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pandas库
Series和DataFrame
nlargest和nsmallest
用法示例
代替方法
手动实现
模拟代码 pandas库
是Python中一个非常强大的数据处理库，提供了高效的数据分析方法和数据结构。它特别适用于处理具有关系型数据或带标签数据的情况，同时在时间序列分析方面也有着出…
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pandas库
Series和DataFrame
nlargest和nsmallest
用法示例
代替方法
手动实现
模拟代码 pandas库
是Python中一个非常强大的数据处理库，提供了高效的数据分析方法和数据结构。它特别适用于处理具有关系型数据或带标签数据的情况，同时在时间序列分析方面也有着出色的表现。
pandas库广泛应用于数据挖掘和分析、金融和经济分析、科学和工程计算等领域。使用pandas库可以轻松地对数据进行筛选、排序、过滤、清理和变换等操作，并可以进行统计和汇总等分析，从而提高数据处理的效率和精度。pandas库还提供了许多常用的函数和方法，例如数据筛选和排序、数据合并和连接等。
Series和DataFrame
pandas库中最常用的数据类型是Series和DataFrame。Series是一维数组，拥有数据与索引；而DataFrame则是一个类似于表格的二维数据结构，其中储存了多个Series。例如： import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'Title': ['流浪地球 2', '奥本海默', '俄罗斯方块', '银河护卫队 3', '我爱你！', '电锯惊魂 10', '灌篮高手', '梦的背后', '漫长的季节', '1923 第一季', '黑暗荣耀 第二季', '重启人生', '画江湖之不良人 6', '地球脉动 第三季'], 'Award': ['评分最高华语电影', '评分最高外语电影', '年度冷门佳片', '评分最高喜剧片', '评分最高爱情片', '评分最高恐怖片', '评分最高动画片', '评分最高纪录片', '评分最高华语剧集', '评分最高英美新剧', '评分最高韩国剧集', '评分最高日本剧集', '评分最高动画剧集', '评分最高纪录剧集'], 'Score': [9.5, 8.8, 8.0, 8.4, 7.9, 7.4, 8.9, 9.0, 9.4, 9.
