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Python—关于Pandas的缺失值问题(国内唯一)

Pandas会将空单元格和“NA”类型都识别为缺失值。下面，我将介绍一些Pandas无法识别的类型。 非标准缺失值 有时可能是缺少具有不同格式的值的情况。...检测这些各种格式的一种简单方法是将它们放在列表中。然后，当我们导入数据时，Pandas会立即识别出它们。这是我们将如何执行此操作的示例。...遍历OWN_OCCUPIED列 尝试将条目转换为整数 如果条目可以更改为整数，请输入缺失值 如果数字不能是整数，我们知道它是一个字符串，所以继续 看一下代码，然后我将对其进行详细介绍 # 检测数据 cnt...要尝试将条目更改为整数，我们使用。int(row) 如果可以将值更改为整数，则可以使用Numpy's将条目更改为缺少的值。np.nan 另一方面，如果不能将其更改为整数，我们pass将继续。...如果我们尝试将一个条目更改为一个整数并且无法更改，则将ValueError返回a，并且代码将停止。为了解决这个问题，我们使用异常处理来识别这些错误，并继续进行下去。

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6个pandas新手容易犯的错误

pandas中最糟糕也是最耗内存的数据类型是 object，这也恰好限制了 Pandas 的一些功能。剩下的我们还有浮点数和整数。...不设置样式 Pandas 最美妙的功能之一是它能够在显示DF时设定不同的样式，在 Jupyter 中将原始DF呈现为带有一些 CSS HTML 表格。...使用 CSV格式保存文件 就像读取 CSV 文件非常慢一样，将数据保存回它们也是如此。...实际上，这个对我来说最严重的错误是没有阅读Pandas 的文档。但是一般情况下没人会阅读文档，对吧。有时候 我们宁愿在互联网上搜索数小时也不愿阅读文档。...因为它像sklearn一样有一个出色的用户指南，涵盖从基础知识到如何贡献代码，甚至是如何设置更漂亮的主题（也许可能就是因为太多了，所以没人看）。 我今天提到的所有错误都可以在文档中找到。

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您找到你想要的搜索结果了吗？
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pandas基础：在pandas中对数值四舍五入

标签：pandas，Python 在本文中，将介绍如何在pandas中将数值向上、向下舍入到最接近的数字。...将数值舍入到N位小数 只需将整数值传递到round()方法中，即可将数值舍入到所需的小数。...例如，要四舍五入到2位小数： 在pandas中将数值向上舍入 要对数值进行向上舍入，需要利用numpy.ceil()方法，该方法返回输入的上限（即向上舍入的数字）。...用不同的条件对数据框架进行取整 round()方法中的decimals参数可以是整数值，也可以是字典。这使得同时对多个列进行取整变得容易。...可以将第一列四舍五入到2位小数，并将第二列四舍五入到最接近的千位，如下所示： 欢迎在下面留言，完善本文内容，让更多的人学到更完美的知识。

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如何利用 pandas 根据数据类型进行筛选？

前两天，有一位读者在知识星球提出了一个关于 pandas 数据清洗的问题。...他的数据大致如下 现在希望分别做如下清洗 “ A列中非字符行 B列中非日期行 C列中数值形式行(包括科学计数法的数值） D列中非整数行 删掉C列中大小在10%-90%范围之外的行 ” 其实本质上都是「...取出所有非整数类型 让我们从第 4 题开始，取出 D 列全部非整数行，其实在 pandas 中可以使用.is_integer() 判断一个元素是否为整数。...在 pandas 同样有直接判断的函数 .isdigit() 判断是否为数值。...所以只要我们将该列转换为时间格式（见习题 8-12）就会将不支持转换的格式修改为缺失值 这样在转换后删除确实值即可 取出非字符行 至于第 1 题，我们可以借助 Python 中 isinstance

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气象处理技巧—时间序列处理1

使用numpy生成时间序列 从上面我们已经不难看出，比datetime更厉害的其实就是numpy，numpy的array自身带有一个type属性，合理使用type属性可以花式变换时间的单位格式。...使用pandas生成时间序列 pandas是当年处理金融数据出名的，而金融数据时间性较强，所以pandas也有极强的时间序列处理能力。...pandas提供了一个内置函数pandas.date_range来生成时间序列。...periods：生成的时间序列长度，整数int。 freq：时间的单位。...关于啸不露齿提出的一个问题的解决方案 其实这个问题源自freq的时间维的单位定位不一样，例如月单位缩写M，其实是month end的缩写，那么生成逐月数据，必为每月的最后一天，例如： 只须更改freq的时间单位即可，这里修改为

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这几个方法颠覆你对Pandas缓慢的观念！

由于在CSV中的datetimes并不是 ISO 8601 格式的，如果不进行设置的话，那么pandas将使用 dateutil 包把每个字符串str转化成date日期。...语法方面：这样的语法更明确，并且行值引用中的混乱更少，因此它更具可读性。 在时间收益方面：快了近5倍！ 但是，还有更多的改进空间。...如果你不基于一些条件，而是可以在一行代码中将所有电力消耗数据应用于该价格(df ['energy_kwh'] * 28)，类似这种。...在执行此操作之前，如果将date_time列设置为DataFrame的索引，则会使事情更方便： df.set_index('date_time', inplace=True) @timeit(repeat...如果你要另存为CSV，则只会丢失datetimes对象，并且在再次访问时必须重新处理它。 Pandas有一个内置的解决方案，它使用 HDF5，这是一种专门用于存储表格数据阵列的高性能存储格式。

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还在抱怨pandas运行速度慢？这几个方法会颠覆你的看法

由于在CSV中的datetimes并不是 ISO 8601 格式的，如果不进行设置的话，那么pandas将使用 dateutil 包把每个字符串str转化成date日期。...语法方面：这样的语法更明确，并且行值引用中的混乱更少，因此它更具可读性。 在时间收益方面：快了近5倍！ 但是，还有更多的改进空间。...如果你不基于一些条件，而是可以在一行代码中将所有电力消耗数据应用于该价格(df ['energy_kwh'] * 28)，类似这种。...在执行此操作之前，如果将date_time列设置为DataFrame的索引，则会使事情更方便： df.set_index('date_time', inplace=True) @timeit(repeat...如果你要另存为CSV，则只会丢失datetimes对象，并且在再次访问时必须重新处理它。 Pandas有一个内置的解决方案，它使用 HDF5，这是一种专门用于存储表格数据阵列的高性能存储格式。

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分析你的个人Netflix数据

我在24小时内拿到了报告。报告准备好后，你将收到一封电子邮件。...将字符串转换为Pandas中的Datetime和Timedelta 我们两个时间相关列中的数据看起来确实正确，但是这些数据实际存储的格式是什么？...（pandas可以理解并执行计算的持续时间格式） 所以，让我们按照这个顺序来处理这些任务，首先使用pandas将Start Time通过pd.to_datetime()转换为DateTime 我们还将添加可选参数...因为我们已经得到了pandas可以计算的持续时间列格式，所以回答这个问题非常简单。...这些结果将更容易直观地理解，因此我们将首先使用%matplotlib使图表显示在我们的Jupyter笔记本中。然后，我们将导入matplotlib。

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解决问题‘Series‘ object has no attribute ‘sort‘

解决问题 'Series' object has no attribute 'sort'当我们在使用Pandas库处理数据时，有时候可能会遇到一个报错：'Series' object has no attribute...这个报错的原因是因为Pandas库在较新版本中将'sort'方法改名为'sort_values'方法。...因此，Pandas将'sort'方法更名为'sort_values'方法。解决方案要解决这个问题，我们需要将使用'sort'方法的地方更改为'sort_values'方法。...这样可以保证我们的代码在较新版本的Pandas中正常运行，并且提供了更好的代码可读性和一致性。当我们处理一个包含学生成绩的数据集时，可以使用Pandas库来对成绩进行排序和分析。...可以是列名（字符串类型）或索引（整数类型），也可以是包含多个列名或索引的列表。默认值为None，表示按照所有列的值进行排序。axis：指定排序的轴向，取值为0或1，默认值为0。

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在Python如何将 JSON 转换为 Pandas DataFrame？

在数据处理和分析中，JSON是一种常见的数据格式，而Pandas DataFrame是Python中广泛使用的数据结构。...将JSON数据转换为Pandas DataFrame可以方便地进行数据分析和处理。在本文中，我们将探讨如何将JSON转换为Pandas DataFrame，并介绍相关的步骤和案例。...图片使用 Pandas 读取 JSON 文件在开始之前，让我们了解如何使用Pandas的read_json()函数从JSON文件中读取数据。...结论在本文中，我们讨论了如何将JSON转换为Pandas DataFrame。...通过将JSON转换为Pandas DataFrame，我们可以更方便地进行数据分析和处理。请记住，在进行任何操作之前，请确保你已正确导入所需的库和了解数据的结构。

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7步搞定数据清洗－Python数据清洗指南

作者：KOALA https://zhuanlan.zhihu.com/p/60241672 脏数据就是在物理上临时存在过，但在逻辑上不存在的数据。...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。...日期调整前（为求简便这里用已经剔除分秒，剔除的办法后面在格式一致化的空格分割再详细说） #数据类型转换:字符串转换为日期 #errors='coerce' 如果原始数据不符合日期的格式，转换后的值为空值...小时制小时数（0-23） %I 12小时制小时数（01-12） %M 分钟数（00-59） %S 秒（00-59） ?...,'InvoiceDate']=splitSaletime(DataDF.loc[:,'InvoiceDate']) 七、处理缺失值 python缺失值有3种： 1）Python内置的None值 2）在pandas

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数据科学 IPython 笔记本 7.14 处理时间序列

我们将首先简要讨论 Python 中处理日期和时间的工具，然后再更具体地讨论 Pandas 提供的工具。在列出了一些更深入的资源之后，我们将回顾一些在 Pandas 中处理时间序列数据的简短示例。...datetime64 dtype将日期编码为 64 位整数，因此可以非常紧凑地表示日期数组。...我们可以解析格式灵活的字符串日期，并使用格式代码输出星期几： import pandas as pd date = pd.to_datetime("4th of July, 2015") date #...虽然可以直接调用这些类对象，但更常见的是使用pd.to_datetime()函数，它可以解析各种格式。...在哪里了解更多 本节仅简要概述了 Pandas 提供的时间序列工具的一些最基本功能；更完整的讨论请参阅 Pandas 在线文档的“时间序列/日期”部分。

4.6K20

左手pandas右手Python，带你学习数据透视表

在分析之前，需要确保你安装了pandas(最好使用jupyter)和Excel(2016版)。接下来每一个环节，我们都将使用二者实现同样的效果。...如果想用Pandas实现这种效果，可以加入margins=True参数，效果如下，出现了All行，由于Account和Price是整数，所以all行也是整数，Quantity是小数，相应的All行也是小数...效果如下图，可以看到，在关键的数值上，两个结果是一致的，只是在形式上有所不同。 ? 为了在形式上更接近pandas的结果，可以设置透视表的布局。...值得一提的是，可以通过“列”的位置，“数值”和“Product”的上下关系，控制显示的格式，下面显示的结果和pandas的结果一致，读者可以调整下看看效果。 ?...目标8：行列索引的转换，把Product由列索引改为行索引 1.pandas实现 pd.pivot_table(df, index=['Manager', 'Rep', 'Product'], values

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进步神速，Pandas 2.1中的新改进和新功能

Pandas 2.1在Pandas 2.0中引入的PyArrow集成基础上进行了大量改进。本文主要关注了对新功能的支持，这些新功能有望在Pandas 3.0中成为默认功能。...接下来查看一个示例： ser = pd.Series([1, 2, 3]) 0 1 1 2 2 3 dtype: int64 本示例有一个包含整数的系列，结果将是整数数据类型。...现在将字母"a"设置到第二行中： ser.iloc[1] = "a" 0 1 1 a 2 3 dtype: object 这会将Series的数据类型更改为object。...当想要更改数据类型时，则必须明确指定，这会增加一些代码量，但对于后续开发人员来说更容易理解。 这个变化会影响所有的数据类型，例如将浮点值设置到整数列中也会引发异常。...这其中包括性能改进，更容易选择PyArrow支持的字符串列和写入时复制（Copy-on-Write）的进一步改进。同时还看到一项弃用功能，它将使pandas的行为在下一个主要版本中更易于预测。

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时间序列 | 字符串和日期的相互转换

（兼容ISO C89） 代码 说明 %Y 4位数的年 %y 2位数的年 %m 2位数的月 [01,12] %d 2位数的日 [01, 31] %H 时（24小时制） [00, 23] %I 时（12小时制...） [01, 12] %M 2位数的分[00, 59] %S 秒[0,61] （秒60和61用于闰秒） %w 用整数表示的星期几 [0（星期天）, 6] %U 每年的第几周[00, 53]。...dateutil可以解析几乎所有人类能够理解的日期表示形式 >>> parse('Jan 31, 1997 10:45 PM') datetime.datetime(1997, 1, 31, 22, 45) 在国际通用的格式中...---- pandas Timestamp 转 datetime 我们知道了利用str或datetime.strftime()方法（传入一个格式化字符串），可将datetime对象和pandas的Timestamp...在数据处理过程中，特别是在处理时间序列过程中，常常会出现pandas.

6.9K20

pandas 提速 315 倍！

如果你不基于一些条件，而是可以在一行代码中将所有电力消耗数据应用于该价格：df ['energy_kwh'] * 28，类似这种。...那么这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子，它是在pandas中执行的最快方法。 但是如何将条件计算应用为pandas中的矢量化运算？...在下面代码中，我们将看到如何使用pandas的.isin()方法选择行，然后在矢量化操作中实现新特征的添加。...在执行此操作之前，如果将date_time列设置为DataFrame的索引，会更方便： # 将date_time列设置为DataFrame的索引 df.set_index('date_time', inplace...五、使用Numpy继续加速 使用pandas时不应忘记的一点是Pandas的Series和DataFrames是在NumPy库之上设计的。并且，pandas可以与NumPy阵列和操作无缝衔接。

2.6K20

超全！Python获取某一日期是“星期几”的6种方法！

datetime模块中的方法weekday()可用于检索星期几，结果返回0-6之间的整数，用来代表“星期一”到“星期日”。...我们其实对日期格式转化为字符串格式非常熟悉，比如strftime('%b-%m-%y %H:%M:%S')，只需将其中的指令改为%A，即可得到日期是星期几。...在交互式环境中输入如下命令： import datetime datetime.date(2022, 2, 22).strftime("%A") 输出： 'Tuesday' 如果将代码中的%A改为%...Pandas 最后，最后，我要说一个自己最常用的方法。因为小五平时主要在Pandas中处理数据，那么生成“星期”列肯定会优先考虑Pandas中的方法。...在交互式环境中输入如下命令： import pandas as pd from datetime import datetime df = pd.DataFrame({ "name": ["张三

8.1K20

软件测试|数据处理神器pandas教程（八）

Pandas 为解决上述问题提供了一套简单、易用的方法。 在Python中，有内置的datetime模块来获取当前时间，通过datetime.now()即可获取本地当前时间。...datetime.time(14, 0) datetime.time(14, 30) datetime.time(15, 0)] 更改时间频率，上面我们的时间频率是以30分钟为间隔的，我们也可以将时间间隔修改为一个小时...，代码如下： import pandas as pd # 修改为按小时 print(pd.date_range("7:10", "11:45", freq="H").time) -----------...('2023') p2=pd.Period('2022') #使用f''格式化输出 print(f'p1={p1}年') print(f'p2={p2}年') print(f'p1和p2间隔{p1-p2...}年') #f''表示字符串格式化输出 print(f'五年前是{p1-5}年') -------------------- 输出结果如下： p1=2023年 p2=2022年 p1和p2间隔<YearEnd

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6个提升效率的pandas小技巧

从剪切板中创建DataFrame pandas中的read_clipboard()方法非常神奇，可以把剪切板中的数据变成dataframe格式，也就是说直接在excel中复制表格，可以快速转化为dataframe...这功能对经常在excel和python中切换的分析师来说简直是福音，excel中的数据能一键转化为pandas可读格式。 2....将strings改为numbers 在pandas中，有两种方法可以将字符串改为数值： astype()方法 to_numeric()方法 先创建一个样本dataframe，看看这两种方法有什么不同。...对连续数据进行离散化处理 在数据准备过程中，常常会组合或者转换现有特征以创建一个新的特征，其中将连续数据离散化是非常重要的特征转化方式，也就是将数值变成类别特征。...本文就到这里，pandas还有很多让人惊喜的小技巧，大家有兴趣也可以在评论区说说你的使用心得。 ----

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快速提升效率的6个pandas使用小技巧

，出现频率非常高，而且pandas功能之多让人咋舌，即使pandas老手也没法保证能高效使用pandas做数据分析。...从剪切板中创建DataFrame pandas中的read_clipboard()方法非常神奇，可以把剪切板中的数据变成dataframe格式，也就是说直接在excel中复制表格，可以快速转化为dataframe...() 这功能对经常在excel和python中切换的分析师来说简直是福音，excel中的数据能一键转化为pandas可读格式。...将strings改为numbers 在pandas中，有两种方法可以将字符串改为数值： astype()方法 to_numeric()方法 先创建一个样本dataframe，看看这两种方法有什么不同。...对连续数据进行离散化处理 在数据准备过程中，常常会组合或者转换现有特征以创建一个新的特征，其中将连续数据离散化是非常重要的特征转化方式，也就是将数值变成类别特征。

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