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ix函数python的简单介绍

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python数据分析干什么第一、检查数据表
Python中使用shape函数来查看数据表的维度ix函数python，也就是行数以及列数 。你可以使用info函数来查看数据表的整体信息ix函数python，使用dtype函数来返回数据格式;lsnull是Python中检验空值的函数，可以对整个数据表进行检查 ， 也可以单独对某一行进行空值检查，返回的结构是逻辑值，包含空值返回true，不包含则返回false 。
第二、数据清洗
Python可以进行数据清洗，Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据 ， 也可以使用fillna函数对空值进行填充;Python中dtype是查看数据格式的函数，与之对应的是astype函数，用来更改数据格式，Rename是更改列名称的函数，drop_duplicates函数删除重复值，replace函数实现数据替换 。
第三、数据提取
进行数据提取时 ， 主要使用三个函数：loc、iloc以及ix 。Loc函数按标签进行提?。?iloc按位置进行提取 ， ix可以同时按照标签和位置进行提取 。除了按标签和位置提取数据之外，还可以按照具体的条件进行提取，比如使用loc和isin两个函数配合使用 。
第四、数据筛选
Python数据分析还可以进行数据筛选，Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能，配合sum和count函数还能实现Excel中sumif和countif函数的功能 。使用的主要函数是groupby和pivot_table;groupby是进行分类汇总的函数，使用方法比较简单，groupby按列名称出现的顺序进行分组 。
Python 基本操作- 数据选取loc、iloc、ix函数 loc中ix函数python的数据是列名ix函数python ， 是字符串，所以前后都要?。籭loc中数据是int整型 ， 所以是Python默认的前闭后开
构建数据集df
loc函数主要通过行标签索引行数据 ，划重点， 标签ix函数python！标签ix函数python！标签！
loc[1]选择行标签是1的（从0、1、2、3这几个行标签中）
loc[0:1] 和 loc[0,1]的区别，其实最重要的是loc[0:1]和iloc[0:1]
索引某一列数据，loc[:,0:1]，还是标签，注意，如果列标签是个字符，比如'a'，loc['a']是不行的，必须为loc[:，'a'] 。
但如果行标签是'a',选取这一行 ， 用loc['a']是可以的 。
iloc 主要是通过行号获取行数据 ， 划重点，序号！序号！序号！
iloc[0:1]，由于Python默认是前闭后开，所以 ， 这个选择的只有第一行！
如果想用标签索引，如iloc['a']，就会报错，它只支持int型 。
ix——结合前两种的混合索引，即可以是行序号，也可以是行标签 。
如选择prize10(prize为一个标签)的，即 df.loc[df.prize10]
还有并或等操作
python选取特定列——pandas的iloc和loc以及icol使用
pandas入门——loc与iloc函数
pandas中loc、iloc、ix的区别
pandas基础之按行取数（DataFrame）
如何提取Python数据首先是准备工作ix函数python ， 导入需要使用的库，读取并创建数据表取名为loandata 。
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import numpy as np
import pandas as pd
loandata=https://www.04ip.com/post/pd.DataFrame(pd.read_excel('loan_data.xlsx'))
设置索引字段
在开始提取数据前，先将member_id列设置为索引字段 。然后开始提取数据 。
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Loandata = https://www.04ip.com/post/loandata.set_index('member_id')
按行提取信息
第一步是按行提取数据，例如提取某个用户的信息 。下面使用ix函数对member_id为1303503的用户信息进行ix函数python了提取 。
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loandata.ix[1303503]
按列提取信息
第二步是按列提取数据，例如提取用户工作年限列的所有信息，下面是具体的代码和提取结果 ， 显示了所有用户的工作年龄信息 。

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