pandas特殊字符（pandas字符串函数）

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本文目录一览：

• 1、【数据分析】:Pandas的函数与功能
• 2、Pandas数据类型操作
• 3、15、pandas的设置数字格式,小数位数、百分号、千位分隔符
• 4、Pandas介绍

【数据分析】:Pandas的函数与功能

1、pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和。

2、在pandas中，有多个方法可以选取和重新组合数据。对于DataFrame，表5-4进行了总结 适用于Series和dataFrame的基本统计分析函数 ：传入axis=columns或axis=1将会按行进行运算。

3、数据分析是Pandas的重要应用之一，它提供了多种基本统计分析函数和方法。例如，可以使用describe()方法查看数据的基本统计信息，使用value_counts()方法对某个字段进行计数，使用groupby()方法按照某个字段分组统计等。

4、pandas包最基本的功能 读取数据：data = pd.read_csv(my_file.csv)data=pd.read_csv(my_file.csv，sep=；，encoding=latin-1，nrows=1000， kiprows=[2，5])sep变量代表分隔符。

Pandas数据类型操作

1、Series类型索引、切片、运算的操作类似于ndarray，同样的类似Python字典类型的操作，包括保留字in操作、使用.get()方法。 Series和ndarray之间的主要区别在于Series之间的操作会根据索引自动对齐数据。

2、具有异构类型列的表格数据， 如SQL表或Excel表；有序和无序(不一定是固定频率)的时间序列数据；带有行/列标签的任意矩阵数据(同构类型或者是异构类型)；其他任意形式的统计数据集。

3、同时DataFrame可以设置列名columns与行名index，可以通过像matlab一样通过位置获取数据也可以通过列名和行名定位，比较像matlab里面的TABle格式。

4、Pandas可以读写多种数据格式，包括但不限于Excel，CSV，SQL数据库，JSON，html等等。其中，Excel是常用的一种，因为它是一种常见的电子表格格式，而且可以方便地存储和查看数据。

5、Panel4D：是像Panel一样的4维数据容器。PanelND：拥有factory集合，可以创建像Panel4D一样N维命名容器的模块。

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15、pandas的设置数字格式,小数位数、百分号、千位分隔符

在Excel的主菜单栏中，依次选择“开始”-“数字”-“增加十进制位数”，弹出“格式单元格”窗口。

（1）选定要设置格式的单元格区域。（2）右击选定的区域，在“快捷菜单”中选择“设置单元格格式”，打开该对话框。

接下来，在打开的页面中第一项即为数字格式设置，然后按照我们对数字处理的需求分别进行设置即可。常规属于默认项，如果不需要设置格式，即选择该项。03 数值可以选择小数位数，按照个人的需求设置点击“确定”按即可。

首先选中需要设置数字格式的单元格并点击鼠标右键，选择打开选项中的“设置单元格格式”。然后在打开的设置窗口中选择“数值”，即可在右侧窗口中看到可以设置小数位数，并勾选“使用千位分隔符”。

千位分隔符是一种常用的数字格式约定，它用于在数字中插入分隔符，以提高数字可读性。千位分隔符通常是逗号（，），在一些国家（如印度）通常使用印度式千位分隔符（使用三个连续的0）。

Pandas介绍

熊猫是濒危动物的英文介绍如下：Pandas are endangered animals。Pandas 英/pndz/。美/pndz/。大熊猫；熊猫。

整体介绍 Pandas是Python中一个专门用于数据处理和统计分析的库，可以帮助用户快速、方便地处理大量数据。Pandas提供了DataFrame、Series等数据结构，用户可以使用类似SQL语句进行数据过滤、查询、排序和计算。

Pandas 有三种基本数据结构：Series、DataFrame 和 Index。 Pandas 的 Series 对象是一个带索引数据构成的一维数组。Series 对象将一组数据和一组索引绑定在一起，我们可以通过 values 属性和 index 属性获取数据。

处理缺失数据 Pandas中缺失值相关的方法主要有以下三个： isnull方法用于判断数据是否为空数据； fillna方法用于填补缺失数据； dropna方法用于舍弃缺失数据。

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