前言 数据清洗很重要，本文演示如何使用 Python Pandas 来查找和丢弃 DataFrame 中列值唯一的列，简言之，就是某列的数值除空值外，全都是一样的，比如：全0，全1，或者全部都是一样的字符串如...：已支付，已支付，已支付… 这些列大多形同虚设，所以当数据集列很多而导致人眼难以查找时，这个方法尤为好用。...上代码前先上个坑吧，数据列中的空值 NaN 也会被 Pandas 认为是一种 “ 值 ”，如下图： 所以只要把列的缺失值先丢弃，再统计该列的唯一值的个数即可。...代码实现 数据读入 检测列值唯一的所有列并丢弃 最后总结一下，Pandas 在数据清洗方面有非常多实用的操作，很多时候我们想不到只是因为没有接触过类似的案例或者不知道怎么转换语言描述，比如 “...列值唯一 ” --> “ 除了空值以外的唯一值的个数等于1 ” ，许多坑笔者都已经踩过了，欢迎查看我的其余文章，提建议，共同进步。
一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据处理的问题，一起来看看吧。 大佬们，如何把某一列中包含某个值的所在行给删除？比方说把包含电力这两个字的行给删除。...这个方法肯定是可行的，但是这里粉丝想要通过Python的方法进行解决，一起来看看该怎么处理吧。...二、实现过程 这里【莫生气】给了一个思路和代码： # 删除Column1中包含'cherry'的行 df = df[~df['Column1'].str.contains('电力')] 经过点拨，顺利地解决了粉丝的问题...【Python自动化高效办公超入门】大家好，我是Python进阶者，很多粉丝有自动化办公的需求，在此我和【吴老板】、【月神】大佬合力共著一本Python自动化高效办公书籍，目前已经正式上市了，欢迎大家订阅...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
/一、问题描述/ 如果想求CSV或者Excel中的最大值或者最小值，我们一般借助Excel中的自带函数max()和min()就可以求出来。...2、现在我们想对第一列或者第二列等数据进行操作，以最大值和最小值的求取为例，这里以第一列为目标数据，来进行求值。 ?...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取的结果如下图所示。 ?...通过该方法，便可以快速的取到文件夹下所有文件的第一列的最大值和最小值。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ?.../小结/ 本文基于Python，使用numpy库和pandas库实现了读取文件夹下多个CSV文件，并求取文件中第一列数据的最大值和最小值，当然除了这两种方法之外，肯定还有其他的方法也可以做得到的，欢迎大家积极探讨
其中，由于pandas允许数据类型是异构的，各列之间可能含有多种不同的数据类型，所以dtype取其复数形式dtypes。...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...检测各行是否重复，返回一个行索引的bool结果，可通过keep参数设置保留第一行/最后一行/无保留，例如keep=first意味着在存在重复的多行时，首行被认为是合法的而可以保留 删除重复值，drop_duplicates...由于该方法默认是按行进行检测，如果存在某个需要需要按列删除，则可以先转置再执行该方法 异常值，判断异常值的标准依赖具体分析数据，所以这里仅给出两种处理异常值的可选方法 删除，drop，接受参数在特定轴线执行删除一条或多条记录...，还可接收一个百分位参数列表展示更多信息 ?
2023-01-12：一个n*n的二维数组中，只有0和1两种值， 当你决定在某个位置操作一次， 那么该位置的行和列整体都会变成1，不管之前是什么状态。 返回让所有值全变成1，最少的操作次数。
数据框的内部表示 在底层，Pandas 按照数据类型将列分成不同的块（blocks）。这是 Pandas 如何存储数据框前十二列的预览。 你会注意到这些数据块不会保留对列名的引用。...这是因为数据块对存储数据框中的实际值进行了优化，BlockManager class 负责维护行、列索引与实际数据块之间的映射。它像一个 API 来提供访问底层数据的接口。...下表显示了最常见的 Pandas 的子类型： int8 使用 1 个字节（或者 8 位）来存储一个值，并且可以以二进制表示 256 个值。...category 类型在底层使用整数类型来表示该列的值，而不是原始值。Pandas 用一个单独的字典来映射整数值和相应的原始值之间的关系。当某一列包含的数值集有限时，这种设计是很有用的。...在上面的表格中，我们可以看到它只包含了七个唯一的值。我们将使用 .astype() 的方法将其转换为 categorical。 如你所见，除了列的类型已经改变，这些数据看起来完全一样。
我在最初一个月的实践中，最常出现的错误有： 值的引用没有加上引号； 符号错乱：多一个符号，少一个符号； 值的类型不符合：不管 mysql 表格中该值是数，还是文本，在定义 sql 语句的字符串时，对每个值都需要转化为字符串...不限定条件： SELECT * FROM table_name ; 数值类：某个字段（数值类型的，比如double或者int），数值比较的操作符都可以使用比如，大于>，小于=...最常用的，就是对列进行操作。每个列具备：列的名称、列的属性、列的数值。 列的名称，需要留心不使用保留词。...列的属性包括：类型，最大长度，是否为空，默认值，是否重复，是否为索引。通常，直接通过 pandas 的 pd.io.sql.to_sql() 一次性创建表格并保存数据时，列的默认属性并不合需求。...要么提前自己定义表的结构，设置好每列属性；要么事后检查列属性，并逐列修改。所以，列的属性设定、修改是高频基础知识点。 列的数值，即除了列名称外的、该列其它值。修改某个值，也是高频操作。
大家好，我是东哥 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。...对于一个dataframe而言，判断缺失的主要方法就是isnull()或者isna()，这两个方法会直接返回True和False的布尔值。可以是对整个dataframe或者某个列。...三、缺失值统计 1、列缺失 一般我们会对一个dataframe的列进行缺失统计，查看每个列有多少缺失，如果缺失率过高再进行删除或者插值等操作。...那么直接在上面的isnull()返回的结果上直接应用.sum()即可，axis默认等于0，0是列，1是行。...五、缺失值填充 一般我们对缺失值有两种处理方法，一种是直接删除，另外一种是保留并填充。下面先介绍填充的方法fillna。
而pandas有着自己的一套参数设置系统，可以帮助我们在遇到不同的数据时灵活调节从而达到最好的效果，本文就将介绍pandas中常用的参数设置方面的知识。 ?...图4 4 指定小于某个数的元素显示为0 通过display.chop_threshold参数我们在不修改原始数据的情况下，指定数据框中绝对值小于阈值的数显示为0： ?...图5 5 格式化浮点数 通过display.float_format参数我们可以设置浮点数的显示格式，譬如这里我们给浮点数加上￥前缀并设定保留两位小数： ?...图6 6 设置info()方法中非缺失值检查的行数上限 针对数据框的info()方法可以帮助我们查看数据框的一些概览信息，譬如每一列对应的非缺失值个数。 ...但默认情况下当数据框行数大于1690784行时，再查看info()信息，会处于计算效率的考虑略去缺失值检查信息。
而pandas有着自己的一套「参数设置系统」，可以帮助我们在遇到不同的数据时灵活调节从而达到最好的效果，本文就将介绍pandas中常用的参数设置方面的知识。...参数我们可以设置浮点数的显示格式，譬如这里我们给浮点数加上￥前缀并设定保留两位小数： 图6 6 设置info()方法中非缺失值检查的行数上限 针对数据框的info()方法可以帮助我们查看数据框的一些概览信息...，譬如每一列对应的非缺失值个数。...但默认情况下当数据框行数大于1690784行时，再查看info()信息，会处于计算效率的考虑略去缺失值检查信息。...参数来控制，默认是6位小数： 图8 8 临时修改参数 有些时候我们只希望在某张表上进行设置参数的修改，不希望影响到之后的其他表的显示。
type(pd.Series([1,None])[1]) >> numpy.float64 只有当传入object类型时是不变的，因此可以认为如果不是人工命名为None的话，它基本不会自动出现在pandas...对于一个dataframe而言，判断缺失的主要方法就是isnull()或者isna()，这两个方法会直接返回True和False的布尔值。可以是对整个dataframe或者某个列。...三、缺失值统计 1、列缺失 一般我们会对一个dataframe的列进行缺失统计，查看每个列有多少缺失，如果缺失率过高再进行删除或者插值等操作。...那么直接在上面的isnull()返回的结果上直接应用.sum()即可，axis默认等于0，0是列，1是行。...五、缺失值填充 一般我们对缺失值有两种处理方法，一种是直接删除，另外一种是保留并填充。下面先介绍填充的方法fillna。
当数据稍微复杂时， 例如呈现泊松分布时， 我们最好能一块块筛选，然后把每一小块整合在一起。 然后再进行分析。很多时候， 我们往往删除太多的不相关列，或者删除有值行。...把包含无用信息的列删除掉， 往往给我们节省了大量内存。 此外，我们还可以把有缺失值的行，或者是包含“NA” 的行删除掉。...”NA” 时才删除) thresh: 设定某行最多包含多少个NA 时，才进行删除 subset: 选定某个子集，进行NA 查找 可以通过这些参数， 尤其是thresh 和 subset 两个参数可以决定某行是否被删除掉...即便我们想看到更精确的数据， 16位浮点数已经足够了。 我们往往会在读取数据的时候， 设置数据类型，而不是保留数据原类型。 那样的话，会浪费掉部分内存。...还可以设置字典类型，设置该列是键， 设置某列是字典的值。 请看下面的pandas 例子： 文章到这里结束了！ 希望上述三个方法可以帮你节省时间和内存。
当数据稍微复杂时， 例如呈现泊松分布时， 我们最好能一块块筛选，然后把每一小块整合在一起。 然后再进行分析。很多时候， 我们往往删除太多的不相关列，或者删除有值行。...把包含无用信息的列删除掉， 往往给我们节省了大量内存。 此外，我们还可以把有缺失值的行，或者是包含“NA” 的行删除掉。 通过dropna()方法可以实现： ?...例如， 当我们下载数据来预测股票信息时， 价格往往以32位浮点数形式存储。 但是，我们真的需要32位浮点数码？ 大多数情况下， 股票价格以小数点后保留两位数据进行交易。...即便我们想看到更精确的数据， 16位浮点数已经足够了。 我们往往会在读取数据的时候， 设置数据类型，而不是保留数据原类型。 那样的话，会浪费掉部分内存。...还可以设置字典类型，设置该列是键， 设置某列是字典的值。 请看下面的pandas 例子： ? 文章到这里结束了！ 希望上述三个方法可以帮你节省时间和内存。
今日锦囊 怎么去除DataFrame里的缺失值？...这个我们经常会用，当我们发现某个变量的缺失率太高的时候，我们会直接对其进行删除操作，又或者说某一行我不想要了，想单独删除这一行数据，这个我们该怎么处理呢？...从方法介绍可以看出，我们可以指定 axis 的值，如果是0，那就是按照行去进行空值删除，如果是1则是按照列去进行操作，默认是0。...同时，还有一个参数是how ,就是选择删除的条件，如果是 any则是如果存在一个空值，则这行(列)的数据都会被删除，如果是 all的话，只有当这行(列)全部的变量值为空才会被删除，默认的话都是any 。.../data/GlobalLandTemperaturesByCity.csv') # 保留一部分列 data = climate.loc[:,['dt','AverageTemperature','AverageTemperatureUncertainty
找出异常值常用两种方法： 标准差法：异常值平均值上下1.96个标准差区间以外的值 分位数法：小于 1/4分位数减去 1/4和3/4分位数差的1.5倍，大于3/4减去 1/4和3/4分位数差的1.5倍，都为异常值...np.nan 是 pandas 中常见空值，使用 dropna 过滤空值，axis 0 表示按照行，1 表示按列，how 默认为 any ，意思是只要有一个 nan 就过滤某行或某列，all 所有都为...nan # axis 0 表示按照行，all 此行所有值都为 nan df.dropna(axis=0, how='all') 技能4：充填空值 空值一般使用某个统计值填充，如平均数、众数、中位数等，...a'] >= 100,'a')] = 100 技能6：过滤重复值 过滤某列重复值，使用 drop_duplicated 方法，第一个参数为列名，keep关键字等于last：最后一次出现此值行： df.drop_duplicates...更多相关知识推荐《pandas数据分析》一书的相关章节，需要的微信我，备注：分析
使用DataFrame的基本操作 关于DataFrame最好的事情是你可以： 很容易访问它的列，例如，df.area返回列值（或者，df['area']-适合包含空格的列名）。...最后一种情况，该值将只在切片的副本上设置，而不会反映在原始df中（将相应地显示一个警告）。 根据情况的背景，有不同的解决方案： 你想改变原始数据框架df。...文档中的 "保留键序" 声明只适用于left_index=True和/或right_index=True（其实就是join的别名），并且只在要合并的列中没有重复值的情况下适用。...，连接要求 "right" 列是有索引的； 合并丢弃左边DataFrame的索引，连接保留它； 默认情况下，merge执行的是内连接，join执行的是左外连接； 合并不保留行的顺序，连接保留它们（有一些限制...当有两个以上的参数时，情况会变得更加复杂。 自然，应该有一个简单的方法来在这些格式之间进行转换。而Pandas为它提供了一个简单方便的解决方案：透视表。
在标记方法中，标记值可能是某些特定于数据的惯例，例如例如使用-9999或某些少见的位组合来表示缺失整数值，或者它可能是更全局的惯例，例如使用NaN（非数字）表示缺失浮点值，这是一个特殊值，它是 IEEE...例如，R 语言使用每种数据类型中的保留位组合，作为表示缺失数据的标记值，而 SciDB 系统使用表示 NA 状态的额外字节，附加到每个单元。...在所有可用的 NumPy 类型中保留特定的位组合，将产生各种类型的各种操作的大量开销，甚至可能需要 NumPy 包的新分支。...也就是说，附加了一个独立的布尔掩码数组的数组，用于将数据标记为“好”或“坏”。Pandas 可能源于此，但是存储，计算和代码维护的开销，使得这个选择变得没有吸引力。...参数允许你为要保留的行/列指定最小数量的非空值： df.dropna(axis='rows', thresh=3) 0 1 2 3 1 2.0 3.0 5 NaN 这里删除了第一行和最后一行，因为它们只包含两个非空值
顾名思义，倍列的每一行是前一项的值乘以2。18 乘以2等于36， 因此倍列的第二行是36（表4）。 表4 半/倍表 第四部分 按照同样的规则继续向倍列填值：前一项乘以2。...把这些行对应的倍列值相加，其实就是18乘以2的幂之和，这个幂之和刚好等于89，即18和89。 其实，RPM实际上是算法的算法。半列本身是一种算法实现，即寻找与第一个数相等的2的幂之和。...我们可以把 89 写成二进制即 1011001，在第 0、3、4、6（从右开始 数）位上都有 1，这和半列的奇数行号一样，也和前面等式的指数一样。我们可以将二进制中的1和0解释为 2 的幂之和的系数。...现在，我们需要删除半列值是偶数的行。使用Python的%（取模）运算符测试奇偶性，返回除法的余数。如果数字x是奇数，那么x%2等于1。...执行下面这行代码， 则只保留半列值是奇数的行： half_double = half_double.loc[half_double[0]%2 == 1,:] 这里使用pandas模块的loc函数选择想要的行
pandas返回的结果是Categorical的对象，表示一种类别。像是(0, 30000]既是这个分桶的值的范围，也表示这个分桶的名字。我们也可以自己传入我们定义的分桶名称来替换这个范围： ?...在使用cut的过程当中，如果我们希望按照值的范围来进行均等划分的话，我们也可以传入我们希望划分的分桶数量代替bins，这样pandas会根据这一列值的范围按照指定的数量进行均分进行划分： ?...如果是采用均等划分，想要对划分的精度进行限定，可以通过precision参数进行限定。比如说我们希望精度保留两位小数，那么传入precision=2即可。...，但问题是大部分模型是不接受字符串类型的特征的，我们必须将它转化成数值才行。...比如说高富帅等于2，矮矬穷等于1，那在模型当中是否一个高富帅等于两个矮矬穷？是否高富帅大于矮矬穷？ 这些额外的信息对模型是非常致命的，我们不希望模型得到这些信息。
此方法包含以下参数： subset：引用列标题，如果只考虑特定列以查找重复值，则使用此方法，默认为所有列。 keep：保留哪些重复值。’...图3 在上面的代码中，我们选择不传递任何参数，这意味着我们检查所有列是否存在重复项。唯一完全重复的记录是记录#5，它被丢弃了。因此，保留了第一个重复的值。...图4 这一次，我们输入了一个列名“用户姓名”，并告诉pandas保留最后一个的重复值。现在pandas将在“用户姓名”列中检查重复项，并相应地删除它们。...我的意思是，虽然我们可以这样做，但是有更好的方法找到唯一值。 pandas Series vs pandas数据框架 对于Excel用户来说，很容易记住他们之间的差异。...图7 Python集 获取唯一值的另一种方法是使用Python中的数据结构set，集(set)基本上是一组唯一项的集合。由于集只包含唯一项，如果我们将重复项传递到集中，这些重复项将自动删除。
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