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python数据分析——数据预处理

fillna（） 在Python中，fillna()函数是一个pandas库中的函数，用于填充缺失值。该函数可以用于Series对象和DataFrame对象。...例如，df.query('age > 30') 将返回age列中大于30的所有行。 字符串引号：在表达式中，可以使用单引号或双引号来引用字符串值。...loc（） 在Python中，loc不是列表的内置函数，而是Pandas库中DataFrame和Series对象的方法之一。 loc函数用于基于标签定位和访问DataFrame或Series中的数据。...按行增加数据 loc() 在Python中，loc不是列表的内置函数，而是Pandas库中DataFrame和Series对象的方法之一。...最后，我们打印修改后的列表，它包含了添加的元素。 iloc() 在Python中，iloc()函数是Pandas库中的一个用于根据索引位置选取数据的函数。

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    没错，这篇文章教你妙用Pandas轻松处理大规模数据

    最原始的数据是 127 个独立的 CSV 文件，不过我们已经使用 csvkit 合并了这些文件，并且在第一行中为每一列添加了名字。...比较数字和字符串的存储方式 对象类型代表了 Python 字符串对象的值，部分原因是 NumPy 缺少对字符串值的支持。...下面的图标展示了数字值是如何存储在 NumPy 数据类型中，以及字符串如何使用 Python 内置的类型存储。 你可能已经注意到，我们的图表之前将对象类型描述成使用可变内存量。...让我们使用 sys.getsizeof() 来自证明这一点：先查看单个字符串，然后查看 Pandas 系列中的项目(items)。...你可以看到，存储在 Pandas 中的字符串的大小与作为 Python 中单独字符串的大小相同。 使用分类来优化对象类型 Pandas 在 0.15版引入了 Categoricals （分类）。

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    在 Python 中，通过列表字典创建 DataFrame 时，若字典的 key 的顺序不一样以及部分字典缺失某些键，pandas 将如何处理？

    pandas 是一个快速、强大、灵活且易于使用的开源数据分析和处理工具，它是建立在 Python 编程语言之上的。...pandas 官方文档地址：https://pandas.pydata.org/ 在 Python 中，使用 pandas 库通过列表字典（即列表里的每个元素是一个字典）创建 DataFrame 时，如果每个字典的...这是一个很好的问题，因为它涉及到 pandas 在处理非规范化输入数据时的灵活性和稳健性。...在个别字典中缺少某些键对应的值，在生成的 DataFrame 中该位置被填补为 NaN。...总而言之，pandas 在处理通过列表字典创建 DataFrame 时各个字典键顺序不同以及部分字典缺失某些键时显示出了极高的灵活性和容错能力。

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    Pandas用了一年，这3个函数是我最的最爱……

    本文主要介绍pandas.DataFrame的三个接口，即assign、eval、query，分别用于赋值、查询和执行计算。 注：本文短平快，5分钟可完成阅读了解3个高效的接口。 ?...01 assign 在数据分析处理中，赋值产生新的列是非常高频的应用场景，简单的可能是赋值常数列、复杂的可能是由一列产生另外一个一列，对于这种需求pandas有多种方法实现，但个人唯独喜欢assign，...例如，对于以上简单的DataFrame数据框，需要创建一个新的列C，一般来说可能有3种创建需求：常数列、指定序列数据以及由已知列通过一定计算产生。那么应用assign完成这3个需求分别是： ?...02 eval 实际上，eval是一个Python基础函数，用于执行字符串形式的计算表达式，例如以下简单实例： ?...当然，eval中的计算表达式本身属于字符串形式，所以自然也可以用Python的通用字符串引用方法。如下图所示。 ?

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    如何用 Pandas 存取和交换数据？

    王树义 本文为你介绍 Pandas 存取数据的3种主要格式，以及使用中的注意事项。 ? 问题 在数据分析的过程里，你已经体会到 Python 生态系统的强大了吧？...更重要的时候，是把一个工具的分析结果导出，导入到另一个工具包中。 这些数据存取的功能，几乎分布在每一个 Python 数据科学软件包之内。 但是，其中有一个最重要的枢纽，那就是 Pandas 。 ?...我们来看看生成的 csv 文件。 ? 在存储的过程中，列表内部，每个元素都用单引号包裹。整体列表的外部，被双引号包裹。 至于分割符嘛，依然是逗号。 看着是不是很正常？ 我们来尝试把它读取回来。...pickle 是一种二进制格式，在 Python 生态系统中，拥有广泛的支持。 例如 PyTorch 的预训练模型，就可以用它来存储和读取。...在 Pandas 里面使用 pickle，非常简单，和 csv 一样有专门的命令，而且连参数都可以不用修改添加。

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    腾讯大佬的 Python 编码规范

    、顶级定义和执行代码之间空两行 顶级定义之间空两行，方法定义之间空一行 在函数或方法内部，可以在必要的地方空一行以增强节奏感，但应避免连续空行 空格 在二元运算符两边各空一格，算术操作符两边的空格可灵活使用...，但两侧务必要保持一致 不要在逗号、分号、冒号前面加空格，但应该在它们后面加（除非在行尾） 函数的参数列表中，逗号之后要有空格 函数的参数列表中，默认值等号两边不要添加空格 左括号之后，右括号之前不要加添加空格...参数列表， 索引或切片的左括号前不应加空格 文档字符串 文档字符串是包、模块、类或函数里的第一个语句。...如果文档字符串内容不能在一行内写完，首行须以句号、 问号或惊叹号结尾，接一空行，结束的三重双引号必须独占一行。 导入模块 导入总应该放在文件顶部，位于模块注释和文档字符串之后，模块全局变量和常量之前。...小红书架构负责人：Flink在推荐系统中的应用，25页ppt 106页的《Python进阶》中文版（附下载） 19岁大学生初学Python后如何作出最受欢迎的音乐应用 看完本文有收获？

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    数据分析之路—python基础学习

    在Python中，能够直接处理的数据类型有以下几种： 整数 Python可以处理任意大小的整数，当然包括负整数，在程序中的表示方法和数学上的写法一模一样，例如：1，100，-8080，0，等等。...字符串 字符串是以单引号’或双引号"括起来的任意文本，比如’abc’，“xyz"等等。请注意，’'或”“本身只是一种表示方式，不是字符串的一部分，因此，字符串’abc’只有a，b，c这3个字符。...重复元素在set中自动被过滤： s = set([1, 1, 2, 2, 3, 3]) s 数据分析基础之Pandas Pandas概述 Pandas 是一个 Python 的包，提供快速、灵活和富有表现力的数据结构...对于R用户，DataFrame提供R的data.frame提供的所有内容以及更多内容。Pandas建立在NumPy之上，旨在与许多其他第三方库完美地集成在科学计算环境中。...以下是Pandas做够胜任的一些事情： 在浮点和非浮点数据中轻松处理缺失数据（表示为NaN）。 大小可变性：可以从DataFrame和更高维度的对象中插入和删除。

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    python量化学习路线（第一章python相关语法）

    题目 以下是一些Python语法和库的练习题，可以供你进行练习： Python语法练习题 写出一个函数来判断某个字符串是否是回文。...它的作用是判断输入的字符串是否为回文（palindrome）。 在Python中，可以使用[::-1]对字符串进行反转操作。反转后得到的字符串与原来的字符串相等，就说明原字符串是回文。...在Python中，可以使用%求模运算符来判断一个数是奇数还是偶数。然后将奇数和偶数组合起来，并返回一个新的列表。...在程序中我们使用input内置函数从控制台获取数据输入。运行程序时，提示用户输入要生成的斐波那契数列的项数，然后打印生成的斐波那契数列到控制台。...C：平均值=4.5, 中位数=4.5, 标准差=0.8728715609439683 以上示例演示了如何使用Pandas库的DataFrame对象，并计算每列均值、中位数和标准差等统计量。

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    Pandas高级数据处理：内存优化

    引言在数据分析领域，Pandas 是一个非常流行的 Python 库，它提供了强大的数据结构和数据分析工具。然而，随着数据量的增加，内存使用问题变得越来越突出。...例如，整数列默认为 int64，浮点数列默认为 float64，而这些类型占用较多内存。...DataFrame 的大小过大有时我们会加载整个 CSV 文件到内存中，即使我们只需要其中的一部分数据。这不仅浪费了内存，还增加了不必要的计算时间。可以通过只读取需要的列或分块读取文件来优化内存使用。...选择合适的数据类型通过 df.info() 可以查看每列的数据类型和内存使用情况。...希望本文能帮助你在实际工作中更好地应用 Pandas 进行高效的数据处理。

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    该字段对应的内容看上去是个列表字典嵌套，实际上是个str，这个字段怎么只取出name对应的内容呢？

    大家好，我是Python进阶者。 一、前言 前几天在Python最强王者交流群【WYM】问了一个Pandas处理的问题，提问截图如下： 原始数据在csv文件中了。...二、实现过程 一开始以为简单的eval就可以了，后来才知道没那么简单。这里【瑜亮老师】提出使用正则表达式进行提取，eval还得从列表里面取字典元素，再键值。反正是字符串，直接re取到想要的数据就行了。...【隔壁山楂】提出先explode，再构造DataFrame。【冷喵】提出替换单引号为双引号，然后当成json转回来，方法还是很多的。...这里还可以继续优化下，如下图所示： 三、总结 大家好，我是Python进阶者。这篇文章主要盘点了一个Pandas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。...最后感谢粉丝【WYM】提问，感谢【瑜亮老师】、【郑煜哲·Xiaopang】、【隔壁山楂】给出的思路和代码解析，感谢【dcpeng】、【猫药师Kelly】、【冫马讠成】等人参与学习交流。

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    Python代码规范之简明概述

    但是把这个章节放在前面的用意，只是让大家预览一下，有个印象，而且在以后的学习中，也方便大家查阅。 目录 ?...文档字符串 (docstring) 使用三个双引号 """......""" 2.4、空行 模块级函数和类定义之间空两行； 类成员函数之间空一行； class A: def __init__(...= (a + b) * (a - b) # 不推荐的写法 i=i+1 submitted +=1 x = x*2 - 1 hypot2 = x*x + y*y c = (a+b) * (a-b) 函数的参数列表中...，,之后要有空格 # 正确的写法 def complex(real, imag): pass # 不推荐的写法 def complex(real,imag): pass 函数的参数列表中...，默认值等号两边不要添加空格 # 正确的写法 def complex(real, imag=0.0): pass # 不推荐的写法 def complex(real, imag = 0.0):

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    Python库的实用技巧专栏

    + numpy 官方文档: https://www.pypandas.cn/ 读取和写入文件数据 import pandas as pd df = pd.DataFrame(pd.read_csv...=True, 那么header参数忽略注释行和空行, 所以header=0表示第一行数据而不是文件的第一行 names: array like 用于结果的列名列表, 若数据文件中没有列标题行则需要执行header..., 如果文件不规则, 行尾有分隔符, 则可以设定index_col=False来使pandas不适用第一列作为行索引 usecols: array-like 返回一个数据子集, 该列表中的值必须可以对应到文件中的位置...将被覆盖, 否则添加 na_filter: bool 是否检查丢失值(空字符串或者是空值), 对于大文件来说数据集中没有空值, 设定na_filter=False可以提升读取速度 verbose: bool...来做转换, 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 使用一个或者多个arrays(由parse_dates指定)作为参数 连接指定多列字符串作为一个列作为参数 每行调用一次

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    2400字整理Python编码规范，肝了一晚上~

    # -*- coding: gbk -*-4、无需分号在C、Java等大众编程语言中，需要在每个语句的末尾添加分号，但Python并非如此。Python奉行大道至简，你不需要添加不必要的字符和语法。...隐式拼接行：Python会将圆括号、中括号和花括号中的行隐式的连接起来。圆括号、方括号或花括号以内的表达式允许分成多个物理行，无需使用反斜杠。...input()接收一个字符串类型的参数，作为输入提示，返回值即用户在命令行中录入的值，不管用户录入什么数据，都会以字符串形式返回。...8、注释编码过程中，注释必不可少，Python中主要有单行注释（#开头）与多行注释（3个单引号/双引号）# 单行注释"""多行注释"""'''多行注释'''9、空行使用必要的空行可以增加代码的可读性，通常在顶级定义...（除非在行尾）函数的参数列表中，逗号之后要有空格函数的参数列表中，默认值等号两边不要添加空格左括号之后，右括号之前不要加添加空格参数列表， 索引或切片的左括号前不应加空格当'='用于指示关键字参数或默认参数值时

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    【xarray库(二)】数据读取和转换

    ——（唐）元稹《离思五首·其四》 ” xarray 中的DataArray 和 Dataset 对象除了上节介绍过的直接手动创建之外，更多的情况下却是通过其他数据储存结构转换和存储在硬盘中的数据存储文件读取而来...pandas（pd）包中的 Series 函数能够创建一维数组，np.ones((10,))创建了一个一维的 10 个全为 1 的数列，其结果如下所示 np.ones((10,))创建结果 在 python...对于字符串而言，可以将字符串中的各个字符提取出来，其结果如下所示 list("abcdefghij")运行结果 上述的 list 函数创建了一个列表。这个列表赋予了 index 值。...若要将 xarray 转为 pandas 类型，类似的在变量后加上.to_pandas() arr.to_pandas() 运行结果 对于 xarray 的多变量Dataset对象同理可用类似对pandas...对象的转换方法，只需要在对象后添加to_series /to_dataframe即可： 先创建一个Dataset对象ds ds = xr.Dataset( data_vars={"a": ("x

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