必须验证数据源，并将错误保持在最低限度。 根据 IBM 的估计，糟糕的数据质量每年给美国经济造成 3.1 万亿美元的损失。 例如，2008 年，医疗错误给美国造成了 195 亿美元的损失。...我在此处演示的各种操作的关键参考是官方的 Pandas 数据结构文档。 Pandas 有三种主要的数据结构： 序列 数据帧 面板 序列 序列实际上是引擎盖下的一维 NumPy 数组。...]: nan 在这种情况下，将默认值np.NaN指定为序列结构中不存在该键时要返回的值。...当我们希望重新对齐数据或以其他方式选择数据时，有时需要对索引进行操作。 有多种操作： set_index-允许在现有数据帧上创建索引并返回索引的数据帧。...五、Pandas 的操作，第二部分 – 数据的分组，合并和重塑 在本章中，我们解决了在数据结构中重新排列数据的问题。 我们研究了各种函数，这些函数使我们能够通过在实际数据集上利用它们来重新排列数据。
操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。 ?...Pandas提供了各种各样的DataFrame操作，但是其中许多操作很复杂，而且似乎不太平易近人。本文介绍了8种基本的DataFrame操作方法，它们涵盖了数据科学家需要知道的几乎所有操作功能。...结果是ID列的值（a，b，c）和值列（B，C）及其对应值的每种组合，以列表格式组织。 可以像在DataFrame df上一样执行Mels操作 ： ?...记住：合并数据帧就像在水平行驶时合并车道一样。想象一下，每一列都是高速公路上的一条车道。为了合并，它们必须水平合并。...Join 通常，联接比合并更可取，因为它具有更简洁的语法，并且在水平连接两个DataFrame时具有更大的可能性。连接的语法如下： ?
序列和数据帧的索引组件是将 Pandas 与其他大多数数据分析库区分开的组件，并且是了解执行多少操作的关键。 当我们将其用作序列值的有意义的标签时，我们将瞥见这个强大的对象。...在视觉上，Pandas 数据帧的输出显示（在 Jupyter 笔记本中）似乎只不过是由行和列组成的普通数据表。 隐藏在表面下方的是三个组成部分-您必须具备的索引，列和数据（也称为值）。...数据帧的数据（值）始终为常规字体，并且是与列或索引完全独立的组件。 Pandas 使用NaN（不是数字）来表示缺失值。 请注意，即使color列仅包含字符串值，它仍使用NaN表示缺少的值。...之所以可行，是因为数据集中所有点的最大精度是四个小数位。 步骤 2 将楼层除法运算符//应用于数据帧中的所有值。 实际上，当我们除以小数时，它是将每个值乘以100并截断任何小数。...乍看之下，这两种操作都非常简单直观。 第二个操作实际上是检查数据帧是否具有相同标签的索引，以及是否具有相同数量的元素。 如果不是这种情况，操作将失败。
Pandas 从 NumPy 继承了大部分功能，我们在“NumPy 数组上的计算：通用函数”中介绍的ufunc对此至关重要。...这意味着，保留数据的上下文并组合来自不同来源的数据 - 这两个在原始的 NumPy 数组中可能容易出错的任务 - 对于 Pandas 来说基本上是万无一失的。...通用函数：索引对齐 对于两个Series或DataFrame对象的二元操作，Pandas 将在执行操作的过程中对齐索引。这在处理不完整数据时非常方便，我们将在后面的一些示例中看到。...2 9.0 3 5.0 dtype: float64 ''' 数据帧中的索引对齐 在DataFrames上执行操作时，列和索引都会发生类似的对齐： A = pd.DataFrame(rng.randint...1 -1.0 NaN 2.0 NaN 2 3.0 NaN 1.0 NaN 索引和列的保留和对齐意味着，Pandas 中的数据操作将始终维护数据上下文，这可以防止在处理原始 NumPy 数组中的异构和
每个数据帧都有日期和值列。这个日期列在所有数据帧中重复出现，但实际上它们应该全部共用一个，实际上几乎减半了我们的总列数。 在组合数据帧时，你可能会考虑相当多的目标。...序列基本上是单列的数据帧。 序列确实有索引，但是，如果你把它转换成一个列表，它将仅仅是这些值。 每当我们调用df ['column']时，返回值就是一个序列。...通常，充满NaN数据的行来自你在数据集上执行的计算，并且数据没有真的丢失，只是你的公式不可用。在大多数情况下，你至少需要删除所有完全是NaN的行，并且在很多情况下，你只希望删除任何具有NaN数据的行。...现在，我们可以遍历并删除所有标准差高于这个值的数据。 这使我们能够学习一项新技能：在逻辑上修改数据帧！...当我们现在引入其他值时，这会更有意义。 对于国内生产总值，我找不到一个包含所有时间的东西。我相信你可以使用这个数据在某个地方，甚至在 Quandl 上找到一个数据集。有时你必须做一些挖掘。
当以某种方式组合多个序列或数据帧时，在进行任何计算之前，数据的每个维度会首先自动在每个轴上对齐。...np.nan仅对于浮点数存在，而对于整数不存在。序列和数据帧的列必须具有齐次数值数据类型； 因此，每个值都转换为浮点数。...如果max_dept_sal在其索引中重复了任何部门，则该操作将失败。 例如，让我们看看当我们在具有重复索引值的等式的右侧使用数据帧时会发生什么。...它具有纳秒级（十亿分之一秒）的精度，并且源自 NumPy 的datetime64数据类型。 Python 和 Pandas 都具有timedelta对象，在进行日期加/减时很有用。...在第 12 步中，我们将100k居民的犯罪率除以该年的人口。 这实际上是一个相当棘手的操作。 通常，将一个数据帧除以另一个时，它们在其列和索引上对齐。
虽然 R 包含四种基本数据类型，但 NumPy 支持更多：例如，R 具有单个整数类型，但是一旦考虑到编码的可用精度，签名和字节顺序，NumPy 支持十四个基本整数类型。...虽然这种对象数组对于某些目的很有用，但是对数据的任何操作都将在 Python 层面完成，与具有原生类型的数组的常见快速操作相比，其开销要大得多： for dtype in ['object', 'int...下表列出了引入 NA 值时 Pandas 中的向上转换惯例： 类型 储存 NA 时的惯例 NA 标记值 floating 不变 np.nan object 不变 None或np.nan integer...空值上的操作 正如我们所看到的，Pandas 将None和NaN视为基本可互换的，用于指示缺失值或空值。为了促进这个惯例，有几种有用的方法可用于检测，删除和替换 Pandas 数据结构中的空值。...检测控制 Pandas 数据结构有两种有用的方法来检测空数据：isnull()和notnull()。任何一个都返回数据上的布尔掩码。
output: # Series([], dtype: float64) （2）使用ndarray创建Series 使用ndarray作为数据时，传递的索引必须与ndarray具有相同的长度。...DataFrame 使用ndarray、list组成的字典作为数据创建DataFrame时，所有的ndarray、list必须具有相同的长度。...DataFrame时，默认使用range（len（list））作为index，字典键的集合作为columns，如果字典没有相应键值对，其值使用NaN填充。...4、DataFrame列操作 通过字典键可以进行列选择，获取DataFrame中的一列数据。...major_axis - axis 1，是每个数据帧(DataFrame)的索引(行)。 minor_axis - axis 2，是每个数据帧(DataFrame)的列。
最常见的数据分析是使用电子表格、SQL或pandas 完成的。使用 Pandas 的一大优点是它可以处理大量数据并提供高性能的数据操作能力。...虽然 Pandas 有多种方法可用于在排序前清理数据，但有时在排序时查看丢失的数据还是不错的。你可以用na_position参数来做到这一点。 本教程使用的燃油经济性数据子集没有缺失值。...默认情况下，此参数设置为last，将NaN值放置在排序结果的末尾。要改变这种行为，并在你的数据帧先有丢失的数据，设置na_position到first。...使用排序方法修改你的 DataFrame 在所有的例子你迄今所看到的，都.sort_values()和.sort_index()已经返回数据帧对象时，你叫那些方法。这是因为在熊猫排序不工作到位默认。...它们将帮助您建立一个强大的基础，您可以在此基础上执行更高级的 Pandas 操作。如果您想查看 Pandas 排序方法更高级用法的一些示例，那么 Pandas文档是一个很好的资源。
Pandas 是 Python 中最广泛使用的数据分析和操作库。它提供了许多功能和方法，可以加快 「数据分析」 和 「预处理」 步骤。...isna 函数确定数据帧中缺失的值。...它可以对顺序数据（例如时间序列）非常有用。 8.删除缺失值 处理缺失值的另一个方法是删除它们。以下代码将删除具有任何缺失值的行。...23.数据类型转换 默认情况下，分类数据与对象数据类型一起存储。但是，它可能会导致不必要的内存使用，尤其是当分类变量具有较低的基数。 低基数意味着列与行数相比几乎没有唯一值。...在计算时间序列或元素顺序数组中更改的百分比时，它很有用。
现在，我们将创建一个“宽的”数据帧，其中行数按患者编号，列按观测编号，单元格值为得分值。...= min_max_scaler.fit_transform(x) # 在数据帧上运行规范化器 df_normalized = pd.DataFrame(x_scaled) # 查看数据帧 df_normalized...df[~df.name.isin(value_list)] name reports year Maricopa Jake 2 2014 Yuma Amy 3 2014 选择具有特定值的行 import...注意：执行此操作时，字典的键将成为序列索引。...101 数据帧就像 R 的数据帧。
执行此操作时，如何选择数据帧的元素没有任何歧义。 如果您只想选择一列怎么办？...将数据帧的切片操作的结果分配给变量时，变量承载的不是数据的副本，而是原始数据帧中数据的视图： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-pyC9YIMI-1681367023183...给定一个数据帧时，许多 NumPy ufuncs（例如平方根或sqrt）将按预期工作； 实际上，当给定数据帧时，它们仍可能返回数据帧。...我们也可以在创建 Pandas 序列或数据帧时隐式创建MultiIndex，方法是将列表列表传递给index参数，每个列表的长度与该序列的长度相同。...这适用于loc方法和序列，但不适用于数据帧； 我们待会儿再看。 使用loc时，切片索引时所有常用的技巧仍然有效，但是切片操作获得多个结果会更容易。
使用 Pandas 的一大优点是它可以处理大量数据并提供高性能的数据操作能力。...在本教程结束时，您将知道如何： 按一列或多列的值对Pandas DataFrame进行排序 使用ascending参数更改排序顺序 通过index使用对 DataFrame 进行排序.sort_index...默认情况下，此参数设置为last，将NaN值放置在排序结果的末尾。要改变这种行为，并在你的数据帧先有丢失的数据，设置na_position到first。...使用排序方法修改你的 DataFrame 在所有的例子你迄今所看到的，都.sort_values()和.sort_index()已经返回数据帧对象时，你叫那些方法。这是因为在熊猫排序不工作到位默认。...它们将帮助您建立一个强大的基础，您可以在此基础上执行更高级的 Pandas 操作。如果您想查看 Pandas 排序方法更高级用法的一些示例，那么 Pandas文档是一个很好的资源。
在使用Python进行数据分析时，Jupyter Notebook是一个非常强力的工具，在数据集不是很大的情况下，我们可以使用pandas轻松对txt或csv等纯文本格式数据进行读写。...本文将对pandas支持的多种格式数据在处理数据的不同方面进行比较，包含I/O速度、内存消耗、磁盘占用空间等指标，试图找出如何为我们的数据找到一个合适的格式的办法！...将五个随机生成的具有百万个观测值的数据集转储到CSV中，然后读回内存以获取平均指标。并且针对具有相同行数的20个随机生成的数据集测试了每种二进制格式。...同时使用两种方法进行对比： 1.将生成的分类变量保留为字符串 2.在执行任何I/O之前将其转换为pandas.Categorical数据类型 1.以字符串作为分类特征 下图显示了每种数据格式的平均I/O...因为只要在磁盘上占用一点空间，就需要额外的资源才能将数据解压缩回数据帧。即使文件在持久性存储磁盘上需要适度的容量，也可能无法将其加载到内存中。 最后我们看下不同格式的文件大小比较。
这可能有点违反直觉，但是在逐行的基础上在每列中应用不同的值时，它是非常强大的。...内置于 Pandas 中的是这些描述性统计操作的几类，它们可以应用于序列或数据帧。...在本章中，我们将研究用 Pandas 解决这些问题有多么容易。 如何处理缺失的数据 当数据的NaN值（也称为np.nan – 来自 NumPy 的形式）时，Pandas 中的缺少。...数据的形状已更改，现在有其他行或列，在重塑时无法确定 可能还有更多原因，但是总的来说，这些情况的确会发生，作为 Pandas 用户，您将需要解决这些情况才能进行有效的数据分析 让我们开始研究如何通过创建具有一些缺失数据点的数据帧来处理缺失数据...重复记录可能具有不同的索引标签（在计算重复项时不考虑标签）。 因此，保留的行会影响结果DataFrame对象中的标签集。 默认操作是保留重复项的第一行。
然而，在现实世界中，数据是混乱的！它可能有错误的值、不正确的标签，并且可能会丢失部分内容。 丢失数据可能是处理真实数据集时最常见的问题之一。...如果丢失的数据是由数据帧中的非NaN表示的，那么应该使用np.NaN将其转换为NaN，如下所示。...在本文中，我们将使用 pandas 来加载和存储我们的数据，并使用 missingno 来可视化数据完整性。...Pandas 快速分析 在使用 missingno 库之前，pandas库中有一些特性可以让我们初步了解丢失了多少数据。...这将返回一个表，其中包含有关数据帧的汇总统计信息，例如平均值、最大值和最小值。在表的顶部是一个名为counts的行。在下面的示例中，我们可以看到数据帧中的每个特性都有不同的计数。
Pandas 目前受到各种组织和贡献者的支持和积极开发。 最初设计 Pandas 时要考虑到财务问题，特别是它具有围绕时间序列数据操作和处理历史股票信息的能力。...例如，以下内容返回温度差的平均值： Pandas 数据帧 Pandas Series只能与每个索引标签关联一个值。 要使每个索引标签具有多个值，我们可以使用一个数据帧。...处理仍在继续，但是 Pandas 通过返回NaN可以让您知道存在问题（但不一定是问题）。 Pandas 索引中的标签不必唯一。 对齐操作实际上在两个Series中形成标签的笛卡尔积。...-2e/img/00141.jpeg)] .reindex()方法具有默认操作，即在源Series中找不到标签时，将NaN作为缺少的值插入。...在创建数据帧时未指定列名称时，pandas 使用从 0 开始的增量整数来命名列。
pandas创始人对pandas的讲解 在pandas的官网（Python Data Analysis Library）上，我们可以看到有一段pandas创始人Wes McKinney对pandas的讲解...数据帧 2 一般的二维标签，大小可变的表格结构，具有潜在的非均匀类型列。 面板 3 一般3D标签，大小可变的数组。 ---- Series 系列是具有均匀数据的一维数组结构。...index：索引值必须是唯一的和散列的，与数据的长度相同。...index：对于行标签，如果没有索引被传递，则要用于结果帧的索引是可选缺省值np.arrange（n）。 columns：对于列标签，可选的默认语法是 - np.arrange（n）。...这只有在没有通过索引的情况下才是正确的。 dtype：每列的数据类型。 copy：如果默认值为False，则使用该命令（或其它）复制数据。
pandas是基于numpy构建的，使数据分析工作变得更快更简单的高级数据结构和操作工具。本文为大家带来10个玩转Python的小技巧，学会了分分钟通关变大神！...]） 选择仅具有数字特征的子数据帧。...df[ c ].value_counts().reset_index() #如果你想将stats表转换成pandas数据帧并进行操作。...缺失值的数量 构建模型时，你可能希望排除具有很多缺失值或全是缺失值的行。你可以使用.isnull（）和.sum（）来计算指定列中缺失值的数量。...选择具有特定ID的行 在SQL中，我们可以使用SELECT * FROM ... WHERE ID（ A001 ， C022 ，...）来获取具有特定ID的记录。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
