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Pandas1 (定義 (專門用於數據分析的Python工具庫, 基於numpu去構建的, 類似python 操作Excel/SQL的感覺),…

- - - - ex: df['bonus] = 40000
      - 可將兩個原有的列相加會，創建一個新列
    - - 可取行、列的值
        
        .index, .columns
      - .loc[]對行、列做選擇
        
        標準形式 ex df.loc[:]
        
        逗號前對行做選擇，逗號後最列做選擇
        
        條件取值
        
        ex: df.loc[df['cars] > 20000, ['car']]
        
        可用&、|、~表達多條件
        
        df.loc[(df['cars']>200000&(df['income']>90000),['cars','income'])]
        
        賦值
        
        df.loc[:,'bonus'] = 100000
        
        同樣取值iloc , at , iat ,ix
        
        新增一列
        
        df.loc[:,'color'] = ['紅','黃']
        
        條件新增
        
        df.loc[df['color'].isin(['紅','綠']), :]
    - - .shape
      - .info()
      - .describe()
      - .head()
      - .tail()
    - - df.fillna(value = 1234)
      - 地就操作用 inplace = True
      - method = 'ffill' 向前填充 method = 'bfill' 向後填充
- - - - s ['A':'D'] ( 左閉右閉)
      - s[['A','D','B']] (用index 的list索引數據)
      - s['A']
      - s[0:3] (左閉右開)
    - - ex: 3*apt 所有內容都乘3
    - - 計算是基於index去做
      - 找不到的值為NaN
      - .get() 函數可取值
      - .mean(), .median(), max()
    - - ex: apt[apt > 40000]
        
        拿個True,False序列做條件選擇
      - 條件賦值
        
        ex: apt[apt > 40000] = 5000
    - - .notnull()
      - .isnull()
        
        apt[apt.notnull()]非缺失值
- - - - 一年當中第幾天
        
        .index.dayofyear
      - 星期幾
        
        .index.dayofweek