深入掌握Pandas的高级数据处理功能（分组聚合、透视表、时间序列）

二、学习内容

id="创建dataframe的多种方式">创建DataFrame的多种方式

df1

pd.DataFrame(np.random.randn(5,

3),

index=pd.date_range('2025-02-01',

periods=5))

df[df['city'].isin(cities)]

id="使用loc和iloc">使用loc和iloc

>

df.groupby('class')['score'].mean()

df.groupby('class')['score'].agg(['mean',

'max',

id="交叉表crosstab">交叉表（crosstab）

cross

pd.Series(np.random.randn(100),

index=dates)

id="重采样resample">重采样（resample）

monthly

id="处理缺失值的高级方法">处理缺失值的高级方法

df

id="检测和处理异常值z-score方法">检测和处理异常值（Z-score方法）

from

np.abs(stats.zscore(df['A'].dropna()))

outliers

df_duplicates.drop_duplicates(subset=['id'],

keep='last')

sns.set_***me(style="whitegrid")

设置整体主题

设置上下文（paper/notebook/talk/poster）

id="关系图通用函数可创建多子图">关系图通用函数（可创建多子图）

g

id="小提琴图结合箱线图和核密度图">小提琴图（结合箱线图和核密度图）

6))

id="配对图所有数值列两两关系">配对图（所有数值列两两关系）

g

sns.load_dataset("flights").pivot(index="month",

columns="year",

sns.set_style("darkgrid")

class="post-meta-container">