1. pandas数据清理
* 将IPython这个交互式Shell作为你的首要开发环境。
* 学习NumPy（Numerical Python）的基础和高级知识。
* 从pandas库的数据分析工具开始。
* 利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑。
* 利用matplotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果。
* 利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作。
* 处理各种各样的时间序列数据。
* 通过详细的案例学习如何解决Web分析、社会科学、金融学以及经？济学等领域的问题。
2. pandas数据过滤
可以实现的。
pandas是行和列的数据框形式，你可以通过行和列的索引方式来进行数据定位，这样就可以找到你想要的多行和多列，然后再通过条件判断来过滤判断，比如找到数据》10的数据，进行索引条件判断，就能够精准的实现你想要的数据结果。
3. pandas清空dataframe
这篇文章主要介绍了python获取Pandas列名的几种方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，
获取DataFrame虽然是一个比较简单的操作，但是有时候到手边就是写不出来，所以在这里总结记录一下：
1.链表推倒式
data = pd.read_csv('data/Receipt code January minute trading volume.csv')
print([column for column in data])
#打印结果
['COUNT', 'SUCC', 'FAIL', 'WAIT PAY', 'SUCCRatio', 'time']
2.通过columns字段获取，返回一个numpy型的array
print(data.columns.values)
# 打印结果
['COUNT' 'SUCC' 'FAIL' 'WAIT PAY' 'SUCCRatio' 'time']
3. 直接使用 list 关键字，返回一个list
print(list(data))
#打印结果
['COUNT', 'SUCC', 'FAIL', 'WAIT PAY', 'SUCCRatio', 'time']
4.df.columns 返回Index，可以通过 tolist(), 或者 list（array） 转换为list
print(data.columns.tolist())
#打印结果
data.columns 返回的是一个索引对象<class 'pandas.core.indexes.base.Index'>
['COUNT', 'SUCC', 'FAIL', 'WAIT PAY', 'SUCCRatio', 'time']
以上就是本文的全部内容
4. pandas数据清洗常用函数
首先爬取大数据现在一般都是用python，所以你先要在linux上搭python的环境，最好是3.x的版本。
然后Python有很多爬虫的框架，比较好用，比如scrapy。但是框架有了之后还要有一些其他的知识，比如正则表达式，因为怕下来的数据需要用正则去解析。
解析完之后要对数据清洗，这个工作python的pandas基本都能完成。
清洗完之后要入库，如果数据量不是太大的话，传统的数据库mysql什么的就可以了，如果数据量很大，还要搭Hadoop，这个就有点麻烦了，还要用sqoop。 基本流程就是这样，如果有疑问，可以在讨论。
5. pandas 处理数据
NumPy是一个功能强大的Python库，主要用于对多维数组执行计算。NumPy这个词来源于两个单词-- Numerical和Python。
它是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。Python 数据科学相关的一些主要软件包(如 scikit-learn、SciPy、pandas 和 tensorflow)都以 NumPy 作为其架构的基础部分。除了能对数值数据进行切片(slice)和切块(dice)之外，使用 NumPy 还能为处理和调试上述库中的高级实例带来极大便利组。它将常用的数学函数都支持向量化运算，使得这些数学函数能够直接对数组进行操作，将本来需要在Python级别进行的循环，放到C语言的运算中，明显地提高了程序的运算速度
6. pandas数据清理方法
Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，它用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。
而PyCharm是一种Python IDE（集成开发环境），带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，PythonCharm分为专业版（professional）和社区版（community）。
7. pandas清洗数据
不可以，numpy和pandas主要是做数据处理，比如，数据清洗，数据标准化，归一化处理等等，但是在数据分析中要直观的反映问题，必须要学会图表，更重要的是要有分析思维，这需要长年累月的经验，所以，在数据分析方面经验比工具重要，工具始终是工具。
8. pandas清空数据
Python不存在“列”这种数据结来构啊，你说的是list吧？ 如果是list，那删除起来需要编程，一自个方法是按条件把其他元素拿出来当百一个新list 另外一种方法是用pandas库，把列度表包成series结构，然后series的操作删除很方便
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