandas库中DataFrame常用基本函数汇总-二元运算

2020-07-15

DataFrame是python中pandas库里一种常见的数据框结构,也可以看做是一个矩阵形式，单元格能够存放数值、字符串等，类似于表，也可以当做由Series组成的字典。 DataFrame中包含很多基础函数，很多刚接触到DataFra ...

pandas数据结构：DataFrame

2020-06-12

刚刚接触pandas的朋友，想了解数据结构，就一定要认识DataFrame，接下来给大家详细介绍！ 初识pandas数据结构：DataFrame import numpy as np import pandas as pd data = {\"name\": [\"Jack\", \"Tom\ ...

python中DataFrame无法使用，怎么办？

2020-05-13

一般来说，python中DataFrame是可以执行的，可能是初学者在使用过程中，引入了两个DataFrame，导致pandas的DataFrame被覆盖，从而无法运行。 引用zdpandas的DataFrame 我们不会直接引入DataFrame，而是 ...

【CDA干货】Pyplot树状图：层级数据可视化的技术实现与业务应用

2025-11-17

在数据可视化领域，树状图（Tree Diagram）是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构，还是数据挖掘中的决策树模型结果，都需要通过树状图将“父-子”关联关系直观化。matplotlib.pyplot（ ...

CDA数据分析师：统计制图（数据可视化）实战指南——让数据洞察“看得见”

2025-11-14

在数据驱动的企业中，常有这样的困境：分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁，而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却能快速推动业务决策。这背后的核心逻辑是——统计制图（数据可视化）不是单纯的“画图 ...

【CDA干货】层次回归分析：变量是否需要标准化？——从原理到实战的决策指南

2025-11-13

在实证研究中，层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量（如先引入人口统计学变量，再引入心理特质变量），观察模型R²的变化、F检验显著性及回归系数，判断新增变 ...

【CDA干货】成分得分系数矩阵与载荷矩阵：不是同一概念！从定义到实战的清晰区分

2025-11-12

在主成分分析（PCA）、因子分析等降维方法中，“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— 有人误将载荷矩阵当作计算样本得分的依据，也有人将两者视为 “不同名称的同一矩阵” ...

【CDA干货】金融统计实战案例：银行个人信贷违约预测的统计分析与风险应用

2025-11-11

金融统计不是单纯的 “数据计算”，而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估，到投资组合的收益波动分析，再到监管合规的数据报送，统计方法是金融机构控制风险、提升收益的核心 ...

【CDA干货】mtcars 数据集的实战

2025-11-11

这个问题很有实战价值，mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例，通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是：以 mtcars 数据集的 “每加仑里程（mpg）” 为因变量，“气缸数（cyl）、马力（hp） ...