Find N3入網(wǎng)：最高支持16+1TB
OPPO將于近期登場(chǎng)的Find N3折疊屏目前已經(jīng)正式入網(wǎng)，型號(hào)為PHN110。本次Find N3在外觀方面相比前兩代有很大的變化，不再是小號(hào)的橫向折疊屏，而是跟別的廠商一樣采用了較為常見(jiàn)的
當(dāng)談到數(shù)據(jù)處理和分析時(shí)，Pandas 是一個(gè)非常受歡迎的 Python 庫(kù)。它提供了高效且靈活的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)操作工具，特別適用于處理和分析結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。在本次講解中，我將為您詳細(xì)介紹 Pandas 的各個(gè)方面，包括數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)讀取與寫入、數(shù)據(jù)選擇與過(guò)濾、數(shù)據(jù)操作與轉(zhuǎn)換以及數(shù)據(jù)聚合與分組等。
Pandas 主要提供了兩種重要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：Series 和 DataFrame。
Series 是一維標(biāo)記數(shù)組，類似于帶有標(biāo)簽的 NumPy 數(shù)組。每個(gè) Series 包含一個(gè)數(shù)據(jù)數(shù)組和一個(gè)與之相關(guān)的索引數(shù)組。創(chuàng)建 Series 的方式包括直接傳入數(shù)組、字典或標(biāo)量等。
DataFrame 是一個(gè)二維表格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以看作是由多個(gè) Series 組成的字典。它具有行索引和列索引，可以用于處理結(jié)構(gòu)化的表格數(shù)據(jù)。DataFrame 可以通過(guò)傳入字典、NumPy 數(shù)組、CSV 文件等方式進(jìn)行創(chuàng)建。
Pandas 提供了多種方法來(lái)讀取和寫入不同格式的數(shù)據(jù)，如 CSV、Excel、SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)等。常用的讀取方法包括 read_csv()、read_excel()、read_sql() 等，而寫入方法包括 to_csv()、to_excel()、to_sql() 等。
讀取數(shù)據(jù)的示例：
import pandas as pd# 從 CSV 文件讀取數(shù)據(jù)data = pd.read_csv('data.csv')# 從 Excel 文件讀取數(shù)據(jù)data = pd.read_excel('data.xlsx')# 從 SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)讀取數(shù)據(jù)import sqlite3conn = sqlite3.connect('database.db')data = pd.read_sql('SELECT * FROM table', conn)Pandas 提供了多種方式來(lái)選擇和過(guò)濾數(shù)據(jù)，以滿足不同的需求。
選擇列：使用 DataFrame 的列名稱或索引來(lái)選擇單列或多列數(shù)據(jù)。
# 選擇單列column = df['column_name']# 選擇多列columns = df[['column_name1', 'column_name2']]選擇行：使用切片、布爾索引或條件表達(dá)式來(lái)選擇滿足特定條件的行。
# 使用切片選擇行rows = df[start:end]# 使用布爾索引選擇行rows = df[boolean_expression]# 使用條件表達(dá)式選擇行rows = df[df['column_name'] > 10]選擇單元格：使用 .loc[row_index, column_index] 或 .iloc[row_index, column_index] 來(lái)選擇單個(gè)單元格的值。
# 使用標(biāo)簽索引選擇單元格value = df.loc[row_label, column_label]# 使用整數(shù)索引選擇單元格value = df.iloc[row_index, column_index]Pandas 提供了各種數(shù)據(jù)操作和轉(zhuǎn)換方法，可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、清洗和轉(zhuǎn)換。
數(shù)據(jù)排序：使用 sort_values() 方法按照指定的列對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序。
# 按照單列排序sorted_data = df.sort_values('column_name')# 按照多列排序sorted_data = df.sort_values(['column_name1', 'column_name2'])缺失值處理：使用 isnull()、notnull() 和 dropna() 方法來(lái)處理缺失值。
# 檢查缺失值null_values = df.isnull()# 刪除包含缺失值的行clean_data = df.dropna()# 填充缺失值filled_data = df.fillna(value)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：使用 apply()、map() 和 replace() 方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換和替換。
# 對(duì)列應(yīng)用函數(shù)df['new_column'] = df['column'].apply(function)# 使用字典映射替換值df['column'] = df['column'].map(mapping_dict)# 替換指定值df['column'] = df['column'].replace(old_value, new_value)Pandas 具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)聚合和分組功能，可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總和分析。
聚合函數(shù)：Pandas 提供了許多常用的聚合函數(shù)，如 sum()、mean()、count()、max()、min() 等，可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行求和、平均值、計(jì)數(shù)、最大值和最小值等操作。
# 對(duì)列進(jìn)行求和sum_value = df['column'].sum()# 對(duì)列進(jìn)行平均值計(jì)算mean_value = df['column'].mean()# 對(duì)列進(jìn)行計(jì)數(shù)count_value = df['column'].count()# 對(duì)列進(jìn)行最大值和最小值計(jì)算max_value = df['column'].max()min_value = df['column'].min()分組操作：使用 groupby() 方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組操作，并應(yīng)用相應(yīng)的聚合函數(shù)。
# 按照列進(jìn)行分組并求和grouped_data = df.groupby('column').sum()# 按照多列進(jìn)行分組并求平均值grouped_data = df.groupby(['column1', 'column2']).mean()# 對(duì)多列應(yīng)用多個(gè)聚合函數(shù)grouped_data = df.groupby('column').agg({'column1': 'sum', 'column2': 'mean'})以上是對(duì) Pandas 的一個(gè)詳細(xì)講解，涵蓋了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)讀取與寫入、數(shù)據(jù)選擇與過(guò)濾、數(shù)據(jù)操作與轉(zhuǎn)換以及數(shù)據(jù)聚合與分組等方面。Pandas 是一個(gè)非常強(qiáng)大和靈活的數(shù)據(jù)處理工具，在數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。
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