零基础学 Python(2018 版)
尹会生
前游戏公司技术总监,前新浪网技术经理
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新⼈⾸单¥68
课程目录
已完结/共 72 讲
第一章 :Python介绍和安装 (3讲)
第二章 :Python基础语法 (3讲)
第四章 :条件与循环 (5讲)
第五章 :映射与字典 (2讲)
第六章 :文件和输入输出 (2讲)
第七章 :错误和异常 (1讲)
第九章 :模块 (1讲)
第十章 :语法规范 (1讲)
第十一章 :面向对象编程 (4讲)
第十二章 :多线程编程 (2讲)
第十六章 :综合案例 & 结课测试 (1讲)
特别放送 (1讲)
零基础学 Python(2018 版)
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当前播放: 57 | Dataframe的基本操作
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01 | Python语言的特点
02 | Python的发展历史与版本
03 | Python的安装
04 | Python程序的书写规则
05 | 基础数据类型
06 | 变量的定义和常用操作
07 | 序列的概念
08 | 字符串的定义和使用
09 | 字符串的常用操作
10 | 元组的定义和常用操作
11 | 列表的定义和常用操作
12 | 条件语句
13 | for循环
14 | while循环
15 | for循环语句中的if嵌套
16 | while循环语句中的if嵌套
17 | 字典的定义和常用操作
18 | 列表推导式与字典推导式
19 | 文件的内建函数
20 | 文件的常用操作
21 | 异常的检测和处理
22 | 函数的定义和常用操作
23 | 函数的可变长参数
24 | 函数的变量作用域
25 | 函数的迭代器与生成器
26 | Lambda表达式
27 | Python内建函数
28 | 闭包的定义
29 | 闭包的使用
30 | 装饰器的定义
31 | 装饰器的使用
32 | 自定义上下文管理器
33 | 模块的定义
34 | PEP8编码规范
35 | 类与实例
36 | 如何增加类的属性和方法
37 | 类的继承
38 | 类的使用-自定义with语句
39 | 多线程编程的定义
40 | 经典的生产者和消费者问题
41 | Python标准库的定义
42 | 正则表达式库re
43 | 正则表达式的元字符
44 | 正则表达式分组功能实例
45 | 正则表达式库函数match与search的区别
46 | 正则表达式库替换函数sub()的实例
47 | 日期与时间函数库
48 | 数学相关库
49 | 使用命令行对文件和文件夹操作
50 | 文件与目录操作库
51 | 机器学习的一般流程与NumPy安装
52 | NumPy的数组与数据类型
53 | NumPy数组和标量的计算
54 | NumPy数组的索引和切片
55 | pandas安装与Series结构
56 | Series的基本操作
57 | Dataframe的基本操作
58 | 层次化索引
59 | Matplotlib的安装与绘图
60 | 机器学习分类的原理
61 | Tensorflow的安装
62 | 根据特征值分类的模型和代码
63 | 网页数据的采集与urllib库
64 | 网页常见的两种请求方式get和post
65 | HTTP头部信息的模拟
66 | requests库的基本使用
67 | 结合正则表达式爬取图片链接
68 | Beautiful Soup的安装和使用
69 | 使用爬虫爬取新闻网站
70 | 使用爬虫爬取图片链接并下载图片
强势回归:零基础学Python2022版来啦!
71 | 如何分析源代码并设计合理的代码结构&结课测试
本节摘要

课程源码、课件及课后作业地址:

https://gitee.com/geektime-geekbang/geekbangpython

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全部留言(9)

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一只特立独行的猪
排序这块的结果的含义只是把year放到了第一列?而并非对列里面的内容进行排序?columns=['year', 'city']

作者回复: 是的,如果需要排序可以使用 dataframe.sort_index(axis=1) dataframe.sort_values(by='xyz') dataframe.sort_values(by=['aaa','bbb'])

2019-02-04
3
硕杨Sxuya
9:00 时间后面说的是 DataFrame 的 reindex 操作,但是实际是 Series 的数据的 reindex 的操作。 这个到底是什么节奏?先是 Series 后来是 DataFrame 又变成 Series 的操作,有点凌乱。

作者回复: 您好, 这里在视频没有交代清楚,导致学习的时候有点脱节;reindex( )是pandas的方法,它同样适用于Series和DataFrame,调用的方式相同,因此使用了Series进行了讲解。

2018-12-09
1
旭光
dataframe读取文本文件是否也在内部存成numpy格式?

作者回复: 是的,底层就是基于numpy构造的

2020-03-28
醉风
3分跟做 data = { 'name':['张三','李四','王五','加留'], 'age' :[20,30,20,60], 'sex' :[1,1,0,1], 'dateBrich' :['2019-01-01','2016-11-11','2017-01-01','2015-11-11'] } obj2 = DataFrame(data) obj3 = DataFrame(data,columns=['age','name','sex','dateBrich']) #进行排序,内容会根据列中字段显示 print(obj2) print(obj3) 发现输出结果一直并没有如您所说的排序 感觉columns这个参数只是对列的一个排列顺序的一个重新定义而不是进行排序

作者回复: 是的,你说的是正确的, 这里我表达的不够严谨,应该是重新排列,而不是排序,感谢指出错误。

2019-06-23
🌟双子嘟🌟🙄😱🤗😴
老师,两种输出方式,输出的结果确不一样,city和year是一致的,pop不一致,为什么? data = { 'city': ['shanghai', 'beijing', 'guangzhou', 'shanghai'], 'year': [2016, 2019, 2017, 2018], 'pop': [99, 60, 88, 70] } frame2 = DataFrame(data, columns=['year', 'city', 'pop']) print(frame2['pop']) print(frame2.pop) 0 99 1 60 2 88 3 70 Name: pop, dtype: int64 <bound method NDFrame.pop of year city pop 0 2016 shanghai 99 1 2019 beijing 60 2 2017 guangzhou 88 3 2018 shanghai 70>

作者回复: 第一个print(frame2['pop']) 是输出frame2的pop列,第二个是pop方法

2019-06-03
Coder
是版本不同吗? 这里reindex时 全部都编程了fill_value的值了。 >>> obj = pandas.Series([1,2,3]) >>> print(obj) 0 1 1 2 2 3 dtype: int64 >>> obj2 = obj.reindex(['a','b','c','d','e'],fill_value = 0) >>> print(obj2) a 0 b 0 c 0 d 0 e 0 dtype: int64 >>>
2018-12-26
3
1
李斡旗
你好,老师请问假如我碰到难题能解答吗。
2022-08-28
o0oi1i
打卡57
2020-02-27
硕杨Sxuya
最后的平均值怎么没有说。。。这个想着应该是需要 code 方法,而填充 0 是直接作为参数就好。。。好难受呀。
2018-12-10
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