三月上旬新内容速递丨选图攻略、内存优化与场景深化

春风送暖,学习相伴!三月上旬更新聚焦数据可视化选图、内存管理技巧、频率分析与桑基图应用,助你轻松驾驭数据分析新场景!

一、场景应用精选

【数析课堂】频率分析:用“数数”快速定位业务痛点》→通过频率统计,快速发现高频问题,精准定位业务改进点。
【桑基图】流动的“资金河流”,一眼看透业务流向》→学习桑基图绘制,追踪资金流动路径,洞察业务流转全貌。

二、技术经验分享

不止选类型,更要找对入口:数据分析选图全攻略》→深入讲解图表选择的核心逻辑,助你告别“图表选择困难症”。
内存溢出别慌张:教你如何看懂BI的“胃”,并管住它的“嘴”》→揭秘BI内存机制,掌握优化技巧,让分析更流畅。

四、社区日志更新

2026年「月更日志」社区更新合集 2.1 - 2.28》→汇总二月社区更新动态,记录成长每一步。

六、任务持续上线

【BI知识闯关】不止选类型,更要找对入口:数据分析选图全攻略》→通过闯关巩固选图知识,提升实战应用能力。
【数析课堂】频率分析知识巩固》→配套练习,加深频率分析理解,强化业务洞察。
【图表应用】桑基图追踪资金流向,发现业务奥秘》→动手实践桑基图,探索资金流向中的业务规律。
【BI知识闯关】内存溢出别慌张:教你如何看懂BI的“胃”,并管住它的“嘴”》→挑战内存管理知识,成为BI优化高手。


阳春三月,学习正当时,快来社区参与挑战,一起探索数据新视界!

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python学习篇-pandas库(二)

数据挖掘 发表于 2019-12-12 21:37
发表于 2019-12-12 21:37:19
本帖最后由 chenshuo 于 2019-12-12 21:41 编辑

Series基本操作
1、修改Series索引
  1. import pandas as pd
  2. s1 = pd.Series([0, 1, 2, 3, 4])
  3. print('原始索引s1:\n',s1)
  4. s1.index = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
  5. print('修改后索引s1:\n',s1)
复制代码
235545df23d46a369f.png
2、Series纵向拼接
  1. s3 = pd .Series({'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5})
  2. print('s3:\n',s3)
  3. s4 = s3.append(s1)
  4. print('s4:\n',s4)
复制代码
425435df23ee0a9224.png

3、Series按指定索引删除元素
  1. print('删除前s4:\n',s4)
  2. s4 = s4.drop('e')  # 删除索引为 e 的值
  3. print('删除后s4:\n',s4)
复制代码
980685df23fb621902.png
4、Series修改指定索引元素
  1. print('修改前s4:\n',s4)
  2. s4['A'] = 18  # 修改索引为 A 的值 = 18
  3. print('修改后s4:\n',s4)
复制代码
506565df2404120f22.png
5、按指定索引查找元素
  1. print('s4:\n',s4)
  2. s4['E']
复制代码
78525df240fba1836.png
6、Series切片操作
  1. print('s4所有数据\n',s4[:])
  2. print('s4前三个数据\n',s4[:3])
  3. print('s4除去后三个数据\n',s4[:-3])
复制代码
898635df2425fcac75.png

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最后回复于:2019-12-12 21:37

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