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中文版Pandas设 类别内排名 = 表格.窗口函数( CSV数据, "产品类别", "销售额", "销售额", 函数="dense_rank", 降序=真, ) 设 类别内上一单 = 表格.窗口函数( CSV数据, "...

中文版Pandas设 分层样本 = 表格.分层抽样(CSV数据, "产品类别", 每层数量=2, 随机种子=42) 打印("每个产品类别抽取两行：", 分层样本)原版Pandas分层样本 = ( CSV数据.groupby("产品类别"...

中文版Pandas设 标准化列 = ["销售数量", "单价", "销售额"] 设 Z标准化 = 表格.数据标准化(CSV数据, 标准化列, "zscore") 设 最小最大标准化 =...

中文版Pandas设 异常报告 = 表格.异常值检测(CSV数据, "销售额", 方法="iqr", 倍数=1.5) 打印("异常值数量：", 异常报告["异常数量"]) 打印("销售额异常订单：", 异...

中文版Pandas设 缺失报告 = 表格.缺失值分析(示例表, 仅含缺失=假) 打印("缺失值分析报告：", 缺失报告)原版Pandas缺失报告 = pd.DataFrame( { "列名": 示例表.columns, "缺失数量":&nb...

中文版Pandas设 自动读取数据 = 表格.读取表格("./data/sales_data.xlsx", 工作表=0, 全部文本=假) 表格.保存表格(表格.前几行(自动读取数据, 10), "./data/自动保存示例.json", 方向="recor...

中文版Pandas设 分块序号 = 0 循环 数据块 从 表格.分块读取CSV(CSV文件, 块大小=25): 分块序号 = 分块序号 + 1 打印("CSV 分块：", 分块序号, "行数：",&nb...

中文版Pandas表格.保存JSON(类别销售汇总, "./data/类别销售汇总.json", 方向="records", 强制ASCII=假, 缩进=2) 表格.保存Pickle(人员业绩, "./data/销售人员业绩.pkl") 设 Pickle数据&nb...

中文版Pandas打印("查询表达式：", 表格.前几行(表格.查询表达式(CSV数据, "销售额 > 20000"), 5)) CSV数据["销售数量文本"] = 表格.转换类型(CSV数据, "销售数量", ...

中文版Pandas设 时序样本 = 表格.排序(CSV数据, "销售日期", 降序=假) 时序样本["销售额差分"] = 表格.数据差分(时序样本, "销售额") 时序样本["上一单销售额"] = 表格....