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机器学习实验演示 - 07. 创建 DataFrame
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Pandas 是 Python 语言的一个扩展程序库,用于数据分析。它是一个开放源码、BSD 许可的库,提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。Pandas 名字衍生自术语 "panel data"(面板数据)和 "Python data analysis"(Python 数据分析)。 Pandas 是一个强大的分析结构化数据的工具集,基础是 Numpy。Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。并可以对各种数据进行运算操作,比如归并、再成形、选择,还有数据清洗和数据加工特征等等。 Pandas 库提供了很多高性能,易使用的数据结构和数据分析工具。其中最主要的数据结构是 DataFrame,可以将其视为内存中的 2D 表(类似于带有列名和行标签的电子表格)。Excel 中的许多功能都是通过编程实现的,比如创建数据透视表、基于列的计算、绘制图表等等。也可以按照列的值对行进行聚合或者像SQL中那样联接表。 Pandas 同样在时间序列处理方面也很出色。 本次实验主要分为两部分,分别对应 Pandas 的两个核心数组:Series 对象和 DataFrame 对象。 =============================================== 跨象乘云原创实验演示视频内,相关源代码 Notebook 与数据集,通过【知识微店】发布。视频内所见即所得 —— 配套实验操作容器及本地部署详尽说明文档,确保全部代码正常运行。个人用户获取视频内相关代码及数据集,请访问企业网站,扫描【知识微店(个人用户)】二维码关注或订阅。仅授权予个人用户学习与实验使用,禁止用于二次销售、课堂教学及培训用途。 视频原创制作:广州跨象乘云软件技术有限公司 企业网站:https://www.080910t.com ===============================================
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