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发布时间：2024-08-19 02:04
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时间：2024-08-20 17:55
DataFrame是Python中的重要数据结构，它由行索引（INDEX）、列索引（COLUMNS）和值（VALUES）构成，是进行数据分析和操作的核心组件。
创建副本时，可以使用df2 = df1.copy()，轻松复制数据框。DataFrame提供了多种操作方法，如append()用于合并数据，concat则是更灵活的合并方式；merge用于数据框之间的匹配，compare()则用于比较两个数据框中对应位置的值。
处理数据时，df1.drop()用于删除行或列，plicated()和drop_plicates()功能则用于检测和移除重复行。对于值的替换，replace()方法非常实用，如df2['Embarked'].replace({"S":1,"C":2,"Q":3})或df1.replace()以编码单个或多个变量。
哑变量处理通常通过read_excel、to_csv和to_excel等函数完成数据导入和导出。apply()方法则支持对Series或DataFrame的迭代操作，包括归一化、统计计算和函数应用。例如，df.apply(lambda x: (x - x.min()) / (x.max() - x.min()))用于归一化数据。
透视/逆透视操作通过melt函数实现，如data.melt(id_vars=['dept','name'],value_vars=['2020-01','2020-02'])，而display()用于控制数据的显示，如调整列数和行数以避免过长。
统计分析方面，df1.sum()可以求和，groupby()用于分组并计算聚合值，transform()则可对每个元素应用函数。例如，score_df.groupby('姓名')['成绩'].agg(np.sum)是对成绩按姓名分组后的求和。
时间序列处理是DataFrame的强项，如使用pd.date_range()生成时间序列，to_datetime()用于将字符转换为日期，时间筛选和Rolling窗口计算也很方便。
Shift函数则是对数据进行偏移操作，如df.groupby(['id'])['value'].shift(1)在groupby分组内进行偏移。
最后，to_sql用于将DataFrame数据写入数据库，当数据表不存在时创建。
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