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《利用Python进行数据分析·第2版》第7章 数据清洗和准备7.1 处理缺失数据7.2 数据转换7.3 字符串操作7.4 总结

qcut是一个非常类似于cut的函数，它可以根据样本分位数对数据进行面元划分。根据数据的分布情况，cut可能无法使各个面元中含有相同数量的数据点。...通过需要排列的轴的长度调用permutation，可产生一个表示新顺序的整数数组： In [100]: df = pd.DataFrame(np.arange(5 * 4).reshape((5, 4)...如果DataFrame的某一列中含有k个不同的值，则可以派生出一个k列矩阵或DataFrame（其值全为1和0）。...的列加上一个前缀，以便能够跟其他数据进行合并。...一种更快更符合Python风格的方式是，向字符串"::"的join方法传入一个列表或元组： In [140]: '::'.join(pieces) Out[140]: 'a::b::guido' 其它方法关注的是子串定位

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Python之数据规整化：清理、转换、合并、重塑

Python之数据规整化：清理、转换、合并、重塑 1. 合并数据集 pandas.merge可根据一个或者多个不同DataFrame中的行连接起来。...数据风格的DataFrame合并操作 2.1 数据集的合并（merge）或连接（jion）运算时通过一个或多个键将行链接起来的。如果没有指定，merge就会将重叠列的列名当做键，最好显示指定一下。...4.1 重塑层次化索引 层次化索引为DataFrame数据的重排任务提供了良好的一致性方式。主要两种功能： stack：将数据的列“旋转”为行。...5.2 替换值 replace可以由一个带替换值组成的列表以及一个替换值 data.replace([-999,-1000],np.nan) 5.3 重命名轴索引 轴标签也可通函数或映射进行转换，从而得到一个新对象轴还可以被就地修改...6.2 正则表达式 描述一个或多个空白符的regex是\s+ 创建可重用的regex对象： regex = re.complie('\s+') regex.split(text) 6.3 pandas中矢量化的字符串函数

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Pandas之实用手册

如果你打算学习 Python 中的数据分析、机器学习或数据科学工具，大概率绕不开Pandas库。Pandas 是一个用于 Python 数据操作和分析的开源库。...一、一分钟入门Pandas1.1 加载数据最简单方法之一是，加载csv文件（格式类似Excel表文件），然后以多种方式对它们进行切片和切块：Pandas加载电子表格并在 Python 中以编程方式操作它...pandas 的核心是名叫DataFrame的对象类型- 本质上是一个值表，每行和每列都有一个标签。...：使用数字选择一行或多行：也可以使用列标签和行号来选择表的任何区域loc：1.3 过滤使用特定值轻松过滤行。...1.6 从现有列创建新列通常在数据分析过程中，发现需要从现有列中创建新列。Pandas轻松做到。

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懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(十)：查找替换

： - 大部分的异常值是 x ，但有一些是 xx Excel 中可以的查找值可以使用通配符，如下可以解决： - 查找值填 "x*" pandas 中，直接可以使用正则表达式，因此完全难不倒你：...- 参数 regex ，填写正则表达式，"x+" ，表示1个或多个x 案例3 现实往往超出你的想象，部门领导突然跟你说，每列的异常数据替换为"问题[列名]"： - 每列的新值都不一样 此时你心里走过一万个草泥马...如果在 Excel ，这只能手工逐列替换操作。 pandas 中当然不需要： - 第2参数 value ，可以接受一个字典，key 是列名，item 是替换的新值 拒绝繁琐！！...有人就会说：这太傻了吧，我还要每列的新值给写出来，我还不如用 Excel 一列列操作呢。...总结 - DataFrame.replace() ，整表查找替换 - 参数1 ： 指定查找值 - 参数2(value)：替换的新值，可以用字典，用以不同列替换不同值 - 参数 regex：正则表达式

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懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(十)：查找替换

： - 大部分的异常值是 x ，但有一些是 xx Excel 中可以的查找值可以使用通配符，如下可以解决： - 查找值填 "x*" pandas 中，直接可以使用正则表达式，因此完全难不倒你：...- 参数 regex ，填写正则表达式，"x+" ，表示1个或多个x 案例3 现实往往超出你的想象，部门领导突然跟你说，每列的异常数据替换为"问题[列名]"： - 每列的新值都不一样 此时你心里走过一万个草泥马...如果在 Excel ，这只能手工逐列替换操作。 pandas 中当然不需要： - 第2参数 value ，可以接受一个字典，key 是列名，item 是替换的新值 拒绝繁琐！！...有人就会说：这太傻了吧，我还要每列的新值给写出来，我还不如用 Excel 一列列操作呢。...总结 - DataFrame.replace() ，整表查找替换 - 参数1 ： 指定查找值 - 参数2(value)： 替换的新值，可以用字典，用以不同列替换不同值 - 参数 regex： 正则表达式

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数据处理 | 在学这几个pandas函数，继续加快你数据处理的速度

为Dataframe新增数据列 新增数据列其实是很常见的操作，一般情况下我们可以采用直接赋值法，也就是在原来的Dataframe数据上进行直接操作，比如： >>> import pandas as pd...直接赋值法这种操作，所以我们来看看直接赋值法可能带来的问题： 如果我们想保留原有的df，新增一个df1并在新的df1上进行有关操作，直接赋值法可能会导致修改df1的时候df也发生变化的情况 >>> df1...上进行操作，而是返回一个含原来Dataframe全部数据和新增列的Dataframe对象。...我们在之前《推荐几个好用的python内置函数》里关于字符串操作里介绍过python内置函数eval()，其作用是接受字符串参数，并返回该字符串的求值结果，其实在这里也差不多，具体见下面案例介绍。...当然了，eval()还支持通过 @ 符号使用 Python 的局部变量 ,@ 符号表示“这是一个变量名称而不是一个列名”，从而让你灵活地用两个“命名空间”的资源（列名的命名空间和 Python 对象的命名空间

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利用NumPy和Pandas进行机器学习数据处理与分析

Numpy介绍在进行科学计算和数据分析时，处理大量数据和进行高效的数值计算是不可或缺的。为了满足这些需求，Python语言提供了一个被广泛使用的库——Numpy。...它类似于Python中的列表或数组，但提供了更多的功能和灵活性。我们可以使用Series来存储和操作单个列的数据。...DataFrame是pandas中的二维表格数据结构，类似于Excel中的工作表或数据库中的表。它由行和列组成，每列可以有不同的数据类型。...= df[df['Age'] > 25]print(filtered_df)运行结果如下添加和删除数据我们可以使用相应的方法向Series或DataFrame中添加或删除数据。...例如，要添加一列数据，可以将一个新的Series赋值给DataFrame的一个新列名# 添加列df['Gender'] = ['Male', 'Female', 'Male', 'Female']print

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十五）

removeprefix和removesuffix与 Python 3.9 中添加的str.removeprefix和str.removesuffix具有相同的效果 <docs.python.org...请注意，正则表达式中的任何捕获组名称将用作列名；否则将使用捕获组编号。 使用一个组的正则表达式提取返回一个列的DataFrame，如果expand=True。...removeprefix和removesuffix与 Python 3.9 中添加的str.removeprefix和str.removesuffix具有相同的效果 <docs.python.org...请注意，正则表达式中的任何捕获组名称将用于列名；否则将使用捕获组编号。 提取具有一个组的正则表达式将返回一个列的 DataFrame，如果 expand=True。...请注意，正则表达式中的任何捕获组名称将用于列名；否则将使用捕获组编号。 使用一个组提取正则表达式，如果expand=True，则返回一个列的DataFrame。

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Python 学习小笔记

这是我在入门Python的时候边学边记的一些小笔记 字符串 字符串不能被更新 数据集 里面的元素都可以是不同数据类型的 都可以被索引和切片 查看一个变量的数据类型使用type(obj)方法...python中字符串格式化的用法和C中一样 end end一般用于print语句中，用于将结果输出到同一行，或者在输出末尾添加不同的字符 逻辑分支 Python没有switch case 语句 实例...(‘filename’,header=0)来读取 返回值是一个dataframe类型的 filename可以使用相对路径，表示当前目录可以写’....可用 对数据分组进行计算，比如计算分组的平均数等 有点类似于数据库中的groupby计算，涉及至少两列数据，用法有两种(例 要对列A根据列B进行分组并计算平均值) 1....使用0值表示沿着每一列或行标签\索引值向下执行方法 使用1值表示沿着每一行或者列标签模向执行对应的方法 定位符合某个条件的数据(在处理缺失数据时十分有用) data.loc[行条件，列条件]

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十六）

当在if语句中使用Series或DataFrame对象时，会出现类似情况，请参阅在 pandas 中使用 if/truth 语句。...转换 如果你有一个使用np.nan的DataFrame或Series，可以在DataFrame中使用Series.convert_dtypes()和DataFrame.convert_dtypes()将数据转换为使用...转换 如果你有一个使用np.nan的DataFrame或Series，可以在DataFrame中使用Series.convert_dtypes()和DataFrame.convert_dtypes()将数据转换为使用...当在if语句中使用Series或DataFrame对象时，会出现类似的情况，请参见在 pandas 中使用 if/真值语句。...转换 如果您有一个使用np.nan的DataFrame或Series，Series.convert_dtypes()和DataFrame.convert_dtypes()在DataFrame中可以将数据转换为使用

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50个Pandas的奇淫技巧:向量化字符串，玩转文本处理

Python内置一系列强大的字符串处理方法，但这些方法只能处理单个字符串，处理一个序列的字符串时，需要用到for循环。...将拆分的字符串展开为单独的列。 如果 True ，返回 DataFrame/MultiIndex 扩展维度。 如果 False ，则返回包含字符串列表的系列/索引。 regex：布尔值，默认无。...使用带有pat 的regex=False 作为编译的正则表达式会引发错误。...n56783 1 00000\n00034 2 09877\n66721 print('09877\n66721') 09877 66721 2、pad() Pandas 提供了一种向系列中的每个字符串元素添加填充...它非常类似于Python在[start：stop：step]上进行切片的基本原理，这意味着它需要三个参数，即开始位置，结束位置和要跳过的元素数量。

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Numpy和pandas的使用技巧

，元素为0到1之间 np.random.rand(10, 10) 创建指定形状(示例为10行10列)的随机数组(范围在0至1之间) np.random.uniform(0, 100)创建指定范围内的一个数...△ n.transpose()对换数组的维度,矩阵的转置 △ ndarray.T 与上类似，用于矩阵的转置 △ n.concatenate((a1, a2, ...), axis)沿指定轴连接同形数组...] = X[['Global_active_power',"b"]].astype('float64') 查看dataframe统计信息 a.describe() 获取dataframe部分列（必须使用...= True, regex = True) a.replace('%','',inplace = True, regex = True) Dataframe copy import pandas as...Ctrl+Shift+- #将代码块合并：使用Shift选中需要合并的框，Shift+m #在代码块前增加新代码块，按a；在代码块后增加新代码块，按b； #删除代码块，按dd #运行当前代码块，Ctrl

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爬虫入门经典(二十四) | 爬取当当网图书信息并进行数据清洗

3、OpenRefine：数据清洗工具，能够对数据进行可视化操作，类似Excel，但其工作方式更像数据库。 本demo学长使用Pandas进行数据清洗。 二、准备工作 ?...网页下载 Python中的 requests 库能够自动帮助我们构造向服务器请求资源的request对象，返回服务器资源的response对象。...观察搜索页面最底部，输入一个关键词，通常会返回多页结果，点击任意一个页面按钮，然后观察浏览器地址栏的变化。我们发现不同页面通过浏览器URL中添加 page_index 属性即可。...使用DataFrame的map方法可对当前价格这一列的每一个数据遍历执行，并取代原来的列。...对出版信息这一列的每一个数据按照/分隔后取第一个数据就是作者，提取后我们将它保存在作者这一列。

3.8K20

Python 数据分析（PYDA）第三版（三）

重命名轴索引 与 Series 中的值类似，轴标签也可以通过函数或某种形式的映射进行类似转换，以生成新的、不同标记的对象。您还可以在原地修改轴，而不创建新的数据结构。...如果 DataFrame 中的一列有k个不同的值，您将得到一个包含所有 1 和 0 的k列的矩阵或 DataFrame。...在某些情况下，您可能希望在指示 DataFrame 的列中添加前缀，然后将其与其他数据合并。...最近，pandas 开发了一个扩展类型系统，允许添加新的数据类型，即使它们在 NumPy 中没有原生支持。这些新数据类型可以被视为与来自 NumPy 数组的数据同等重要。...；不能改变类别数量 reorder_categories 表现类似于rename_categories，但也可以改变结果为有序类别 set_categories 用指定的新类别集替换类别；可以添加或删除类别

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Python开发之Pandas的使用

一、简介 Pandas 是 Python 中的数据操纵和分析软件包，它是基于Numpy去开发的，所以Pandas的数据处理速度也很快，而且Numpy中的有些函数在Pandas中也能使用，方法也类似。...Pandas 为 Python 带来了两个新的数据结构，即 Pandas Series(可类比于表格中的某一列)和 Pandas DataFrame(可类比于表格)。...三、访问和删除Series中的元素 1、访问 一种类似于从列表中按照索引访问数据，一种类似于从字典中按照key来访问value。...) python s.drop(['apple'],inplace=True) 四、DataFrame的使用 1、创建DataFrame pd.DataFrame(data, index, columns...df['two']['a'] #先访问列再访问行 out: 2 3、删除、增加元素 使用.drop函数删除元素，默认为删除行，添加参数axis = 1来删除列。

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Pandas中替换值的简单方法

这可能涉及从现有列创建新列，或修改现有列以使它们适合更易于使用。为此，Pandas 提供了多种方法，您可以使用这些方法来处理 DataFrame 中所有数据类型的列。...在这篇文章中，让我们具体看看在 DataFrame 中的列中替换值和子字符串。当您想替换列中的每个值或只想编辑值的一部分时，这会派上用场。 如果您想继续，请在此处下载数据集并加载下面的代码。...import pandas as pd df = pd.read_csv('WordsByCharacter.csv') 使用“替换”来编辑 Pandas DataFrame 系列（列）中的字符串...但是，在想要将不同的值更改为不同的替换值的情况下，不必多次调用 replace 方法。相反，可以简单地传递一个字典，其中键是要搜索的列值，而值是要替换原始值的内容。下面是一个简单的例子。...每当在列值中找到它时，它就会从字符串中删除，因为我们传递的第二个参数是一个空字符串。

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