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】机器学习参数重要性分析：从参数类型到落地实践，优化模型性能的核心指南

2025-10-16

在机器学习建模中，“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度，还是神经网络的权重，这些参数的微小调整都可能显著影响模型的预测精度、泛化能力甚至训练效率。但很多从业者 ...

【CDA干货】鸢尾花识别案例：一文读懂特征值与目标值的核心定义与应用

2025-10-15

在机器学习入门领域，“鸢尾花数据集（Iris Dataset）” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适中，包含了植物学中可量化的形态特征，以及明确的品种分类目标，几乎所有初学者的第一 ...

【CDA干货】解锁分库分表后的JOIN密码：突破数据库性能瓶颈

2025-10-13

分库分表，为何而生？ 在信息技术发展的早期阶段，数据量相对较小，业务逻辑也较为简单，单库单表的数据库架构就能够满足大多数应用的需求。以一个小型电商网站为例，在创业初期，用户数量可能只有几千人，商品种类 ...

【CDA干货】机器学习特征重要性分析：原理、实战与业务落地指南

2025-10-11

在机器学习建模流程中，“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模型效率，更能揭示 “哪些因素真正影响目标结果”（如用户流失的核心原因、房价波动的关 ...

CDA 数据分析师：精通数据分类，让数据从 “混乱仓库” 变 “有序宝库”

2025-10-11

在企业的数据体系中，未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储，CDA（Certified Data Analyst）分析师每次取数都需 “翻箱倒柜”，不仅浪费 60% 的时间在找数据上，还 ...

【CDA干货】正态 t 检验与符号秩检验的选择指南

2025-10-09

本文将从 “检验本质” 切入，拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑，结合医学、工业、教育领域的案例，让你明确：何时必须用 t 检验，何时只能用符号秩检验，以及如何通过数据特征快速决策。 一、先 ...