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Pandas数据分析

分析前操作 我们使用read读取数据集时,可以先通过info 方法了解不同字段的条目数量,数据类型,是否缺失及内存占用情况 案例:找到小成本高口碑电影  思路:最大的N个中选取最小 movie2....默认情况下,它会考虑所有列,如果只想根据某些列删除重复项,可以这些列名作为参数传递给subset参数 movie3.drop_duplicates(subset='title_year',keep='...# False:删除所有重复项 数据连接(concatenation) 连接是指把某行或某列追加到数据中 数据被分成了多份可以使用连接把数据拼接起来 把计算的结果追加到现有数据集,可以使用连接 import...('data/concat_3.csv') 我们可以使用concat方法三个数据集加载到一个数据集,列名相同的直接连接到下边 在使用concat连接数据时,涉及到了参数join(join = 'inner...index 按行添加 DataFrame添加一列,不需要调用函数,通过dataframe['列名'] = [''] 即可 通过dataframe['列名'] = Series对象 这种方式添加一列

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一句python,一句R︱列表、元组、字典、数据类型、自定义模块导入(格式、去重)

这些函数返回一个新的对象,表示转换的。...#以列表的形式返回字典中的,返回的列表中可包含重复元素 D.items() #所有的字典项以列表方式返回,这些列表中的每一项都来自于(键,),但是项在返回时并没有特殊的顺序...#以列表的形式返回字典中的,返回的列表中可包含重复元素 D.items() #所有的字典项以列表方式返回,这些列表中的每一项都来自于(键,),但是项在返回时并没有特殊的顺序...其中的.values()就可以实现dict转化为list 字符串转化为字典: eval(user) 字典dataframe: def dict2dataframe(content_dict...通过pickle模块的序列化操作我们能够程序中运行的对象信息保存到文件中去,永久存储;通过pickle模块的反序列化操作,我们能够文件中创建上一次程序保存的对象 保存: #使用pickle模块数据对象保存到文件

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灰太狼的数据世界(三)

比如说我们现在有这样一张表,那么把这张表做成dataframe,先把每一列都提取出来,然后这些在列的数据都放到一个大的集合里,在这里我们使用字典。...pd.read_csv(filename):CSV文件导入数据 pd.read_table(filename):限定分隔符的文本文件导入数据 pd.read_excel(filename):Excel...):字典对象导入数据,Key是列名,Value是数据 pandas支持多个数据源导入数据,包含文件,字典,json,sql,html等等。...一般的,产生这个问题可能的原因可能有以下几点: 1、从来没有填正确过 2、数据不可用 3、计算错误 对于这些问题,我们处理这些异常数据无非就是下面几种办法: 1、为缺失数据赋值默认 2、去掉/删除缺失数据行...删除重复(drop_duplicates) 表中难免会有一些重复的记录,这时候我们需要把这些重复的数据都删除掉。

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精选100个Pandas函数

() 最大所在的索引 any() 等价于逻辑“或” all() 等价于逻辑“与” astype() 强制类型转换 apply() # 自定义函数的元素操作 append() 序列元素的追加...dropna() # 删除缺失 diff() 一阶差分 dt.date() 提取日期 dt.time() 提取时间 dt.year() 提取年份 dt.month() 提取年份 dt.day...ffill() # 前填充;使用前一个填充缺失 factorize() 因子化转换 g groupby() # 分组 get_dummies() # 哑变量 h hist() 绘制直方图...(不能使用正则) str.replace() 替换(可使用正则) round() 四舍五入 read_csv() # 读取csv文件 read_excel() # 读取Excel文件 read_table...() 转为字典 tolist() 转为列表 transpose .T # 转置 u unique() 元素唯一(去重) unstack # 不要堆叠,多行转列 v var() 计算方差

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Pandas之实用手册

用read_csv加载这个包含来自音乐流服务的数据的基本 CSV 文件:df = pandas.read_csv('music.csv')现在变量df是 pandas DataFrame:1.2 选择我们可以使用其标签选择任何列...最简单的方法是删除缺少的行:fillna()另一种方法是使用(例如,使用 0)填充缺失。1.5 分组使用特定条件对行进行分组并聚合其数据时。...通过告诉 Pandas 一列除以另一列,它识别到我们想要做的就是分别划分各个(即每行的“Plays”除以该行的“Listeners”)。...(dic, index=[0])转换字典类型为DataFrame,并且key转换成行数据"""make the keys into row index""" df = pd.DataFrame.from_dict...(index=names)追加一列,并且为svds# Add a column to the dataset where each column entry is a 1-D array and each

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数据导入与预处理-课程总结-04~06章

第4章 pandas数据获取 1.1 数据获取 1.1.1 概述 1.1.2 CSV和TXT文件获取数据 1.1.3 读取Excel文件 1.1.4 读取json文件 1.1.5 读取sql数据 2....1.1.2 CSV和TXT文件获取数据 read_csv(filepath_or_buffer,sep=',', delimiter=None, header='infer...3.1.1数据集成需要关注的问题 数据集成期间的数据问题,包括: 实体识别 冗余属性识别 元组重复等 3.2 基于Pandas实现数据集成 pandas中内置了许多能轻松地合并数据的函数与方法,通过这些函数与方法可以...3.2.5 追加合并数据append Pandas可以通过append实现纵向追加: df1 = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=list('AB')) print...lsuffix: 左DataFrame中重复列的后缀 rsuffix: 右DataFrame中重复列的后缀 sort: 按字典序对结果在连接键上排序 join方式为按某个相同列进行join: score_df

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干货:手把手教你用Python读写CSV、JSON、Excel及解析HTML

创建xlsx_read字典时,我们使用了字典表达式,这个做法很Python:不是显式地遍历工作表,元素添加到字典,而是使用字典表达式,让代码更可读、更紧凑。...怎么做 XML文件直接一个pandas DataFrame对象读入数据需要些额外的代码:这是由于XML文件有特殊的结构,需要针对性地解析。接下来的章节,我们会详细解释这些方法。...普通方法结束时(return语句)一次性返回所有的;生成器不同,每次只调用方返回一个(即yield关键字),直到结束。...标签可能有其它名字的属性——这些属性会存在.attrib字典(XML树节点一个属性)并通过各自的名字访问——参考代码中高亮的部分。 的(......read_xml方法的return语句传入的所有字典中创建一个列表,转换成DataFrame

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南(十·二)

append_to_multiple方法根据d,一个表名映射到你想要在该表中的‘列’列表的字典,将给定的单个 DataFrame 拆分成多个表。...Columns: [A, B, C, D, E, F, foo] Index: [] 表中删除 您可以通过指定where有选择性地表中删除。...字符串列的 itemsize 是在第一次追加时传递给HDFStore的数据的长度的最大。后续的追加可能会引入一个比列能容纳的更大的字符串,引发异常(否则可能会对这些列进行静默截断,导致信息丢失)。...好处在于能够追加/删除和查询(可能是非常大量的数据)。与常规存储相比,写入时间通常更长。查询时间可能非常快,特别是在索引轴上。...这些系列对一些数据标签,但并非所有数据都有。导入部分标记的系列产生一个具有字符串类别的Categorical,对于已标记的和没有标记的产生数值类别。

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Pandas 25 式

创建 DataFrame 创建 DataFrame 的方式有很多,比如,可以把字典传递给 DataFrame 构建器,字典的 Key 是列名,字典的 Value 为列表,是 DataFrame 的列的...rename()方法改列名是最灵活的方式,它的参数是字典字典的 Key 是原列名,是新列名,还可以指定轴向(axis)。 ? 这种方式的优点是可以重命名任意数量的列,一列、多列、所有列都可以。...把每个 CSV 文件读取成 DataFrame,合并后,再删除导入的原始 DataFrame,但这种方式占用内存太多,而且要写很多代码。 使用 Python 内置的 glob 更方便。 ?...用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 上个技巧按行合并数据集,但是如果多个文件包含不同的列,该怎么办? 本例 drinks 数据集分为了两个 CSV 文件,每个文件都包含 3 列。 ?...用 dropna() 删除列里的所有缺失。 ? 只想删除列中缺失高于 10% 的缺失,可以设置 dropna() 里的阈值,即 threshold. ? 16.

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