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关于pythonix_函数的信息( 二 )

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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函数按标签进行提取 ， 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中的数据是列名，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！标签！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）
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