背上白癜风怎么治疗 https://m-mip.39.net/czk/mipso_7707186.html上周一人人都是数据科学家P2篇大家熟悉一些有用的库来学习Python。P3篇让我们学习如何用Pandas在Python中进行探索型数据分析。为了进一步探索我们的数据，让我向您介绍另一种动物（好像Python还不够！）--熊猫Pandas是Python中最有用的数据分析库之一（我知道这些名称听起来很奇怪，但请继续！）。它们有助于在数据科学中增加Python的使用。现在我们将使用Pandas从FAL在线学习平台LoanPrediction项目上读取数据集，执行探索性分析并构建我们的第一个基本分类算法来解决此问题。在加载数据之前，让我们了解Pandas中的两个关键数据结构-Series(系列)和Dataframe(数据框架)。Series(系列)可以理解为1维标记/索引阵列。您可以通过这些标签访问此系列的各个元素。Dataframe(数据框)类似于Excel工作簿-您有列名称引用列，并且您有行，可以使用行号访问这些行。根本不同的是，在数据框的情况下，列名和行号称为列和行索引。Series系列和dataframe数据框构成了Python中Pandas的核心数据模型。首先将数据集读入这些数据框，然后可以非常容易地将各种操作（例如分组，聚合等）应用于其列。10分钟了解Pandas（文末评论区置顶放链接）实践数据集-贷款预测项目您可以在我们官方
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