Pandas数据处理——渐进式学习 ---- 目录 Pandas数据处理——渐进式学习 前言 环境 DataFrame删除NaN空值 dropna函数参数 测试数据 删除所有有空的行 axis属性值...本专栏会更很多,只要我测试出新的用法就会添加,持续更新迭代,可以当做【Pandas字典】来使用,期待您的三连支持与帮助。...版本:1.4.4 ---- DataFrame删除NaN空值 在数据操作的时候我们经常会见到NaN空值的情况,很耽误我们的数据清理,那我们使用dropna函数删除DataFrame中的空值。...定义了填充空值的方法, pad / ffill表示用前面行/列的值,填充当前行/列的空值, backfill / bfill表示用后面行...如果为True,则在原DataFrame上进行操 作,返回值为None。 limit:int,default None。
背景 Pandas的DataFrame 已经算作机器学习中处理数据的标配了 ,那么稀疏矩阵的真正需求是什么?答案是空间复杂度和时间复杂度。...途中比较了 CSV 文件在读取为 DataFrame 之前和读取为 DataFrame 之后的磁盘/内存使用情况。...(这里使用从零开始的索引) 行索引数组 Row index array:该数组存储所有当前行和之前行中非零值的累积计数。row_index_array [j] 编码第 j 行上方非零的总数。...回到嘴上面的图,这就是上面我们看到为什么pandas占用内存多的原因。 我们为什么要关心稀疏矩阵? 好吧,使用稀疏矩阵有很多很好的理由。他们主要是, 与基本方法相比,可节省大量内存。...让我们继续进行模型训练时间比较。 模型训练时间对比 在这里将使用 sklearn API 测试流行的机器学习算法。
本文将介绍一种使用Python编程语言和相关库来实现这一目标的方法,并给出相应的代码实现和中文解释。...item["pub"] = cells[8].get_text().strip() item["pcp"] = cells[9].get_text().strip() # 将当前行的数据字典添加到数据列表中...Python的pandas库来对提取的数据进行处理和分析。...pandas库是一个强大的数据分析工具,可以方便地对表格型数据进行各种操作,比如排序、筛选、分组、聚合、可视化等。...具体代码如下:# 导入pandas库import pandas as pd# 将提取的数据列表转换为pandas的DataFrame对象,方便处理和分析df = pd.DataFrame(data)#
了解完这些,接下来,让我们一起探索 Pandas 中那些不可或缺的常用函数,掌握数据分析的关键技能。①.map() 函数用于根据传入的字典或函数,对 Series 中的每个元素进行映射或转换。...如果传入的是一个字典,则 map() 函数将会使用字典中键对应的值来替换 Series 中的元素。如果传入的是一个函数,则 map() 函数将会使用该函数对 Series 中的每个元素进行转换。...定义了填充空值的方法, pad / ffill表示用前面行/列的值,填充当前行/列的空值; backfill / bfill表示用后面行/列的值,填充当前行/列的空值。axis:轴。...0或’index’,表示按行删除;1或’columns’,表示按列删除。inplace:是否原地替换。布尔值,默认为False。如果为True,则在原DataFrame上进行操作,返回值为None。...=False, duplicates='raise', ordered=True)重点说下 bins :整数,标量序列或者间隔索引,是进行分组的依据,如果填入整数n,则表示将x中的数值分成等宽的n份(即每一组内的最大值与最小值之差约相等
背景 Pandas的DataFrame 已经算作机器学习中处理数据的标配了 ,那么稀疏矩阵的真正需求是什么?答案是空间复杂度和时间复杂度。...途中比较了 CSV 文件在读取为 DataFrame 之前和读取为 DataFrame 之后的磁盘/内存使用情况。...(这里使用从零开始的索引) 行索引数组 Row index array:该数组存储所有当前行和之前行中非零值的累积计数。row_index_array [j] 编码第 j 行上方非零的总数。...回到最上面的图,这就是上面我们看到为什么pandas占用内存多的原因。 我们为什么要关心稀疏矩阵? 好吧,使用稀疏矩阵有很多很好的理由。他们主要是: 与基本方法相比,可节省大量内存。...通过这个简单的技巧,我们减少了数据集的内存使用量。让我们继续进行模型训练时间比较。 模型训练时间对比 在这里将使用 sklearn API 测试流行的机器学习算法。 1.
pandas pandas 是数据处理的利器,非常方便进行表格数据处理,用过的人应该都很清楚,没接触的可以自行查阅pandas 官网。...需求介绍 最近在使用 pandas 的过程中碰到一个问题,需要计算数据中某时间字段下一行相对上一行的时间差,之前有用过 dataframe 的 diff 函数,但是官方的教程里只介绍了数值字段的操作,即结果为当前行减去上一行的差值...,所以直观的以为时间字段无法进行此项操作。...于是我使用了最原始的方式,循环遍历 dataframe 每一行,逐行求时间差,将其存入数组中,最后此数组即为结果。...df['time'].diff() print(time_diff) 其中 read_csv 为从硬盘中读取文件,parse_dates=['time'] 表示将 time 字段解析为时间。
pandas 分列 pandas 对文本列进行分列,非常简单: - DataFrame.str.split() ,对文本列分列,第一参数指定分隔符 - 此外,参数 expand ,表示是否扩展成列...这符合当前需求 复杂点的需求 有时候,我们希望分割的内容,转化成行,需求如下: - 比如,第一行 张三 的科目中有3个元素,则分割结果 张三就有3行 使用 Excel 自带功能处理这需求就比较困难..."转换"区中,点选"拆分列",选"按分隔符" - 这里大部分设置与 Excel 自带功能基本一致 - 点开"高级选项",点选"拆分为"中的"行" - 功能区"开始",最左边点按钮"关闭并上载",即可把结果输出会...如下: - 同时把科目和成绩分割扩展到行 直接看 pandas 怎么解决: - 先对 科目 与 成绩 列分别进行 split 后,再进行 explode - 然后通过 concat,与原来的 性名...,通常与 Series.str.split() 配合使用 下一节,将看看 Excel 举世闻名的 vlookup 函数与 pandas 中的实现
pandas 分列 pandas 对文本列进行分列,非常简单: - DataFrame.str.split() ,对文本列分列,第一参数指定分隔符 - 此外,参数 expand ,表示是否扩展成列...这符合当前需求 复杂点的需求 有时候,我们希望分割的内容,转化成行,需求如下: - 比如,第一行 张三 的科目中有3个元素,则分割结果 张三就有3行 使用 Excel 自带功能处理这需求就比较困难..."转换"区中,点选"拆分列",选"按分隔符" - 这里大部分设置与 Excel 自带功能基本一致 - 点开"高级选项",点选"拆分为"中的"行" - 功能区"开始",最左边点按钮"关闭并上载",即可把结果输出会...如下: - 同时把科目和成绩分割扩展到行 直接看 pandas 怎么解决: - 先对 科目 与 成绩 列分别进行 split 后,再进行 explode - 然后通过 concat,与原来的 性名...,通常与 Series.str.split() 配合使用
df.shift(1)表示将原来的df下一行,即相对于当前行为上一行,给该数组赋值为增长比(当前行减上一行的值除以上一行的值),由于月份不同,所以将上一行与该行相同的月份赋值为nan,最后将该数组赋值给...同理使用右连接,得到新表新增的行。...创建一个循环,开始将数据中的第一个name的值赋值给name_rec,然后下一次循环,如果name_rec相同,则继续。...将这个dataframe放入初始化的subject_mark_cnt_list列表中。...另外python中的merge函数不支持差集计算(或许其他函数支持),造成在第四例中特别麻烦。python pandas的dataframe结构是按列进行存储的,按行循环时就显得特别麻烦。
pivot_table 可以把一个大数据表中的数据,按你指定的"分类键"进行重新排列。...语法和对应的参数含义: import pandas df = pandas.pivot_table( data="要进行汇总的数据集(DataFrame)", values="要聚合的列或列的列表...快速上手系列算上本文是更新了 8 篇,其他文章如下: Python 中的 pandas 快速上手之:概念初识 pandas 快速上手系列:自定义 dataframe 读 DataFrame 不只是读...pandas.fillna 妙招拨云见日 熟练掌握 Pandas 离散差分,数据变化一目了然 学完本系列你可以掌握下面这些能力: 灵活创建和管理数据集,通过自定义创建 DataFrame ,可以方便地将各种格式的数据转化为...本系列属于抛砖引玉,有了这些基础,希望可以在 Pandas 入门到精通的道路上继续前行,而不是放弃!
,那么就将这一行复制一下(相当于新生成一个和当前行一摸一样数据的新行)。 ...首先,我们需要导入所需的库;接下来,我们使用pd.read_csv()函数,读取我们需要加以处理的文件,并随后将其中的数据存储在名为df的DataFrame格式变量中。...随后,我们使用df.iterrows()遍历原始数据的每一行,其中index表示行索引,row则是这一行具体的数据。接下来,获取每一行中inf_dif列的值,存储在变量value中。 ...(10)循环,将当前行数据复制10次;复制的具体方法是,使用result_df.append()函数,将复制的行添加到result_df中。 ...最后,还需要注意使用result_df.append()函数,将原始行数据添加到result_df中(这样相当于对于我们需要的行,其自身再加上我们刚刚复制的那10次,一共有11行了)。
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。...Insert Insert用于在DataFrame的指定位置中插入新的数据列。默认情况下新列是添加到末尾的,但可以更改位置参数,将新列添加到任何位置。...Sample Sample用于从DataFrame中随机选取若干个行或列。...3 名 method=min: 两人并列第 1 名,下一个人是第 3 名 method=dense: 两人并列第1名,下一个人是第 2 名 method=first: 相同值会按照其在序列中的相对位置定值...[int或string, 可选]:如果列为MultiIndex, 它将使用此级别来融化 例如有一串数据,表示不同城市和每天的人口流动: import pandas as pd df1 = pd.DataFrame
0.摘要 pandas中fillna()方法,能够使用指定的方法填充NA/NaN值。...定义了填充空值的方法, pad / ffill表示用前面行/列的值,填充当前行/列的空值, backfill / bfill表示用后面行/列的值,填充当前行/列的空值。 axis:轴。...如果为True,则在原DataFrame上进行操作,返回值为None。 limit:int, default None。...如果method未被指定, 在该axis下,最多填充前 limit 个空值(不论空值连续区间是否间断) downcast:dict, default is None,字典中的项为,为类型向下转换规则。...或者为字符串“infer”,此时会在合适的等价类型之间进行向下转换,比如float64 to int64 if possible。
Pandas 2.1在Pandas 2.0中引入的PyArrow集成基础上进行了大量改进。本文主要关注了对新功能的支持,这些新功能有望在Pandas 3.0中成为默认功能。...接下来将深入了解这对用户意味着什么,本文将详细介绍最重要的改进。 避免在字符串列中使用NumPy对象类型 pandas中的一个主要问题是低效的字符串表示。...必须安装PyArrow才能使用此选项。 PyArrow与NumPy对象dtype有不同的行为,可能会让人难以详细理解。Pandas团队实现了用于此选项的字符串dtype,以与NumPy的语义兼容。...它的行为与NumPy对象列完全相同。 改进的PyArrow支持 Pandas团队在pandas 2.0中引入了基于PyArrow的DataFrame。...同时还看到一项弃用功能,它将使pandas的行为在下一个主要版本中更易于预测。
如果你仔细查看其他人使用Pandas的代码,你会发现这条导入语句。 Pandas的数据类型 Pandas基于两种数据类型:series与dataframe。...将数据导入Pandas 在我们开始挖掘与分析之前,我们首先需要导入能够处理的数据。幸好,Pandas在这一点要比Numpy更方便。 在这里我推荐你使用自己所感兴趣的数据集来使用。...在此,我将采用英国政府数据中关于降雨量数据,因为他们十分易于下载。此外,我还下载了一些日本降雨量的数据来使用。 ? 这里我们从csv文件中读取到了数据,并将他们存入了dataframe中。...可以直接使用列标签,非常容易。 ? 注意到当我们提取了一列,Pandas将返回一个series,而不是一个dataframe。是否还记得,你可以将dataframe视作series的字典。...现在,在我们下一个操作前,我们首先创造一个新的dataframe。 ? 上述代码为我们创建了如下的dataframe,我们将对它进行pivot操作。 ?
让我们分解这个例子中的操作: 第1步: 导入 Python 库 ? pandas:由于数据来自API,我们将使用 Pandas 将数据存储在 DataFrame 中。...第2步:创建 Pandas Dataframe ? 我们将创建一个空的 DataFrame 来存储 API 的响应。 第3步: 导入配置数据 ?...然后将响应存储在 Pandas 的 DataFrame aqs_df 中。 ? 最后,我们将响应 DataFrame 合并到我们的主 DataFrame 中。...虽然我们将在 Python 中进行额外的清理和工作,但我们希望将输出数据快速导入 MapD,以确保在我们完成 Python 中的任何其他工作之前格式是理想的(这些额外的计算和清理步骤将在未来的文章中呈现...本系列的下一篇文章将重点介绍如何从 API 清理数据,使用数据计算空气质量指数(AQI),并导出数据以导入MapD,我们将进一步分析数据并创建交互式数据可视化。
由上图也可以看到,需要加以数据操作的列,有的在原本数据部分的第1行就没有数据,而有的在原本的数据部分中第1行也有数据;对于后者,我们在数据向上提升一行之后,相当于原本第1行的数据就被覆盖掉了。...此外,很显然在每一个文件的操作结束后,加以处理的列的数据部分的最后一行肯定是没有数据的,因此在合并全部操作后的文件之前,还希望将每一个操作后文件的最后一行删除。 ...接下来的df.iat[i, columns_index] = df.iat[i + 1, columns_index]表示将当前行的数据替换为下一行对应的数据。 ...接下来,我们通过if len(df):判断是否DataFrame不为空,如果是的话就删除DataFrame中的最后一行数据;随后,将处理后的DataFrame连接到result_df中。 ...最后,我们通过result_df.to_csv()函数,将最终处理后的DataFrame保存为一个新的Excel表格文件,从而完成我们的需求。 至此,大功告成。
、输入以下代码通过Pip进行安装Pandas库 二、数据的新建、保存与整理 1、新建数据保存到Excel 2、读取txt文件,将内容保存到Excel(引用B站UP 孙兴华示例文件) 3、读取Excel...及DataFrame的使用方式 三、数据排序与查询 1、排序 例1:按语文分数排序降序,数学升序,英语降序 例2:按索引进行排序 2、查询 单条件查询 多条件查询 使用数据区间范围进行查询...Excel文件 3、读取Excel及DataFrame的使用方式 import pandas as pd path = 'E:\python\测试\\数据查询.xlsx' data = pd.DataFrame...data.strip() # 去除列表中的所有空格与换行符号 data.fillna(0) # 将空值填充0 data.replace...(method='bfill') # 将空值填充下一个值 data.fillna(method='bfill',limit=1) # 将空值填充下一个值,
与其它你以前使用过的(如R 的 data.frame)类似Datarame的结构相比,在DataFrame里的面向行和面向列的操作大致是对称的。...(参考:Series与DataFrame) NaN/None: python原生的None和pandas, numpy中的numpy.NaN尽管在功能上都是用来标示空缺数据。...(参考:NaN 和None 的详细比较) 3、pandas详解 3.1 简介: pandas是一个Python语言的软件包,在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候,这是一个非常常用的基础编程库...(): 判断哪些值是无效的 pandas.DataFrame.dropna(): 抛弃无效值 pandas.DataFrame.fillna(): 将无效值替换成为有效值 具体用法参照:处理无效值...DataFrame.drop_duplicates() 它用于返回一个移除了重复行的DataFrame DataFrame.fillna() 将无效值替换成为有效值 5、Pandas常用知识点 5.1
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