原文:https://maoli.blog.csdn.net/article/details/104461970
现实世界中的大多数数据集通常都非常庞大,以千兆字节为单位,并包含数百万行。在本文中,我将讨论处理大型CSV数据集时可以采用的一些技巧。
这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列,来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。这个项目从基础到进阶,可以检验你有多么了解 pandas。
这个并不是书籍里的章节,因为书籍中的 pandas 节奏太快了,基本都是涉及很多中高级的操作,好容易把小伙伴给劝退。我这里先出几期入门的教程,然后再回到书籍里的教程。这几章节作为入门,书籍作为进阶。
这里有6946条,相对于总数293751,数据比较小,直接当异常值来处理。这里直接获取销售金额大于0的数据来进行分析。
为了更好地掌握数据科学必备库Pandas的基本使用,本文通过精灵宝可梦的数据集实战,我们一起过一遍Pandas的基本操作,文中的代码都附有注释,并给出了结果的配图。
作为一个在进入数据分析领域之前干过开发的攻城狮,我看到我的同行以及新手在使用 Pandas 时会犯很多低级错误。
常用数据科学库 Pandas 刚刚年满十二岁,现在已经发布到 1.0.0 版。首个 Pandas 1.0 候选版本显示出,现在的 Pandas 在遇到缺失值时会接收一个新的标量,遵循语义化版本控制(Semantic Versioning)形成了新的弃用策略,网站也经过了重新设计……
预览数据发现,数据格式不正确,需要先进行格式转换,以及防止隐私泄露,我们用一定的方法进行脱敏处理。
上次我们爬了拉钩网的数据,现在我们来分析下,看看哪些公司的招聘信息具体需求都是哪些,让我们用可视化图表展示
pandas中的read_html()函数是将HTML的表格转换为DataFrame的一种快速方便的方法,这个函数对于快速合并来自不同网页上的表格非常有用。在合并时,不需要用爬虫获取站点的HTML。但是,在分析数据之前,数据的清理和格式化可能会遇到一些问题。在本文中,我将讨论如何使用pandas的read_html()来读取和清理来自维基百科的多个HTML表格,以便对它们做进一步的数值分析。
df = pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False) 创建一个DataFrame
提示和技巧总是非常有用的,在编程领域更是如此。有时候,小小的黑科技可以节省你大量的时间和精力。一个小的快捷方式或附加组件有时会是天赐之物,可以成为实用的效率助推器。所以,我在这里介绍下自己编程时最喜欢使用的一些提示和技巧,在这篇文章中汇总起来呈现给大家。有些可能是大家熟悉的,而有些可能是新鲜的,我相信它们会为你下一次处理数据分析的项目时提供便利。
毫无疑问pandas已经成为基于Python的数据分析领域最重要的包,而就在最近,pandas终于迎来了1.0.0版本,对于pandas来说这是一次更新是里程碑式的,删除了很多旧版本中臃肿的功能,新增了一些崭新的特性,更加专注于高效实用的数据分析,本文就将针对pandas 1.0.0在笔者眼中比较重要的特性进行介绍,对于想要完整彻底了解新版本特性的朋友可以直接去看官方文档。
对于变量的数据类型而言,Pandas除了数值型的int 和 float类型外,还有object ,category,bool,datetime类型。
之前我们介绍过通过索引获取自己想要的数据,这节我们介绍在数据清洗过程中遇到缺失值、异常值时的一些处理方式以及我们需要对某列的值就行分组的时候怎么解决。
一些小提示和小技巧可能是非常有用的,特别是在编程领域。有时候使用一点点黑客技术,既可以节省时间,还可能挽救“生命”。
ARWU网站(ShanghaiRanking's Academic Ranking of World Universities)是一个公认的全球大学排名的先驱和最值得信赖的大学排名之一。它每年发布世界前1000所研究型大学的排名,基于透明的方法论和客观的第三方数据。ARWU网站上的大学排名数据可以为高考考生、专业选择、就业指导、行业发展等提供有价值的参考信息。
一共有4个维度,每个维度有两个类型,所以常人的性格从MBTI指标来看,一共有16种性格。
从上图我们可以看出,数据是以XHR的形式进行存储在网页中,我们在之前的文章已经详细的介绍过这类网站的爬取方法了,有兴趣的读者可以看看这篇文章。我们直接展示核心代码:
由于其广泛的功能性和多功能性,如果没有 importpandas as pd,几乎不可能做到数据操纵,对吧?
| 导语 适用于数据分析小白们~ ------ up主也是小白一枚,大家一起交流哈 写在前面的话: PS:文末有上期留言活动开奖结果哦! ①.项目来源于up主自学udacity中的一个项目实践,up主自身能力不足,因此文章很浅显 ②.泰坦尼克数据集是kaggle中一个好的可选数据集,网上有很多基于此数据集的分析&存活预测实践的文章 ③.要有点python基础哦~ 没有也没关系,先下载软件跑跑代码也是好的 话不多说,这就开始~ 1、前期准备 数据下载:https://d17h27t6h515a
Pandas 无疑是 Python 处理表格数据最好的库之一,但是很多新手无从下手,这里总结出最常用的 29 个函数,先点赞收藏,留下印象,后面使用的时候打开此文 CTRL + F 搜索函数名称,检索其用法即可。
在学习Pandas透视表的时候,大家应该注意到,我们使用的案例数据"泰坦尼克号"来自于seaborn自带的在线数据库,我们可以通过seaborn提供的函数load_dataset("数据集名称")来获取线上相应的数据,返回给我们的是一个pandas的DataFrame对象。
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前言:一个人的信用评级一般用人物画像来评判,如何从很多的人物特征中提取有用的特征呢? 下面以一个金融反欺诈模型为例子来对特征提取有一个简单的理解。 数据下载地址:Notes offered by Prospectus (https://www.lendingclub.com/info/prospectus.action) 一共有145行特征, 1删除了肉眼看的见的空值列 import pandas as pd import numpy as np import sys df = pd.read_c
pandas中的read_clipboard()方法非常神奇,可以把剪切板中的数据变成dataframe格式,也就是说直接在excel中复制表格,可以快速转化为dataframe。
文章来源:towardsdatascience 作者:B.Chen 翻译\编辑:Python大数据分析
dataframe 是表格型的数据结构,由一组有序的列组成,可以看成是由 Series 组成的字典,举个例子:
今天我们继续来讲一下Pandas和SQL之间的联用,我们其实也可以在Pandas当中使用SQL语句来筛选数据,通过Pandasql模块来实现该想法,首先我们来安装一下该模块
算法:归一化和离散化是前者将逐个样本缩放成单位范数,后者分割连续变量为若干个离散值。
有个小姐姐要从历史数据日志里根据一定的规则筛选一批数据,这批数据中有对局战场id字段,再根据这些id转化为文件名,连接远程FTP搜索该文件并下载到本地,然后打开文件删除前5行并在第6行行首添加一个字母,最后将该文件后缀名修改。 一天处理50+个这样的文件转化需求,简单算了下,差不多刚好要一天时间吧!!
一、数据生成与导入 import pandas as pd # 利用Pandas里面的read系列可直接读取相应格式的数据文件。 df = pd.read_csv('./data.csv') 二、数据信息查看 # 查看整体信息 df.info() #查看维度 df.shape # 查看列名 df.columns # 查看数据类型 df.dtypes # 查看空值 df.isnull() # 查看age唯一值 df['age'].unique() # 查看数据表值 df.values # 查看
“软件工程师阅读教科书作为参考时不会记住所有的东西,但是要知道如何快速查找重·要的知识点。”
相信大家都用在Excel当中使用过数据透视表(一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式),也体验过它的强大功能,在Pandas模块当中被称作是pivot_table,今天小编就和大家来详细聊聊该函数的主要用途。
最近有朋友在问怎么做用户分群,刚好看到有个RFM客户价值模型,就移过来用python简单演示一下,感觉还是有一定的作用的。
中秋节除了月饼之外,还有一道美食也开始闯入人们的餐桌,这边是横行"霸道"的大闸蟹!
pandas有一个option系统可以控制pandas的展示情况,一般来说我们不需要进行修改,但是不排除特殊情况下的修改需求。本文将会详细讲解pandas中的option设置。
过几天就中秋了,小刀还没收到公司送的月饼 ,只能用羡慕的眼神看着女朋友她们公司早在半个月前就送的广州酒家月饼,所以为了不羡慕,今天用python+ppt带大家看看淘宝的月饼怎么样,呃呃,只看不买...顺便想想怎么提醒公司送!
上一篇文章,时间日期处理的入门里面,我们简单介绍了一下载pandas里对时间日期的简单操作。下面将补充一些常用方法。
NBA是由北美三十支队伍组成的男子职业篮球联盟,汇集了世界上最顶级的球员,是美国四大职业体育联盟之一。
先把pandas的官网给出来,有找不到的问题,直接官网查找:https://pandas.pydata.org/
寄语:本文对Pandas基础内容进行了梳理,从文件读取与写入、Series及DataFrame基本数据结构、常用基本函数及排序四个模块快速入门。同时,文末给出了问题及练习,以便更好地实践。
如果你在使用 Pandas(Python Data Analysis Library) 的话,下面介绍的对你一定会有帮助的。 首先我们先介绍一些简单的概念 DataFrame:行列数据,类似 Excel 的 sheet,或关系型数据库的表 series:单列数据 axis:0:行,1:列 shape:DataFrame的行列数,(行数,列数) 1. 加载 CSV Read_csv 方法有很多参数,有效的利用这些参数可以减轻数据预处理的工作。谁都不愿意做数据清洗,那么我们就在加载数据的时候做一些简
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