数据处理必备技能莫烦Python tutorials Numpy与Pandas读取、筛选、合并完全指南【免费下载链接】tutorials机器学习相关教程项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tut/tutorials想快速上手 Python 数据处理吗莫烦Python tutorials 的 Numpy 与 Pandas 系列教程用最简单的代码带你完整掌握数据读取、筛选、合并这三大核心技能。本指南面向新手和普通用户无需数学背景跟着仓库里现成的示例文件半小时就能写出自己的数据处理脚本。教程概览8 个文件带你学完 Pandas 数据处理数据处理是机器学习的第一步而 numpypandas/ 目录下的 8 个脚本就是莫烦Python为数据处理准备的一份完整清单 顺序文件学什么111_pandas_intro.pySeries 与 DataFrame 入门212_selection.py筛选数据的 3 种方式313_set_value.py按条件修改和新增数据414_nan.py缺失值NaN处理515_read_to/15_read_to.py读取 CSV / 保存文件616_concat.py多表纵向/横向拼接717_merge.py按关键字合并两张表818_plot.py一行代码画数据图配合仓库里的其他模块学习路径也非常清晰先用 basic/ 打好 Python 基础再用 matplotlibTUT/ 学习绘图最后进阶到 sklearnTUT/ 和 tensorflowTUT/ 等机器学习教程。快速开始读懂 DataFrame 数据结构学习 Pandas 只需要认识两个核心概念 Series一列带索引的数据类似一维 Numpy 数组DataFrame一张二维表格有行索引和列名在 11_pandas_intro.py 中脚本演示了如何创建 DataFrame并用describe()、dtypes、sort_values等常用方法快速体检一张表import pandas as pd df.describe() # 每列的统计摘要 df.sort_values(byB) # 按 B 列排序新手提示拿到任何一张表先打印df.head()和df.dtypes是排查问题的第一习惯。筛选数据loc、iloc 与布尔索引三件套从表里挑出我要的行和列是数据处理出现频率最高的操作。12_selection.py 给出了三种最常用的筛选方式df[A]直接按列名取数据最简单df.loc[行, 列]按标签筛选如df.loc[20130102, [A,B]]df.iloc[行, 列]按位置筛选如df.iloc[3:5, 0:2]还有一个非常实用的布尔索引df[df.A 0] # 只保留 A 列大于 0 的行一句话记忆想知道按什么取就选 loc/iloc想按条件取就用布尔索引。处理缺失值fillna 与 dropna 两行搞定真实数据几乎都有缺失。14_nan.py 演示了三种标准应对方式df.dropna(howany)删除含缺失值的行df.fillna(0)用 0或任意值填充缺失pd.isnull(df)定位哪些位置是缺失值选择哪种方式取决于业务缺失比例小就删缺失有规律就填先诊断再动手。数据读写从 CSV 到 Pickle 的完整流程会处理还要会存。15_read_to/15_read_to.py 只有两行核心代码却覆盖了日常 90% 的读写需求data pd.read_csv(student.csv) # 读入 CSV data.to_pickle(student.pickle) # 保存为 pickle同目录下的 student.csv 是一份真实的学生成绩单样例包含学号、姓名、年龄、性别你可以直接拿它练手比如筛选出所有 20 岁以上的同学data[data[age] 20]合并数据concat 拼接与 merge 关联的区别新手最容易混淆的两个函数16_concat.py 和 17_merge.py 把它们讲得明明白白pd.concat像接龙一样拼接把多张结构相似的表纵向堆叠axis0或横向拼宽axis1res pd.concat([df1, df2, df3], axis0, ignore_indexTrue)适合场景多批同类数据如每月的销售表合并成一张总表。pd.merge像数据库 JOIN一样按关键字关联按共同的关键字列把两张表匹配到一起语法与 SQL 的 JOIN 几乎一致res pd.merge(left, right, onkey, howinner) # how 可选inner / left / right / outer17_merge.py 中还演示了三个进阶技巧双关键字合并on[key1,key2]、indicatorTrue查看每条数据来自哪张表、以及用suffixes[_boy,_girl]解决列名冲突。速记表需求用哪个堆叠/拼宽同类表pd.concat按共同字段关联不同表pd.merge按行索引对齐pd.merge(..., left_indexTrue)收尾加分一行代码把数据画出来处理完的数据不展示等于白做。18_plot.py 展示了 Pandas 内置的绘图能力——Series 和 DataFrame 都直接带plot方法bar、hist、box、kde、scatter等一图多用ax data.plot.scatter(xA, yB, colorDarkBlue)想画得更好看仓库里的 matplotlibTUT/ 有 19 节配套绘图教程从 plt3_simple_plot.py 一路学到 plt19_animation.py无缝衔接。总结你的数据处理学习路径莫烦Python tutorials 把数据处理拆成了 8 小步难度平滑递进✅ 认识 Series / DataFrame11✅ 学会 loc / iloc / 布尔筛选12、13✅ 会处理缺失值14✅ 能读写 CSV 和 pickle15✅ 掌握 concat 与 merge 两大合并利器16、17✅ 顺手画出结果图18所有示例代码都带完整注释、开箱即跑建议直接在 numpypandas/ 目录中按编号顺序运行并修改参数边跑边改是学会数据处理的唯一捷径 。【免费下载链接】tutorials机器学习相关教程项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tut/tutorials创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考