pandas 数据清洗 1. 去除 NaN 值 在Pandas的各类数据Series和DataFrame里字段值为NaN的为缺失数据，不代表0而是说没有赋值数据，类似于python中的None值。...复杂的 使用向前 或 向后 填充数据，依旧使用fillna 方法，所谓向前 是指 取出现NaN值的前一列或前一行的数据来填充NaN值，向后同理 # 在df 的e 这一列上操作，默认下按行操作，向前填充数据...replace() 将数据替换成其他数据，可以一对一的替换也可一堆多的替换数据。...= True) # 同样可以多对多替换 ss.replace(["c", "a"], ["hello", "world"], inplace = True) # 字典形式传参也可以，key是待替换的值...: 2 * x) 对dataframe 使用apply # 对df 使用apply，都是按行或按列操作，不能保证对每一个元素进行操作 df = pd.DataFrame(val, index=idx,
自然毫无悬念 dataframe：无法访问单个元素，只能返回一列、多列或多行：单值或多值（多个列名组成的列表）访问时按列进行查询，单值访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" ....isin/notin，条件范围查询，即根据特定列值是否存在于指定列表返回相应的结果 where，仍然是执行条件查询，但会返回全部结果，只是将不满足匹配条件的结果赋值为NaN或其他指定值，可用于筛选或屏蔽值...，可通过axis参数设置是按行删除还是按列删除 替换，replace，非常强大的功能，对series或dataframe中每个元素执行按条件替换操作，还可开启正则表达式功能 2 数值计算 由于pandas...；sort_values是按值排序，如果是dataframe对象，也可通过axis参数设置排序方向是行还是列，同时根据by参数传入指定的行或者列，可传入多行或多列并分别设置升序降序参数，非常灵活。...groupby，类比SQL中的group by功能，即按某一列或多列执行分组。
可以使用标签、位置、条件等方法来选择特定的行和列。 5.缺失数据处理：Pandas具有处理缺失数据的功能，可以检测、删除或替换数据中的缺失值。...6.数据聚合和分组：Pandas可以通过分组和聚合操作对数据进行统计和汇总。它支持常见的统计函数，如求和、均值、最大值、最小值等。...# 查看DataFrame的统计信息 df.describe() 数据选择和过滤 # 选择单列 df['Name'] # 选择多列 df[['Name', 'Age']] # 使用条件选择数据...'].isin(['Alice', 'Bob'])] 数据排序和排名 # 按照某一列的值排序 df.sort_values('Age') # 按照多列的值排序 df.sort_values(['Age...() # 删除包含缺失数据的行 df.dropna() # 替换缺失数据 df.fillna(value) 数据聚合和分组 # 对列进行求和 df['Age'].sum() # 对列进行平均值计算
在这篇文章中，我将介绍Pandas的所有重要功能，并清晰简洁地解释它们的用法。.../ 01 / 使用Pandas导入数据并读取文件 要使用pandas导入数据和读取文件，我们可以使用库提供的read_*函数。...z分数识别离群值 = df[z_scores > threshold] # 删除离群值 df_cleaned = df[z_scores <= threshold] # 替换列中的值 df['column_name...False]) # 按单列对DataFrame进行分组并计算另一列的平均值 grouped_data = df.groupby('column_name')['other_column'].mean...() # 按多列对DataFrame进行分组并计算另一列的总和 grouped_data = df.groupby(['column_name1', 'column_name2'])['other_column
Pandas 在Pandas中，可直接对数据框进行条件筛选，例如同样进行单个条件(薪资大于5000)的筛选可以使用df[df['薪资水平']>5000]，如果使用多个条件的筛选只需要使用&(并)与|(或...缺失值处理 说明：对缺失值(空值)按照指定要求处理 Excel 在Excel中可以按照查找—>定位条件—>空值来快速定位数据中的空值，接着可以自己定义缺失值的填充方式，比如将缺失值用上一个数据进行填充...数据合并 说明：将两列或多列数据合并成一列 Excel 在Excel中可以使用公式也可以使用Ctrl+E快捷键完成多列合并，以公式为例，合并示例数据中的地址+岗位列步骤如下 ?...数据拆分 说明：将一列按照规则拆分为多列 Excel 在Excel中可以通过点击数据—>分列并按照提示的选项设置相关参数完成分列，但是由于该列含有[]等特殊字符，所以需要先使用查找替换去掉 ?...数据分组 说明：对数据进行分组计算 Excel 在Excel中对数据进行分组计算需要先对需要分组的字段进行排序，之后可以通过点击分类汇总并设置相关参数完成，比如对示例数据的学历进行分组并求不同学历的平均薪资
2、当文件没有标题行时 可以让pandas为其自动分配默认的列名。 也可以自己定义列名。 3、将某一列作为索引，比如使用message列做索引。通过index_col参数指定’message’。...5、文本中缺失值处理，缺失数据要么是没有（空字符串），要么是用某个标记值表示的，默认情况下，pandas会用一组经常出现的标记值进行识别，如NA、NULL等。查找出结果以NAN显示。...一对一替换：用np.nan替换-999 多对一替换：用np.nan替换-999和-1000. 多对多替换：用np.nan代替-999,0代替-1000. 也可以使用字典的形式来进行替换。...（2）离散化或面元划分，即根据某一条件将数据进行分组。 利用pd.cut（）方式对一组年龄进行分组。 默认情况下，cut对分组条件的左边是开着的状态，右边是闭合状态。...利用drop_duplicates方法，可以返回一个移除了重复行的DataFrame. 默认情况下，此方法是对所有的列进行重复项清理操作，也可以用来指定特定的一列或多列进行。
()) 17-缺失值补全|匹配填充 现在填充 “语言” 列的缺失值，要求根据 “国家/地区” 列的值进行填充 例如 《海上钢琴师》国家/地区为 意大利，根据其他意大利国家对应的语言来看，应填充为 意大利语...'].isin(['中国','美国','英国','日本','巴西']))&(df['金牌数']<30) 36 -筛选行｜条件（包含指定值） 提取 国家奥委会 列中，所有包含国的行 df[df['国家奥委会...(lambda x:x['salary'].mean()<30000) 16 - 分组可视化 对杭州市各区公司数量进行分组，并使用柱状图进行可视化 import matplotlib.pyplot...)均值 df.groupby('positionName').agg({'salary': 'median', 'score': 'mean'}) 20 -聚合统计｜多层 对不同行政区进行分组，并统计薪水的均值...']) 8-金融数据与时间处理 8-1pandas中的时间操作 1-时间生成|当前时间 使用pandas获取当前时间 pd.Timestamp('now') Timestamp('2021-12-15
a_name','bname']] ，里面需要是一个 list 不然会报错增加一列df['new']=list([...])对某一列除以他的最大值df['a']/df['a'].max()排序某一列df.sorted_values...b’].dtype某一列的格式df.isnull()是否空值df....df.loc[(df['city'] == 'beijing') & (df['pr'] >= 4000), 'sign'] = 1 对 category 字段的值依次进行分列，并创建数据表，索引值...，然后将符合条件的数据提取出来pd.DataFrame(category.str[:3])提取前三个字符，并生成数据表 数据筛选 使用与、或、非三个条件配合大于、小于、等于对数据进行筛选，并进行计数和求和...默认会将分组后将所有分组列放在索引中，但是可以使用 as_index=False 来避免这样。
选择多列 df[['Column1', 'Column2']] 使用方式： 通过列名列表选择DataFrame中的多列。 示例： 选择“Name”和“Age”列。...使用map函数进行值替换 df['Status'] = df['Status'].map({'Active': 1, 'Inactive': 0}) 使用方式： 使用map函数根据字典或函数替换列中的值...使用replace进行值替换 df.replace({'OldValue': 'NewValue'}) 使用方式： 使用replace替换DataFrame中的值。...使用mask进行条件替换 df['NewColumn'] = df['Column'].mask(df['Condition']) 使用方式： 使用mask根据条件替换值。...示例： 根据“Salary”列的条件进行替换。 df['Bonus'] = df['Salary'].mask(df['Salary'] > 60000, 'HighBonus') 46.
本文将介绍Pandas的一些高级知识点，包括条件选择、聚合和分组、重塑和透视以及时间序列数据处理等方面。...条件选择 在对数据进行操作时，经常需要对数据进行筛选和过滤，Pandas提供了多种条件选择的方式。 1.1 普通方式 使用比较运算符（, ==, !...& B<@B') 聚合和分组 在数据分析过程中，聚合和分组是非常重要的操作。...例如，根据某一列的值来计算另一列的均值或总和。Pandas提供了多种聚合和分组的函数，如下所示。...2.1 groupby() groupby()函数可以根据某一列或多列将数据分组，例如： df.groupby('A').sum() 2.2 聚合函数 Pandas提供了丰富的聚合函数，包括求和、均值、
pandas-cheat-sheet.pdf 关键缩写和包导入 在这个速查手册中，我们使用如下缩写： df：任意的Pandas DataFrame对象 同时我们需要做如下的引入： import pandas...([col1,col2])：返回一个按多列进行分组的Groupby对象 df.groupby(col1)[col2]：返回按列col1进行分组后，列col2的均值 df.pivot_table(index...=col1, values=[col2,col3], aggfunc=max)：创建一个按列col1进行分组，并计算col2和col3的最大值的数据透视表 df.groupby(col1).agg(np.mean...)：返回按列col1分组的所有列的均值 data.apply(np.mean)：对DataFrame中的每一列应用函数np.mean data.apply(np.max,axis=1)：对DataFrame...df.corr()：返回列与列之间的相关系数 df.count()：返回每一列中的非空值的个数 df.max()：返回每一列的最大值 df.min()：返回每一列的最小值 df.median()：返回每一列的中位数
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...：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。...最简单的方法是删除缺少值的行：fillna()另一种方法是使用（例如，使用 0）填充缺失值。1.5 分组使用特定条件对行进行分组并聚合其数据时。...例如，按流派对数据集进行分组，看看每种流派有多少听众和剧目：Pandas 将两个“爵士乐”行组合为一行，由于使用了sum()聚合，因此它将两位爵士乐艺术家的听众和演奏加在一起，并在合并的爵士乐列中显示总和...通过告诉 Pandas 将一列除以另一列，它识别到我们想要做的就是分别划分各个值（即每行的“Plays”值除以该行的“Listeners”值）。
在案例数据中，比如我们想将性别列中的1替换为男，0替换为女，那么可以这样搞定。 先自定义一个函数，这个函数有一个参数 s（Series类型数据）。...女 6 男 7 男 8 女 Name: 性别, dtype: object 以上是单纯根据一列的值条件进行的数据处理，我们也可以根据多列组合条件（可以了解为按行）进行处理，需要注意这种情况下需要指定参数...案例中，我们认为总分高于200且数学分数高于90为高分 # 多列条件组合 df['level'] = df.apply(lambda df: '高分' if df['总分']>=200 and df['...，作用于某一列。...以上面性别列中的1替换为男，0替换为女为例，还可以通过map来实现 df['性别'].map({1:'男', 0:'女'}) 输出结果也是一致的： 0 男 1 男 2 男 3
我们可以用加减乘除（+ - * /）这样的运算符对两个 Series 进行运算，Pandas 将会根据索引 index，对响应的数据进行计算，结果将会以浮点数的形式存储，以避免丢失精度。 ?...此外，你还可以制定多行和/或多列，如上所示。 条件筛选 用中括号 [] 的方式，除了直接指定选中某些列外，还能接收一个条件语句，然后筛选出符合条件的行/列。...删除列： ? 类似的，如果你使用 .fillna() 方法，Pandas 将对这个 DataFrame 里所有的空值位置填上你指定的默认值。比如，将表中所有 NaN 替换成 20 ： ?...分组统计 Pandas 的分组统计功能可以按某一列的内容对数据行进行分组，并对其应用统计函数，比如求和，平均数，中位数，标准差等等… 举例来说，用 .groupby() 方法，我们可以对下面这数据表按...排序 如果想要将整个表按某一列的值进行排序，可以用 .sort_values() ： ? 如上所示，表格变成按 col2 列的值从小到大排序。
成功爬取到我们所需要的数据以后，接下来应该做的是对资料进行清理和转换， 很多人遇到这种情况最自然地反应就是“写个脚本”，当然这也算是一个很好的解决方法，但是，python中还有一些第三方库，像Numpy...=True) 根据位置取值 # iloc可以根据位置取值 df.iloc[1] # 查看1,3,5 列的数据 df.iloc[[1,3,5]] 根据索引取值 # 使用ix取值,通过行号索引 df.ix...舍弃含有缺失值的列 增加一包含缺失值的列 df['employee'] = np.nan 舍弃皆为缺失值的列 df.dropna(axis=1, how = 'all') 使用0值表示沿着每一列或行标签...6.总结 上一阶段我们已经爬取了房天下的二手房信息，这里对我们抓取到的二手房信息进行处理 # 把暂无资料替换成物业费 df[df['物业费'] == ‘暂无资料’， ‘物业费’] = np.nan...& (df['总价'] > 2000), ].head(1) 筛选出产权性质为个人产权的房产信息 df = df[df['产权性质'] == ‘个人产权’] 对总价中缺失值进行合理的补全 df['总价
选择多列 df[['Column1', 'Column2']] 使用方式： 通过列名选择DataFrame中的一列。 示例： 选择“Name”和“Age”列。...使用map函数进行值替换 df['Status'] = df['Status'].map({'Active': 1, 'Inactive': 0}) 使用方式： 使用map函数根据字典或函数替换列中的值...使用replace进行值替换 df.replace({'OldValue': 'NewValue'}) 使用方式： 使用replace替换DataFrame中的值。...使用mask进行条件替换 df['NewColumn'] = df['Column'].mask(df['Condition']) 使用方式： 使用mask根据条件替换值。...示例： 根据“Salary”列的条件进行替换。 df['Bonus'] = df['Salary'].mask(df['Salary'] > 60000, 'HighBonus') 46.
笔者最近需要使用pyspark进行数据整理，于是乎给自己整理一份使用指南。pyspark.dataframe跟pandas的差别还是挺大的。...Row元素的所有列名：** **选择一列或多列：select** **重载的select方法：** **还可以用where按条件选择** --- 1.3 排序 --- --- 1.4 抽样 --- --...，然后生成多行，这时可以使用explode方法 下面代码中，根据c3字段中的空格将字段内容进行分割，分割的内容存储在新的字段c3_中，如下所示 jdbcDF.explode( "c3" , "c3...，一列为分组的组名，另一列为行总数 max(*cols) —— 计算每组中一列或多列的最大值 mean(*cols) —— 计算每组中一列或多列的平均值 min(*cols) ——...计算每组中一列或多列的最小值 sum(*cols) —— 计算每组中一列或多列的总和 — 4.3 apply 函数 — 将df的每一列应用函数f： df.foreach(f) 或者 df.rdd.foreach
中最主要的数据分析库之一，它提供了非常多的函数、方法，可以高效地处理并分析数据。...Query Query是pandas的过滤查询函数，使用布尔表达式来查询DataFrame的列，就是说按照列的规则进行过滤操作。...当然仅用cumsum函数没办法对groups (A, B, C)进行区分，所以需要结合分组函数groupby分别对(A, B, C)进行值的累加。...Where Where用来根据条件替换行或列中的值。如果满足条件，保持原来的值，不满足条件则替换为其他值。默认替换为NaN，也可以指定特殊值。...ascending：正序和倒序 对df中列value_1进行排名： df['rank_1'] = df['value_1'].rank() df 10.
行的奇数行，2到10列中每隔3列取一列 data.iloc[1:10:2,2:10:3] # 筛选第2和第4行，第3和第5列 data.iloc[[2,4],[3,5]] 根据条件筛选 SQL select...])['Brand','Country'].count().reset_index() # 以Country和City列进行分组，对Longitude进行求平均 data.groupby(['Country...在Pandas中我们可以使用pandas.merge()来完成连接对操作。...自定义函数 Pandas中内置很多常用的方法，譬如求和，最大值等等，但很多时候还是满足不了需求，我们需要取调用自己的方法，Pandas中可以使用map()和apply()来调用自定义的方法，需要注意下map...()和apply()的区别： map()：是pandas.Series()的内置方法，也就是说只能用于单一列，返回的是数据是Series()格式的； apply()：可以用于单列或者多列，是对整个DataFrame
Pandas是python中最主要的数据分析库之一，它提供了非常多的函数、方法，可以高效地处理并分析数据。让pandas如此受欢迎的原因是它简洁、灵活、功能强大的语法。...Query Query是pandas的过滤查询函数，使用布尔表达式来查询DataFrame的列，就是说按照列的规则进行过滤操作。...当然仅用cumsum函数没办法对groups (A, B, C)进行区分，所以需要结合分组函数groupby分别对(A, B, C)进行值的累加。...Where Where用来根据条件替换行或列中的值。如果满足条件，保持原来的值，不满足条件则替换为其他值。默认替换为NaN，也可以指定特殊值。...15. replace 顾名思义，replace是用来替换df中的值，赋以新的值。
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