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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。...pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起。 实例方法combine_first可以将重复数据编接在一起，用一个对象中的值填充另一个对象中的缺失值。 2....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。...unstack：将数据的行“旋转”为列。 5. 数据转换 5.1 利用函数或映射进行数据转换 Series的map方法可以接受一个函数或含有映射关系的字典型对象。...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

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【干货日报】用Python做数据分析更加如鱼得水！Pandas必会的方法汇总，建议收藏！

一、Pandas两大数据结构的创建 序号 方法 说明 1 pd.Series(对象,index=[ ]) 创建Series。...columns和index为指定的列、行索引，并按照顺序排列 举例：用pandas创建数据表： df = pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006...通过行和列标签选取单一值 举例：使用iloc按位置区域提取数据 df_inner.iloc[:3,:2] #冒号前后的数字不再是索引的标签名称，而是数据所在的位置，从0开始，前三行，前两列。...五、排序 序号 函数 说明 1 .sort_index(axis=0, ascending=True) 根据指定轴索引的值进行排序 2 Series.sort_values(axis=0, ascending...() 根据数据分析对象的特征，按照一定的数值指标，把数据分析对象划分为不同的区间部分来进行研究，以揭示其内在的联系和规律性。

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Pandas必会的方法汇总，数据分析必备！

来源丨Python极客专栏 用Python做数据分析光是掌握numpy和matplotlib可不够，Pandas是必须要掌握的一个重点，numpy虽然能够帮我们处理处理数值型数据，但是这还不够，很多时候...columns和index为指定的列、行索引，并按照顺序排列 举例：用pandas创建数据表： df = pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006...9 reindex 通过标签选取行或列 10 get_value 通过行和列标签选取单一值 11 set_value 通过行和列标签选取单一值 举例：使用iloc按位置区域提取数据 df_inner.iloc...五、排序 序号 函数 说明 1 .sort_index(axis=0, ascending=True) 根据指定轴索引的值进行排序 2 Series.sort_values(axis=0, ascending...() 根据数据分析对象的特征，按照一定的数值指标，把数据分析对象划分为不同的区间部分来进行研究，以揭示其内在的联系和规律性。

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Python 数据处理：Pandas库的使用

本文内容：Python 数据处理：Pandas库的使用 ---- Python 数据处理：Pandas库的使用 1.Pandas 数据结构 1.1 Series 1.2 DataFrame 2.基本功能...(obj) 用该Series的reindex将会根据新索引进行重排。...Index会被完全使用，就像没有任何复制一样 method 插值（填充）方式 fill_value 在重新索引的过程中，需要引入缺失值时使用的替代值 limit 前向或后向填充时的最大填充量 tolerance...---- 2.6 算术运算和数据对齐 Pandas 最重要的一个功能是，它可以对不同索引的对象进行算术运算。在将对象相加时，如果存在不同的索引对，则结果的索引就是该索引对的并集。...时，你可能希望根据一个或多个列中的值进行排序。

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python数据分析——数据预处理

具体代码及运行结果如下： 【例】请使用Python完成对df数据中item2列的三次样条插值填充。...本节主要从重复值的发现和处理两方面进行介绍。 本节各案例所用到的df数据如下,在各案例的代码展示中将不再重复这部分内容。 【例】请使用Python检查df数据中的重复值。...六、索引设置 索引能够快速查询数据,本节主要介绍索引的应用。索引的作用相当于图书的目录,可以根据目录中的页码快速找到所需的内容, Pandas库中索引的作用如下: 更方便地查询数据。...使用索引可以提升查询性能。 6.1添加索引 【例】创建数据为[1,2,3,4,5]的Series,并指定索引标签为['a','b','c','d','e']。 关键技术: index方法设置索引。...7.2数据修改与替换 按列增加数据 【例】请创建如下所示的DataFrame数据,并利用Python对该数据的最后增加一列数据,要求数据的列索引为'four' ,数值为[9,10,24]。

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最全面的Pandas的教程！没有之一!

如果不带 index 参数，Pandas 会自动用默认 index 进行索引，类似数组，索引值是 [0, ..., len(data) - 1] ，如下所示： 从 NumPy 数组对象创建 Series...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。 ?...清洗数据 删除或填充空值 在许多情况下，如果你用 Pandas 来读取大量数据，往往会发现原始数据中会存在不完整的地方。...于是我们可以选择只对某些特定的行或者列进行填充。比如只对 'A' 列进行操作，在空值处填入该列的平均值： ? 如上所示，'A' 列的平均值是 2.0，所以第二行的空值被填上了 2.0。...数值处理 查找不重复的值 不重复的值，在一个 DataFrame 里往往是独一无二，与众不同的。找到不重复的值，在数据分析中有助于避免样本偏差。

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Pandas数据分析包

pandas的数据结构 Series Series是一维标记数组，可以存储任意数据类型，如整型、字符串、浮点型和Python对象等，轴标一般指索引。...method2 基本功能 重新索引 • 创建一个适应新索引的新对象，该Series的reindex将会根据新索引进行重排。...对于DataFrame，根据任意一个轴上的索引进行排序 可以指定升序降序 按值排序 对于DataFrame，可以指定按值排序的列 rank函数 # -*- coding: utf-8 -*- import...pandas的数据处理常用方法总结 Series和DataFrame排序 Series排序 sort_values根据值大小排序，默认是升序 sort_index 根据索引排序 DataFrame排序.../pandas-docs/stable/merging.html 通过apply进行数据预处理 df['A'] = df['A'].apply(str.upper) 通过去重进行数据清洗 查看一列唯一值

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Python数据分析之数据预处理（数据清洗、数据合并、数据重塑、数据转换）学习笔记

keep：删除重复项并保留第一次出现的项取值可以为 first、last或 False  ​ duplicated()方法用于标记 Pandas对象的数据是否重复，重复则标记为True，不重复则标记为False...创建 Pandas数据对象时，如果没有明确地指出数据的类型，则可以根据传入的数据推断出来并且通过 dtypes属性进行查看。 ...inner：使用两个 DataFrame键的交集，类似SQL的内连接  ​ 在使用 merge()函数进行合并时，默认会使用重叠的列索引做为合并键，并采用内连接方式合并数据，即取行索引重叠的部分。  ​...merge()函数还支持对含有多个重叠列的 Data frame对象进行合并。  ​ 使用外连接的方式将 left与right进行合并时，列中相同的数据会重叠，没有数据的位置使用NaN进行填充。 ...columns：用于创建新 DataFrame对象的列索引 values：用于填充新 DataFrame对象中的值。  4.

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python数据科学系列：pandas入门详细教程

与[ ]访问类似，loc按标签访问时也是执行范围查询，包含两端结果 at/iat，loc和iloc的特殊形式，不支持切片访问，仅可以用单个标签值或单个索引值进行访问，一般返回标量结果，除非标签值存在重复...loc和iloc应该理解为是series和dataframe的属性而非函数，应用loc和iloc进行数据访问就是根据属性值访问的过程 另外，在pandas早些版本中，还存在loc和iloc的兼容结构，即...需注意对空值的界定：即None或numpy.nan才算空值，而空字符串、空列表等则不属于空值；类似地，notna和notnull则用于判断是否非空 填充空值，fillna，按一定策略对空值进行填充，如常数填充...、向前/向后填充等，也可通过inplace参数确定是否本地更改 删除空值，dropna，删除存在空值的整行或整列，可通过axis设置，也包括inplace参数 重复值 检测重复值，duplicated，...；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。

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数据导入与预处理-课程总结-04~06章

2.1.2 删除缺失值 pandas中提供了删除缺失值的方法dropna()，dropna()方法用于删除缺失值所在的一行或一列数据，并返回一个删除缺失值后的新对象。...2.1.3填充缺失值 pandas中提供了填充缺失值的方法fillna()，fillna()方法既可以使用指定的数据填充，也可以使用缺失值前面或后面的数据填充。...2.1.4 插补缺失值 pandas中提供了插补缺失值的方法interpolate()，interpolate() 会根据相应的插值方法求得的值进行填充。...time’代表根据时间长短进行填充；‘index’、'values’代表采用索引的实际数值进行填充；'nearest’代表采用最临近插值法进行填充；'barycentric’代表采用重心坐标插值法进行填充...｜整体填充 将全部缺失值替换为 * na_df.fillna("*") 2.3 重复值处理 2.3.1 重复值的检测 pandas中使用duplicated()方法来检测数据中的重复值。

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Pandas全景透视：解锁数据科学的黄金钥匙

底层使用C语言：Pandas的许多内部操作都是用Cython或C语言编写的，Cython是一种Python的超集，它允许将Python代码转换为C语言代码，从而提高执行效率。...向量化操作：Pandas支持向量化操作，这意味着可以对整个数据集执行单个操作，而不是逐行或逐列地进行迭代。向量化操作通常比纯Python循环更快，因为它们可以利用底层的优化和硬件加速。...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。...具体来说，map()函数可以接受一个字典或一个函数作为参数，然后根据这个字典或函数对 Series 中的每个元素进行映射或转换，生成一个新的 Series，并返回该 Series。...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。

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一句Python，一句R︱pandas模块——高级版data.frame

1] data.ix[:,1]代表选中第一列，然后sorted代表对第一列进行排序； a.ix[:,1]-1 代表排好的秩，-1就还原到数据可以认识的索引。...通常默认使用第一个众数值： mode(data['Gender']).mode[0] 现在可以进行缺失数据值填补并利用#2方法进行检查。...————————————————————————————————————- 七、其他 1、组合相加 两个数列，返回的Index是两个数据列变量名称的；value中重复数据有值，不重复的没有。...那么如何在pandas进行索引操作呢？索引的增加、删除。 创建的时候，你可以指定索引。...最后的ignore_index不能忘记，因为python里面对索引的要求很高，所以重叠的索引会删除新重复的内容。

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Python数据分析笔记——Numpy、Pandas库

Python数据分析——Numpy、Pandas库 总第48篇 ▼ 利用Python进行数据分析中有两个重要的库是Numpy和Pandas，本章将围绕这两个库进行展开介绍。...也可以使用astype进行数组中数据类型的转化。 3、基本的索引和切片 （1）元素索引、根据元素在数组中的位置来进行索引。...Pandas基本功能 1、重新索引 Pandas对象的一个方法就是重新索引（reindex）,其作用是创建一个新的索引，pandas对象将按这个新索引进行排序。对于不存在的索引值，引入缺失值。...（索引相同的进行算数运算，索引不同的被赋予空值） 4、排序和排名 根据某种条件对数据集进行排序。...（2）填充缺失数据 通过调用函数fillna，并给予这个函数一个值，则该数组中所有的缺失值都将被这个值填充。df.fillna(0)——缺失值都将被0填充。

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python数据分析之pandas包

参考链接： Python | 使用Pandas进行数据分析 相关系数和协方差唯一值值计数及成员资格处理缺失数据层次化索引数据透视生成重排分级次序根据级别汇总统计列索引转为行索引读取文件导出文件数据库风格的...DataFrame合并pandas知识体系图  Pandas是一个开源的Python数据分析库。...可见，在数据量为几百MB的情况下，用pandas进行处理无疑是一个明智的选择。 ...',limit=2) #用平均值或中值进行插值 data.fillna(data.mean())  层次化索引  #Series数据层次化索引 data1 = Series(np.random.randn...[right2,another]) #注意，在进行左链接时，右表的用来链接的键应唯一，否则链接后的表数据条数会多于原来的左表  pandas知识体系图    注：本文来源于《用Python进行数据分析》

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pandas每天一题-题目19：炸列操作的多种方式

上期文章：pandas每天一题-题目18：分组填充缺失值 后台回复"数据"，可以下载本题数据集 如下数据： import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv...') ) 点评： 记住次序，先让单元格里面的内容变成列表，然后对列做 explode 注意返回结果的行索引，这能给出另一种解法的提示 ---- 重排索引 很不幸，如果你使用比较旧版本的 pandas...reindex 可以重复多行数据： df.reindex([0,0,1,1,2,2,3,3]) reindex 中指定的是行索引列表 怎么知道每个订单需要拆分的行数： dfx = df.assign...explode 一样的结果 总结： itertools.chain 展开 list 中 list numpy.repeat 重复生成指定次数的数据 DataFrame.reindex 按指定行索引值，...生成重复数据 ---- 推荐阅读： 懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(十七)：合并不规范数据 Python入门必备：细讲Python推导式

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针对SAS用户：Python数据分析库pandas

一个例子是使用频率和计数的字符串对分类数据进行分组，使用int和float作为连续值。此外，我们希望能够附加标签到列、透视数据等。 我们从介绍对象Series和DataFrame开始。...导入包 为了使用pandas对象, 或任何其它Python包的对象，我们开始按名称导入库到命名空间。为了避免重复键入完整地包名，对NumPy使用np的标准别名，对pandas使用pd。 ?...解决缺失数据分析的典型SAS编程方法是，编写一个程序使用计数器变量遍历所有列，并使用IF/THEN测试缺失值。 这可以沿着下面的输出单元格中的示例行。...下面的单元格将上面创建的DataFrame df2与使用“前向”填充方法创建的数据框架df9进行对比。 ? ? 类似地，.fillna(bfill)是一种“后向”填充方法。...NaN被上面的“上”列替换为相邻单元格。下面的单元格将上面创建的DataFrame df2与使用“后向”填充方法创建的数据框架df10进行对比。 ? ?

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数据分析的利器，Pandas 软件包详解与应用示例

创建DataFrame通常从一个字典开始，字典的键成为列名，值成为列的数据。...']) # 查看时间序列DataFrame print(timeseries_df) 我们使用pd.date_range创建了一个包含三个日期的索引，然后生成了一些随机数据作为时间序列的值。...4, np.nan, 4]} df_with_issues = pd.DataFrame(data) # 清洗数据：填充缺失值，删除重复项 df_clean = df_with_issues.fillna...示例4：数据聚合和分析 Pandas的groupby方法是一个非常强大的工具，它允许我们对数据进行分组，并应用各种聚合函数，如求和、平均、最大值等。...然后使用groupby方法按照'Category'列对数据进行分组，并对'Values'列求和。这样我们可以得到每个类别的总和。

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Pandas常用命令汇总，建议收藏！

大家好，我是小F～ Pandas是一个开源Python库，广泛用于数据操作和分析任务。 它提供了高效的数据结构和功能，使用户能够有效地操作和分析结构化数据。.../ 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。...() / 03 / 使用Pandas进行数据选择 Pandas提供了各种数据选择方法，允许你从DataFrame或Series中提取特定数据。...# 检查缺失值 df.isnull() # 删除有缺失值的行 df.dropna() # 用特定值填充缺失值 df.fillna(value) # 插入缺失值 df.interpolate()...')['other_column'].sum().reset_index() / 06 / 加入/合并 在pandas中，你可以使用各种函数基于公共列或索引来连接或组合多个DataFrame。

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Python~Pandas 小白避坑之常用笔记

Python~Pandas 小白避坑之常用笔记 ---- 提示：该文章仅适合小白同学，如有错误的地方欢迎大佬在评论处赐教 ---- 前言 1、Pandas是python的一个数据分析包，为解决数据分析任务而创建的...列进行读取、默认(usecols=None)全部读取 skiprows：根据数字索引跳过行数据，默认从第0行开始 import pandas as pd sheet1 = pd.read_excel...sep=',', skiprows=0, usecols=None) print(sheet1.head(5)) # 控制台打印前5条数据 三、重复值、缺失值、异常值处理、按行、按列剔除 1.重复值统计...=['城市', '地区'], axis=1, inplace=True) # 按列 删除(城市, 地区)列 print(sheet1.head(5)) 四、数据提取、loc、iloc的使用 1.根据列名提取数据...# 根据日期字段 新增季度列 # sheet1.reset_index() # 重置索引 # sheet1.concat(obj1, obj2) # 将两个DataFrame对象进行合并 六、数据运算函数

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