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）。...7.3 字符串操作 Python能够成为流行的数据处理语言，部分原因是其简单易用的字符串和文本处理功能。大部分文本运算都直接做成了字符串对象的内置方法。...这些运算大部分都能使用正则表达式实现（马上就会看到）。 ? ? casefold 将字符转换为小写，并将任何特定区域的变量字符组合转换成一个通用的可比较形式。...Python内置的re模块负责对字符串应用正则表达式。我将通过一些例子说明其使用方法。 笔记：正则表达式的编写技巧可以自成一章，超出了本书的范围。...则将返回None，因为它只匹配出现在字符串开头的模式： In [159]: print(regex.match(text)) None 相关的，sub方法可以将匹配到的模式替换为指定字符串，并返回所得到的新字符串
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。...比如，我们将两列的值相加： >>> df = pd.DataFrame({'A': range(1, 6), 'B': range(10, 0, -2)}) >>> df A B 0 1...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...new 2 bait xyz # 将A列中ba开头的元素替换为 new >>> df.replace({'A': r'^ba.$'}, {'A': 'new'}, regex=True)...A B 0 new abc 1 foo new 2 bait xyz # 同时进行多组不同值替换为不同的值 >>> df.replace(regex={r'^ba.$': 'new
目录 查看 pandas 及其支持项的版本 创建 DataFrame 重命名列 反转行序 反转列序 按数据类型选择列 把字符串转换为数值 优化 DataFrame 大小 用多个文件建立 DataFrame...操控缺失值 把字符串分割为多列 把 Series 里的列表转换为 DataFrame 用多个函数聚合 用一个 DataFrame 合并聚合的输出结果 选择行与列 重塑多重索引 Series 创建透视表...还可以使用 exclude 关键字排除指定的数据类型。 ? 7. 把字符串转换为数值 再创建一个新的 DataFrame 示例。 ?...把 Series 里的列表转换为 DataFrame 创建一个 DataFrame 示例。 ? 这里包含了两列，第二列包含的是 Python 整数列表。...年龄列有 1 位小数，票价列有 4 位小数，如何将这两列显示的小数位数标准化？ 用以下代码让这两列只显示 2 位小数。 ? 第一个参数是要设置的选项名称，第二个参数是 Python 的字符串格式。
() 输出：10 对整个dataframe的每一个字段进行唯一值计数： df.nunique() 3. infer_objects infer_objects用于将object类型列推断为更合适的数据类型...object类型包括字符串和混合值（数字及非数字）。 object类型比较宽泛，如果可以确定为具体数据类型，则不建议用object。...df = pd.DataFrame({"A": ["a", 1, 2, 3]}) df = df.iloc[1:] df df.dtypes 使用infer_objects方法将object推断为...') 参数解释： to_replace：被替换的值 value：替换后的值 inplace：是否要改变原数据，False是不改变，True是改变，默认是False limit：控制填充次数 regex...','D') 将B替换为E，C替换为F： df.replace({'B':'E','C':'F'})
直接填充 适合格式 DataFrame， numpy.ndarray from sklearn.preprocessing import Imputer # axis 默认为0 是通过列的平均值来填充...即删除 # how='all' 行或列只要存在就删除 axis=0 按行删除 axis=1 按列删除 # 将内容转为DataFrame 类型 data = pd.DataFrame(data) #...否则数据显示有问题 数据被会names(列标签)占用，可以先读取，获取 行和列，如果没有头标签，再设置names标签 其他参数： 文件读取部分数据 skiprows=2 跳过前2行 skiprows..., value=np.nan) # 多个内容换为多个值 # data = data.replace({"' ?'":88, "AAPL":88, " ?"...DataFrame 类型 再进行其他缺省值处理 3、平均值替换 4、删除缺省参数 5、指定内容填充 额外补充： 文件写入时，注意点 # float_format='%.2f' #保留两位小数
对year列进行唯一值计数： df.year.nunique() 输出：10 对整个dataframe的每一个字段进行唯一值计数： df.nunique() ?...3. infer_objects infer_objects用于将object类型列推断为更合适的数据类型。...object类型包括字符串和混合值（数字及非数字）。 object类型比较宽泛，如果可以确定为具体数据类型，则不建议用object。...') 参数解释： to_replace：被替换的值 value：替换后的值 inplace：是否要改变原数据，False是不改变，True是改变，默认是False limit：控制填充次数 regex...将A全部替换为D： df.replace('A','D') 将B替换为E，C替换为F： df.replace({'B':'E','C':'F'}) ?
这一版 Pandas 也不再支持 Python 2。要使用 1.0+版本的 Pandas，至少需要 Python 3.6+版本，所以请确认 pip 和 python 的版本是正确的。...新数据类型：布尔值和字符串 Pandas 1.0 还实验性地引入了新的数据类型：布尔值和字符串。 由于这些改变是实验性的，因此数据类型的 API 可能会有轻微的变动，所以用户在使用时务必谨慎操作。...不过，Pandas 推荐用户合理使用这些数据类型，在未来的版本中也将改善特定类型运算的性能，比如正则表达式匹配（Regex Match）。...默认情况下，Pandas 不会自动将你的数据强制转换为这些类型。但你可以修改参数来使用新的数据类型。...另外，在将分类数据转换为整数时，也会产生错误的输出。特别是对于 NaN 值，其输出往往是错误的。因此，新版 Pandas 修复了这个 bug。
其中一些函数执行类型推断，因为列数据类型不是数据格式的一部分。这意味着您不一定需要指定哪些列是数字、整数、布尔值或字符串。...decimal 数字中的小数分隔符（例如，"."或","）；默认为"."。 engine 要使用的 CSV 解析和转换引擎；可以是"c"、"python"或"pyarrow"之一。...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。..., lstrip 修剪空格，包括右侧、左侧或两侧的换行符 split 使用传递的分隔符将字符串拆分为子字符串列表 lower 将字母字符转换为小写 upper 将字母字符转换为大写 casefold 将字符转换为小写...单个表达式，通常称为regex，是根据正则表达式语言形成的字符串。Python 的内置re模块负责将正则表达式应用于字符串；我将在这里给出一些示例。
，整理和总结一下Pandas在数据预处理和数据分析方面的硬核干货，我们大致会说 Pandas计算交叉列表 Pandas将字符串与数值转化成时间类型 Pandas将字符串转化成数值类型 Pandas当中的交叉列表...，行与列一同计算出来的值 normalize: 标准化统计各行各列的百分比 我们通过几个例子来进一步理解corss_tab()函数的作用，我们先导入要用到的模块并且读取数据集 import pandas...我们还可以指定保留若干位的小数，使用round()函数 df_1 = pd.crosstab(df['省份'], df['顾客类型'], values=df["总收入...，包括了布尔值、字符串等等，或者我们可以调用df.info()方法来调用，如下 df.info() output RangeIndex...'money_regex'] = pd.to_numeric(df['money_regex']) df['money_regex'] 另外我们也可以通过astype()方法，对多个列一步到位进行数据类型的转换
二、向量化的字符串处理方法 Pandas的字符串属的方法几乎包括了大部分Python的内置字符串方法（内置共有45个方法）,下面将列举一些常见的方法的用法，例如上面的count()方法将会返回某个字符的个数...expand：布尔值，默认为 False。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。...使用带有pat 的regex=False 作为编译的正则表达式会引发错误。...expand：布尔值，默认为 False。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。...repl：str，可选 用于替换的字符串。如果未指定 (None)，则切片区域将替换为空字符串。
由于 NA 的实际值是未知的，将 NA 转换为布尔值是模棱两可的。...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...它们在反斜杠方面与没有此前缀的字符串有不同的语义。原始字符串中的反斜杠将被解释为转义的反斜杠，例如，r'\' == '\\'。 用正则表达式将‘.’替换为NaN。...原始字符串中的反斜杠将被解释为转义的反斜杠，例如，r'\' == '\\'。 用正则表达式将‘.’替换为NaN。
你可以对第三列使用to_numeric()函数，告诉其将任何无效数据转换为NaN: ? 如果你知道NaN值代表0，那么你可以fillna()函数将他们替换成0： ?...将DataFrame划分为两个随机的子集 假设你想要将一个DataFrame划分为两部分，随机地将75%的行给一个DataFrame，剩下的25%的行给另一个DataFrame。...isna()会产生一个由True和False组成的DataFrame，sum()会将所有的True值转换为1，False转换为0并把它们加起来。...注意到，Age列保留到小数点后1位，Fare列保留到小数点后4位。如果你想要标准化，将显示结果保留到小数点后2位呢？ 你可以使用set_option()函数： ?...set_option()函数中第一个参数为选项的名称，第二个参数为Python格式化字符。可以看到，Age列和Fare列现在已经保留小数点后两位。
引言 pandas中的read_html()函数是将HTML的表格转换为DataFrame的一种快速方便的方法，这个函数对于快速合并来自不同网页上的表格非常有用。...是字符串的一部分，而不是完整的字符串值。...解决此问题的方法有多种，在这里还是继续使用clean_normalize_whitespace()函数，将列转换为Series对象，并使用apply来调用这个函数。...，例如表示“2020年”的值是2020(est)，需要去掉其中的(est)，还要将列转换为整数型。...2019 2 2018 3 2017 4 2016 40 1980 Name: Year, dtype: int64 在DataFrame中的各列的值，除了整数型之外
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....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。...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
Series的长度），将原始Series转换为category类型之后，使用.str....提取具有多个组的正则表达式将返回一个每个组一列的 DataFrame。...提取具有多个组的正则表达式将返回一个每组一列的 DataFrame。...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。...提取具有多个组的正则表达式将返回一个每组一列的 DataFrame。
object_hook：可选，一个函数，用于将解析的JSON对象转换为自定义的Python对象。默认为None。...parse_float：可选，一个函数，用于将解析的浮点数转换为自定义的Python对象。默认为None。 parse_int：可选，一个函数，用于将解析的整数转换为自定义的Python对象。...parse_constant：可选，一个函数，用于将解析的JSON常量转换为自定义的Python对象。默认为None。...返回值： Python对象：将JSON数据解析后得到的Python对象。 注意事项： 读取的JSON文件必须存在并且格式正确，否则函数将会抛出异常。...JSON文件可以包含不同类型的数据，如字符串、数字、布尔值、列表、字典等。 解析后的Python对象的类型将根据JSON文件中的数据类型进行推断。
使用内置的 Pandas 方法进行高级数据处理和字符串操作 Pandas 库被广泛用作数据处理和分析工具，用于从数据中清理和提取特征。 在处理数据时，编辑或删除某些数据作为预处理步骤的一部分。...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...Pandas 中的 replace 方法允许您在 DataFrame 中的指定系列中搜索值，以查找随后可以更改的值或子字符串。
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