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pandas权威发布_pandas 中文翻译(2024年11月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-11-28

pandas

2:1战胜了9Pandas 坚定前行，一切随缘「NIPFPS超话CSGO超话」

10:00迎战9 Pandas 「NIPFPS超话CSGO超话」

Python进阶：字典类&Pandas 𐟓š Python知识：去除字符串头尾空格：使用`my_string.strip()`函数可以轻松去掉字符串头尾的空格或其他不需要的部分。字典的创建与遍历：字典的创建方式为`my_dict = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}`。遍历字典时，可以使用`for (key, value) in my_dict.items():`这种形式。条件输出：在打印输出时，可以使用条件语句，例如`print(my_list if my_list else 'None')`，这里的`my_list`在条件判断时被视为True。封装变量：将两个变量封装进一个字典，可以使用`list(zip(variable1, variable2))`。类的定义与实例化：定义类时，使用`class 类名: def __init__(参数1, 参数2, ...):`。类中的参数定义形式为`fun(self, 参数...)`。类定义结束后，需要通过`entity = 类名(参数1, 参数2, ...)`进行实例化。调用类中的函数时，使用`entity.fun()`。继承关系：注意父类与子类之间的继承关系，详细见相关图片。 𐟓Š Pandas库：获取表头指标名：通过`list(data.columns)`可以获取数据表中的表头指标名。获取行数：使用`data.shape[0]`可以获取数据表中的行数。读取CSV文件：在读取CSV文件时，使用`read_csv()`函数，并设置参数`dtype=object`，意味着将所有内容都看作字符串，不会显示缺失值。通过`na_values`可以统计缺失值的个数。如果不指定dtype，缺失值会被显示为NaN。根据列名获取数据：根据列名获取数据时，列名需要用单引号引起来。多条件筛选：使用`df.loc[(条件1) & (条件2)]`或`df[条件1][条件2]`可以根据多个条件筛选数据。 loc与iloc的区别：loc基于标签，用行名、列名作为索引；iloc基于位置，用行号、列号作为索引。设置数据类型：当每一列数据都有不同的类型时，可以通过设置`dtype = {'列名1': int, '列名2': float, ...}`来逐个设置数据类型。

Pandas → Polars → SQL → PySpark 对应关系:

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10万捡到熊猫潮牌漏！最近真是运气爆棚，赶着熊猫国际潮牌pandas到货的时候，我直接让她不拆包，结果捡了个大漏！这批货已经拉回仓库了，拆开一看，全是惊喜。首先，质量真是没得说，一件残次品都没有看到。包装干净整洁，款式都是那种简约风格，有点像香港IT的感觉。每一件衣服都找不到一根线头，真是太美了！这批货特别适合做高端连锁店和高端直播的公司。到手价15.8元，感觉也特别合适。平时拿个市场货的T恤都不止这个价了。这一批里面还有很多T裙和裤子，每一件质量都巨好，特别适合做休闲风的档口。总之，这次捡到漏了，真是太超值了！

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