在数据表或 DataFrame 中有很多识别缺失值的方法。一般情况下可以分为两种:一种方法是通过一个覆盖全局的掩码表示缺失值, 另一种方法是用一个标签值(sentinel value) 表示缺失值。在掩码方法中, 掩码可能是一个与原数组维度相同的完整布尔类型数组, 也可能是用一个比特(0 或 1) 表示有缺失值的局部状态。在标签方法中, 标签值可能是具体的数据(例如用 -9999 表示缺失的整数) , 也可能是些极少出现的形式。另外, 标签值还可能是更全局的值, 比如用 NaN(不是一个数) 表示缺失的浮点数。
pandas 是做数据分析时的必备库。在数据分析之前,我们往往需要对数据的大小、内容、格式做一定处理,去掉无效值和缺失值,保持结构统一,使其便于之后的分析。这一过程被称作“数据清洗”。
对于动辄就几十或几百个 G 的数据,在读取这么大数据时,有没有办法随机选取一小部分数据,然后读入内存,快速了解数据和开展 EDA ?
本文我们讨论 pandas 的内存使用,展示怎样简单地为数据列选择合适的数据类型,就能够减少 dataframe 近 90% 的内存占用。
编译 | AI科技大本营(rgznai100) 参与 | 周翔 注:Pandas(Python Data Analysis Library) 是基于 NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。此外,Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。 相比较于 Numpy,Pandas 使用一个二维的数据结构 DataFrame 来表示表格式的数据, 可以存储混合的数据结构,同时使用 NaN 来表示缺失的数据,而不用像 Numpy 一样要手工处理
通过pandas的使用,我们经常要交互式地展示表格(dataframe)、分析表格。而表格的格式就显得尤为重要了,因为大部分时候如果我们直接展示表格,格式并不是很友好。
Pandas 是基于 NumPy 构建的库,在数据处理方面可以把它理解为 NumPy 加强版,同时 Pandas 也是一项开源项目。它基于 Cython,因此读取与处理数据非常快,并且还能轻松处理浮点数据中的缺失数据(表示为 NaN)以及非浮点数据。在本文中,基本数据集操作主要介绍了 CSV 与 Excel 的读写方法,基本数据处理主要介绍了缺失值及特征抽取,最后的 DataFrame 操作则主要介绍了函数和排序等方法。
1、数据缺失的原因 数据采集过程可能会造成数据缺失 数据通过网络等渠道进行传输时可能出现数据丢失或出错,造成数据丢失 在数据整合过程中也可能引入缺失值 2、缺失值表示 1、数据集对于缺失值
我攥了很久才汇总出这个小技巧系列手册,现暂命名为:《Pandas数据分析小技巧系列手册1.0》
原始数据为Excel文件,由传感器获得,通过Pyhton xlrd模块读入,读入后为数组形式,由于其存在部分异常值和缺失值,所以便利用Numpy对其中的异常值进行替换或条件替换。
在数据分析中,数据清洗是一个必备阶段。数据分析所使用的数据一般都很庞大,致使数据不可避免的出现重复、缺失、格式错误等异常数据,如果忽视这些异常数据,可能导致分析结果的准确性。
在很多情况下,有些数据并不是完整的,丢失了部分值,这一节将学习如何处理这些丢失的数据。
作者:KOALA https://zhuanlan.zhihu.com/p/60241672
根据输入文章,撰写摘要总结。
今天和大家分享如果使用Pandas实现单、多条件筛选、模糊筛选。 还是老套路,我们需要先读取一组数据作为测试文件。 测试文件使用读书笔记7的材料,传送门如下: 文件读取功能(Pandas读书笔记7)
许多教程中的数据与现实世界中的数据之间的差异在于,真实世界的数据很少是干净和同构的。特别是,许多有趣的数据集缺少一些数据。为了使事情变得更复杂,不同的数据源可能以不同的方式标记缺失数据。
参考链接: Python | pandas 合并merge,联接join和级联concat
Java,c,c++等强类型语言必须先声明数据类型,java和c声明一个整数型(int a=100;)
在构建高效的数据分析体系时,我们经常会遇到两个核心概念:指标(Metrics)和 标签(Tags)。指标是对业务性能的量化衡量,它们帮助我们追踪关键业务目标的达成情况。例如,我们可能会关注用户增长率、产品销售额或客户的增续投等指标。这些数字目标为我们提供了业务运行的直观快照,并允许我们对成功与否进行量化评估。
在JavaScript中,eval()函数可以把一个字符串当做一个JavaScript表达式一样去执行它。例如:
在实际开发中,我们需要从文件中读取数据,并进行处理。在numpy中,提供了一系列函数从文件中读取内容并生成矩阵,常用的函数有以下两个
Python黑帽编程2.2 数值类型 数值类型,说白了就是处理各种各样的数字,Python中的数值类型包括整型、长整型、布尔、双精度浮点、十进制浮点和复数,这些类型在很多方面与传统的C类型有很大的区别。 Python中的数值类型都是不可变类型,意味着创建、修改数字的值,都会产生新的对象,当然这是幕后的操作,编程过程中大可不必理会。 2.2.1 标准整型和长整型 标准整型等价于C中的有符号长整型(long),与系统的最大整型一致(如32位机器上的整型是32位,64位机器上的整型是64位),可以表示的整数范围
经过前面博客的介绍,我们的C语言初阶已经学完了。现在我们可以进入更深层次的C语言世界了,而本文是我们进阶的首篇文章,主要是介绍各种数据在内存中的存储情况,比如有符号char的最大值是多少、整型数据与浮点型数据在内存的存储方式有何不同等,学会这些知识能增加我们的内功,真正做到了然于心。🚀🚀🚀
在上一篇文章中我们初步了解了 GLSL ES 的基本语法,那么本篇文章就和大家一起学习 GLSL ES 的数据类型。
1、注释 单行注释 # 多行注释 ’’’ ””” 2、操作符 标准算术操作符 +加 -减 *乘 /除 //地板除 %取模 **乘方 标准比较操作符 <小于 <=小于等于 >大于 >=大于等于 ==等于 !=不等于 逻辑操作符 and和 or或者 not不是 3、表达式 将数据用操作符连接的式子 4、变量和赋值 变量名定义:可以是字母、下划线、数字,不可以以数字开头,避免域python默认的关键字等冲突 关键字:and as assert class continue def elif else except exec finally for from global if import in is lambda not or pass print raise return try while with yield 5、标准数据类型 int 整数类型 bool 布尔型(True和False) str 字符串 float 浮点小数 decimal 用于精确运算 6、函数举例 print() :打印,打印多个中间使用,分隔 input() :输入 int() :将括号内数据转换为整数型,(数据类型转换,如果要使用做加减运算需要先转换为数字类型,如int、decimal、float,而且类型需要一致) float() :转换为浮点型 type() :查看数据类型 id() :查看对象id bool() :求一个对象是True还是False。非空非0即为True。 7、操作举例 1)使用input赋值一个变量name_1,并打印出来
有时候,我们需要对数据内置的类型进行转换,数据类型的转换,你只需要将数据类型作为函数名即可。
首先写出它的原码:1000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1000(原码)
NumPy提供了大量的数值编程工具,可以方便地处理向量、矩阵等运算,极大地便利了人们在科学计算方面的工作。另一方面,Python是免费,相比于花费高额的费用使用Matlab,NumPy的出现使Python得到了更多人的青睐
---title: python数据类型和数据类型的转换tags: 笔记categories: 笔记author: 喵雨date: 2022-06-19 09:54:09coverImg:---数据类型money = 28 # 整数型print(type(money)) # type()用于获取数据类型,用print函数输出数据类型# money是一个变量,后面的值允许发生变化money = 28.9 # 浮点型print(type(money))money = '一万' # 字符串型print(t
当数字直接出现在程序中时,被称为数值直接量。在 JavaScript 程序中,直接输入的任何数字都被视为数值直接量。 示例1 数值直接量可以细分为整型直接量和浮点型直接量。浮点数就是带有小数点的数值,而整数是不带小数点的数值。
之前一直在分享pandas的一些骚操作:pandas骚操作,根据大家反映还不错,但是很多技巧都混在了一起,没有细致的分类,这样不利于查找,也不成体系。
在pandas中,缺失数据显示为NaN。缺失值有3种表示方法,np.nan,none,pd.NA。
不包含小数部分的数据都成为整型数据。在C语言中,根据数值的取值范围,可以将整型分为短整型(short int)、基本整型(int)、长整型(long int)。整型数据可以被修饰符signed和unsigned修饰,其中,被signed修饰的整型称为有符号的整型,被unsigned修饰的整型称为无符号的整型。 字节(Byte)是计算机存储空间的一种单位,它是内存分配空间的一个基础单位,即内存分配空间至少是1个字节。 最小的存储单位——位(bit),是一个二进制数字0或1占一位。 1B=8bit;
C语言中, char 为 一字节,使用 ASCII 编码,C# 和 Java 中,字符类型(char)都是 2字节,使用 Unicode 编码。
Python2.7 (r27:82500, Jul 28 2016, 02:42:00)
Python 数字数据类型用于存储数值。数据类型是不允许改变的,这就意味着如果改变数字数据类型的值,将重新分配内存空间。
有什么方法可以将列转换为适当的类型?例如,上面的例子,如何将列2和3转为浮点数?有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型?或者是创建DataFrame,然后通过某种方法更改每列的类型?理想情况下,希望以动态的方式做到这一点,因为可以有数百个列,明确指定哪些列是哪种类型太麻烦。可以假定每列都包含相同类型的值。
在进行数据分析时,确保使用正确的数据类型是很重要的,否则我们可能会得到意想不到的结果或甚至是错误结果。对于 pandas 来说,它会在许多情况下自动推断出数据类型
当我们在使用Python进行数值计算时,有时会遇到类似于ValueError: cannot convert float NaN to integer的错误。这个错误通常是由于我们试图将一个NaN(Not a Number)转换为整数类型引起的。在本篇文章中,我们将讨论这个错误的原因以及如何解决它。
这段时间和一些做数据分析的同学闲聊,我发现数据分析技能入门阶段存在一个普遍性的问题,很多凭着兴趣入坑的同学,都能够很快熟悉Python基础语法,然后不约而同的一头扎进《利用Python进行数据分析》这本经典之中,硬着头皮啃完之后,好像自己什么都会了一点,然而实际操作起来既不知从何操起,又漏洞百出。
这是Python数据分析实战基础的第一篇内容,主要是和Pandas来个简单的邂逅。已经熟练掌握Pandas的同学,可以加快手速滑动浏览或者直接略过本文。
本文围绕 Stata 与 Python 的对照与交互,适合有 Stata 基础,想过渡学习 Python 的读者。其中,Python 数据管理主要使用的 Pandas 库。本文主要包括两部分:
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