📚
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代码示例
🎯
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学习模块
📊
5
数据集
🏆
15
挑战题目
🚀
Pyodide
实时运行

📚 学习模块

📖

基础操作

学习 Pandas 的基本数据结构和创建 DataFrame

🔍

数据筛选

布尔索引、条件查询、数据过滤技巧

📦

数据分组

groupby 聚合、分组统计、数据汇总

🔗

数据合并

merge、concat、join 合并数据

📊

数据透视表

pivot_table 创建数据透视表

🧹

数据清洗

缺失值处理、重复值删除、数据类型转换

📈

数据排序

sort_values、sort_index 排序操作

📉

数据可视化

plot、图表绘制、数据展示

🔢

统计描述

describe、统计函数、数据分析

⚡

高级操作

apply、transform、lambda 函数

🧹

数据清洗实战

缺失值、异常值处理、数据规范化

📦

分组聚合分析

多维度聚合、透视分析、窗口函数

🛒

购物篮分析

关联规则、Apriori算法、商品推荐

👥

客户聚类分析

K-Means聚类、客户分群、RFM分析

📊

数据可视化

Matplotlib、Seaborn、交互式图表

🧪

A/B测试分析

假设检验、统计显著性、效果评估

⏰

时间序列分析

趋势分析、周期性检测、预测模型

🔧

特征工程

特征提取、编码、标准化、降维

📁 选择数据集

📊 销售数据

包含日期、产品、销售额、数量等字段

字段: 日期, 产品, 销售额, 数量

🎓 学生成绩

包含学生ID、姓名、科目、成绩等字段

字段: 学生ID, 姓名, 科目, 成绩

🌤️ 天气数据

包含日期、温度、湿度、风速等字段

字段: 日期, 温度, 湿度, 风速

🎬 电影评分

包含电影ID、名称、评分、评论数等字段

字段: 电影ID, 名称, 评分, 评论数

👥 员工信息

包含员工ID、姓名、部门、薪资等字段

字段: 员工ID, 姓名, 部门, 薪资

💻 代码编辑器

💡 代码示例库

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🐼

📋 函数速查表

📖 基础操作 ▼
  • df.head() - 查看前5行
  • df.tail() - 查看后5行
  • df.sample() - 随机抽样
  • df.info() - 数据信息
  • df.describe() - 统计描述
  • df.shape - 行列数
  • df.columns - 列名
  • df.index - 索引
  • df.dtypes - 数据类型
  • df.values - 数据数组
🔍 数据筛选 ▼
  • 100]')">df[条件] - 布尔索引
  • df.loc[] - 标签索引
  • df.iloc[] - 位置索引
  • 100\")')">df.query() - 查询
  • isin() - 包含判断
  • between() - 区间判断
  • filter() - 列过滤
  • nlargest() - 最大N行
  • nsmallest() - 最小N行
📦 数据分组 ▼
  • groupby() - 分组
  • 多列分组
  • agg() - 多列聚合
  • sum() - 求和
  • mean() - 均值
  • count() - 计数
  • median() - 中位数
  • std() - 标准差
  • min() - 最小值
  • max() - 最大值
  • 聚合重置索引
🧹 数据清洗 ▼
  • isnull() - 缺失值标记
  • 缺失值统计
  • dropna() - 删除缺失
  • 删除缺失列
  • fillna() - 填充缺失
  • 前向填充
  • 后向填充
  • 均值填充
  • 删除重复值
  • 重复值检查
  • replace() - 替换值
📊 数据排序 ▼
  • sort_values() - 按值排序
  • 降序排序
  • 多列排序
  • sort_index() - 按索引排序
  • rank() - 排名
  • value_counts() - 频数统计
🔗 数据合并 ▼
  • merge() - 合并
  • 左连接
  • 右连接
  • 外连接
  • 内连接
  • concat() - 上下连接
  • 左右连接
  • join() - 索引连接
📝 列操作 ▼
  • 新增列
  • assign() - 新增列
  • drop() - 删除列
  • rename() - 重命名列
  • astype() - 类型转换
  • 选择多列
  • pop() - 移除并返回列
📥 数据读写 ▼
  • read_csv() - 读取CSV
  • read_excel() - 读取Excel
  • to_csv() - 保存CSV
  • to_excel() - 保存Excel
  • read_json() - 读取JSON
  • to_json() - 保存JSON
📈 数据透视 ▼
  • pivot_table() - 透视表
  • pivot() - 转置
  • melt() - 宽转长
  • stack() - 堆叠
  • unstack() - 解堆叠
⏰ 时间序列 ▼
  • to_datetime() - 转日期
  • dt.year - 年
  • dt.month - 月
  • dt.day - 日
  • dt.weekday - 星期
  • 设置日期索引
  • resample() - 重采样
  • rolling() - 移动窗口
📊 统计计算 ▼
  • sum() - 求和
  • mean() - 均值
  • median() - 中位数
  • std() - 标准差
  • var() - 方差
  • min() - 最小值
  • max() - 最大值
  • quantile() - 分位数
  • corr() - 相关性矩阵
  • 两列相关性
  • cov() - 协方差矩阵
⚡ 高级操作 ▼
  • apply() - 应用函数
  • applymap() - 元素级函数
  • map() - 映射
  • str.upper() - 转大写
  • str.contains() - 包含判断
  • str.split() - 分割字符串
  • cut() - 分箱
  • qcut() - 等频分箱
  • get_dummies() - 独热编码
  • 0, 0)')">where() - 条件替换
  • 0, 0)')">mask() - 条件替换