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Pandas图鉴(一)：Pandas vs Numpy

： 冒号后的空格仅用于说明问题。...通常情况下，没有空格。 而你需要用NumPy对 "哪些城市的面积超过450平方公里，人口低于1000万" 这样的基本问题给出答案。 通常情况下，不推荐使用将整个表送入NumPy数组的粗暴解决方案。...当用于一般用途时，它们有以下缺点： 不太直观（例如，你将面临到处都是和<U8这样的常数）； 与普通的NumPy数组相比，有一些性能问题； 在内存中连续存储，所以每增加或删除一列都需要对整个数组进行重新分配...3.增加一列 从语法和架构上来说，用Pandas添加列要好得多： Pandas不需要像NumPy那样为整个数组重新分配内存；它只是为新的列添加一个引用，并更新一个列名的 registry。...使用Pandas，可以对我们预期最常被查询的列进行索引，并将搜索时间减少到On。 索引栏有以下限制： 它需要记忆和时间来建立。 它是只读的（在每次追加或删除操作后需要重新建立）。

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    超全的pandas数据分析常用函数总结：上篇

    导入模块 import pandas as pd # 这里用到的是pandas和numpy两个模块 import numpy as np 2....data.head() # 显示头部几行（默认5行） data.tail() # 显示末尾几行（默认5行） data.info() # 数据集相关信息概览：索引情况、列数据类型、非空值、内存使用情况..."+str(data[i].unique())) # 查看某一列的唯一值 输出结果：我们发现，该数据集中money存在一个负值，department存在一个空值以及origin存在大小写问题...data['money'].replace(-10,np.nan,inplace=True) # 将负值替换为空值 data['money'].replace(np.nan...完整思维导图电子版（PDF） 待明日晚九点推文，和（下篇）一起整理给大家哈 参考资料： pandas官网 pandas用法总结 Pandas 文本数据方法

    3.6K31

    7步搞定数据清洗－Python数据清洗指南

    可以看到： 1）Country和UnitPrice都出现了NaN值，需要去掉 2）InvoiceDate的时间出现具体时分，可以删去 3）Description大概率是人工填写的数据，一般都会有比较多格式问题...发现有很多空格的问题 根据第一步数据预处理后，整理一下该数据集有下列问题需要处理： 1）调整数据类型：由于一开始用到了str来导入，打算后期再更换格式，需要调整数据类型。...可能会存在有标点符号掺杂／大小写不一致／空格重复出现等问题 6）消灭空值：CustomerID、Description、Country和UnitPrice都出现了NaN值，需要去掉 于是下面就开始后续的数据清洗...3）对于数值数据，pandas使用浮点值NaN（Not a Number）表示缺失数据。...后面出来数据，如果遇到错误：说什么float错误，那就是有缺失值，需要处理掉 所以，缺失值有3种：None，NA，NaN 那None和NaN有什么区别呢： None是Python的一种数据类型， NaN

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    一篇文章就可以跟你聊完Pandas模块的那些常用功能

    删除 DataFrame 中的不必要的列或行： Pandas 提供了一个便捷的方法 drop() 函数来删除我们不想要的列或行。比如我们想把“语文”这列删掉。...，这时想要删除数据间的空格，我们就可以使用 strip 函数： # 删除左右两边空格 df2['Chinese']=df2['Chinese'].map(str.strip) # 删除左边空格 df2[...'Chinese']=df2['Chinese'].map(str.lstrip) # 删除右边空格 df2['Chinese']=df2['Chinese'].map(str.rstrip) 如果数据里有某个特殊的符号...Pandas 和 NumPy 一样，都有常用的统计函数，如果遇到空值 NaN，会自动排除。...NaN 5 3 NaN 3.0 NaN 4 pandas.DataFrame.groupby groupby操作涉及拆分对象，应用函数和组合结果的某种组合。

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    深入理解pandas读取excel,tx

    #QNAN’, ‘-NaN’, ‘-nan’, ‘1.#IND’, ‘1.#QNAN’, ‘N/A’, ‘NA’, ‘NULL’, ‘NaN’, ‘n/a’, ‘nan’, ‘null’....Pandas尝试使用三种不同的方式解析，如果遇到问题则使用下一种方式。...，再低内存消耗中解析。...当分隔符并不是单个的空格，也许有的是一个空格有的是多个空格时，如果这个时候还是采用sep=" "来读取文件，也许你就会得到一个很奇怪的数据，因为它会将空格也做为数据。...在pandas读取文件的过程中，最常出现的问题，就是中文问题与格式问题，希望当你碰到的时候，可以完美的解决。 有任何问题，希望可以在评论区给我回复，期待和你一起进步，博客园-梦想橡皮擦

    6.2K10

    数据科学篇| Pandas库的使用（二）

    删除 DataFrame 中的不必要的列或行： Pandas 提供了一个便捷的方法 drop() 函数来删除我们不想要的列或行。比如我们想把“语文”这列删掉。...，这时想要删除数据间的空格，我们就可以使用 strip 函数： 1# 删除左右两边空格 2df2['Chinese']=df2['Chinese'].map(str.strip) 3# 删除左边空格 4df2...['Chinese']=df2['Chinese'].map(str.lstrip) 5# 删除右边空格 6df2['Chinese']=df2['Chinese'].map(str.rstrip) 如果数据里有某个特殊的符号...Pandas 和 NumPy 一样，都有常用的统计函数，如果遇到空值 NaN，会自动排除。...1.0 NaN 5 63 NaN 3.0 NaN 4 pandas.DataFrame.groupby groupby操作涉及拆分对象，应用函数和组合结果的某种组合。

    4.5K30

    深入理解pandas读取excel,txt,csv文件等命令

    #QNAN’, ‘-NaN’, ‘-nan’, ‘1.#IND’, ‘1.#QNAN’, ‘N/A’, ‘NA’, ‘NULL’, ‘NaN’, ‘n/a’, ‘nan’, ‘null’....Pandas尝试使用三种不同的方式解析，如果遇到问题则使用下一种方式。...，再低内存消耗中解析。...当分隔符并不是单个的空格，也许有的是一个空格有的是多个空格时，如果这个时候还是采用sep=" "来读取文件，也许你就会得到一个很奇怪的数据，因为它会将空格也做为数据。...在pandas读取文件的过程中，最常出现的问题，就是中文问题与格式问题，希望当你碰到的时候，可以完美的解决。 有任何问题，希望可以在评论区给我回复，期待和你一起进步，博客园-梦想橡皮擦

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    -Pandas 清洗“脏”数据（一）

    他可以联合其他数据科学计算工具一块儿使用，比如，SciPy，NumPy 和 Matplotlib，建模工程师可以通过创建端到端的分析工作流来解决业务问题。...data.head() 我们可以通过上面介绍的 Pandas 的方法查看数据，也可以通过传统的 Excel 程序查看数据，这个时候，我们可以开始记录数据上的问题，然后，我们再想办法解决问题。...下面介绍几个处理缺失数据的方法： 为缺失数据赋值默认值 去掉/删除缺失数据行 去掉/删除缺失率高的列 添加默认值 我们应该去掉那些不友好的 NaN 值。但是，我们应该用什么值替换呢？...和 subset，更多的详情和案例，请参考pandas.DataFrame.dropna。...错别字 英文单词时大小写的不统一 输入了额外的空格 将我们数据中所有的 movie_title 改成大写： data['movie_title'].str.upper() 同样的，干掉末尾空格： data

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    Pandas知识点-缺失值处理

    Pandas中的空值有三个：np.nan (Not a Number) 、 None 和 pd.NaT(时间格式的空值，注意大小写不能错)，这三个值可以用Pandas中的函数isnull()，notnull...如果数据量较大，再配合numpy中的any()和all()函数就行了。 需要特别注意两点： 如果某一列数据全是空值且包含pd.NaT，np.nan和None会自动转换成pd.NaT。...空值(np.nan、None、pd.NaT)既不是空字符串""，也不是空格" "。...从Python解释器来看，np.nan的类型是float，None的类型是NoneType，两者在Pandas中都显示为NaN，pd.NaT的类型是Pandas中的NaTType，显示为NaT。...而不管是空字符串还是空格，其数据类型都是字符串，Pandas判断的结果不是空值。 2. 自定义缺失值有很多不同的形式，如上面刚说的空字符串和空格(当然，一般不用这两个，因为看起来不够直观)。

    4.9K40

    Python 数据分析（PYDA）第三版（三）

    由于许多数据分析问题受 I/O 限制（而不是 CPU 限制），使用 HDF5 等工具可以大大加速您的应用程序。 注意 HDF5 不是数据库。它最适合于一次写入，多次读取的数据集。...检测和过滤异常值 过滤或转换异常值主要是应用数组操作的问题。...因此，当这些数据中引入缺失数据时，pandas 会将数据类型转换为float64，并使用np.nan表示空值。这导致许多 pandas 算法中出现了微妙的问题。...让我们看一个简单的例子：假设我们想要使用可变数量的空白字符（制表符、空格和换行符）来拆分字符串。...我将展示如何通过使用它在某些 pandas 操作中实现更好的性能和内存使用。我还介绍了一些工具，这些工具可能有助于在统计和机器学习应用中使用分类数据。

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    50个Pandas的奇淫技巧:向量化字符串，玩转文本处理

    因此，娴熟简洁的数据处理技巧，是提高建模效率和建模质量的必要能力。这里开个专题，总结下Pandas的使用方法，方便大家，也方便自己查阅。...Pandas为可能存在字符串的Series和Index对象提供了str属性，不仅能够进行向量化操作，还能够处理缺失值。...方法 说明 len() 计算字符串长度 strip() 等价于str.strip,去除字符串开头和结尾处指定的字符 rstrip() 等价于str.rstrip ,删除字符串末尾的指定字符（默认为空格）...如果未指定，则在空格处拆分。 n：int，默认 -1(全部)。限制输出中的拆分数量， None , 0 和 -1 将被解释为返回所有拆分。 expand：布尔值，默认为 False。...如果未指定，则在空格处拆分。 n：int，默认 -1(全部)。限制输出中的拆分数量。None , 0 和 -1 将被解释为返回所有拆分。 expand：布尔值，默认为 False。

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    【干货】pandas相关工具包

    Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。...panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语，在Pandas中也提供了panel的数据类型。 Pandas用于广泛的领域，包括金融，经济，统计，分析等学术和商业领域。...在本教程中，我们将学习Python Pandas的各种功能以及如何在实践中使用它们。 2 Pandas 主要特点 快速高效的DataFrame对象，具有默认和自定义的索引。...将数据从不同文件格式加载到内存中的数据对象的工具。 丢失数据的数据对齐和综合处理。 重组和摆动日期集。 基于标签的切片，索引和大数据集的子集。 可以删除或插入来自数据结构的列。...6 swifter 加速panda的DataFrame或Series的apply任何函数的运算工具包。 ?

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