在日常的数据处理工作中,我们经常会面临需要从 Excel 中读取数据并进行进一步操作的任务。Python中有许多强大的工具,其中之一是Pandas库。在本文中,我们将探讨如何使用Pandas库轻松读取和操作Excel文件。
在数据表或 DataFrame 中有很多识别缺失值的方法。一般情况下可以分为两种:一种方法是通过一个覆盖全局的掩码表示缺失值, 另一种方法是用一个标签值(sentinel value) 表示缺失值。在掩码方法中, 掩码可能是一个与原数组维度相同的完整布尔类型数组, 也可能是用一个比特(0 或 1) 表示有缺失值的局部状态。在标签方法中, 标签值可能是具体的数据(例如用 -9999 表示缺失的整数) , 也可能是些极少出现的形式。另外, 标签值还可能是更全局的值, 比如用 NaN(不是一个数) 表示缺失的浮点数。
许多教程中的数据与现实世界中的数据之间的差异在于,真实世界的数据很少是干净和同构的。特别是,许多有趣的数据集缺少一些数据。为了使事情变得更复杂,不同的数据源可能以不同的方式标记缺失数据。
数据预处理是数据分析过程中不可或缺的一环,它的目的是为了使原始数据更加规整、清晰,以便于后续的数据分析和建模工作。在Python数据分析中,数据预处理通常包括数据清洗、数据转换和数据特征工程等步骤。
本文介绍基于Python语言,读取一个不同的行表示不同的日期的.csv格式文件,将其中缺失的日期数值加以填补;并用0值对这些缺失日期对应的数据加以填充的方法。
当许多人开始踏足数据分析领域时,他们常常会对选择何种工具感到迷茫。在这个充满各种选项的时代,为什么会有这么多人选择 Pandas 作为他们的数据分析工具呢?这个问题似乎简单,但背后涉及了许多关键因素。在探究这个问题之前,让我们先理解一下 Pandas 的背景和特点。
作者:KOALA https://zhuanlan.zhihu.com/p/60241672
如下销售数据中展现了三笔订单,每笔订单买了多种商品,求每种商品销售额占该笔订单总金额的比例。例如第一条数据的最终结果为:235.83 / (235.83+232.32+107.97) = 40.93%。
在本文中,我将分享4个在一行代码中完成的Pandas操作。这些操作可以有效地解决特定的任务,并以一种好的方式给出结果。
学Pandas有一年多了,用Pandas做数据分析也快一年了,常常在总结梳理一些Pandas中好用的方法。例如三个最爱函数、计数、数据透视表、索引变换、聚合统计以及时间序列等等,每一个都称得上是认知的升华、实践的结晶。今天,延承这一系列,再分享三个函数,堪称是个人日常在数据处理环节中应用频率较高的3个函数:apply、map和applymap,其中apply是主角,map和applymap为赠送。
参考链接: Python | pandas 合并merge,联接join和级联concat
Pandas 是一个强大的数据分析库,它提供了广泛的功能来处理、清理和分析数据。在实际数据分析项目中,数据清理是至关重要的一步。在这篇博客中,我们将深入介绍 Pandas 中的一些中级数据清理和处理技术,通过实例演示如何应用这些技术来提高数据质量和可用性。
Python部落(python.freelycode.com)组织翻译,禁止转载,欢迎转发。
原文的数据集是 bit.ly 短网址的,我这里在读取时出问题,不稳定,就帮大家下载下来,统一放到了 data 目录里。
人们通常认为,数据预处理是一个非常枯燥的部分。但它就是「做好准备」和「完全没有准备」之间的差别,也是表现专业和业余之间的差别。就像为度假做好事先准备一样,如果你提前将行程细节确定好,就能够预防旅途变成一场噩梦。
当我们在使用Python进行数值计算时,有时会遇到类似于ValueError: cannot convert float NaN to integer的错误。这个错误通常是由于我们试图将一个NaN(Not a Number)转换为整数类型引起的。在本篇文章中,我们将讨论这个错误的原因以及如何解决它。
数据预处理是建立机器学习模型的第一步(也很可能是最重要的一步),对最终结果有决定性的作用:如果你的数据集没有完成数据清洗和预处理,那么你的模型很可能也不会有效——就是这么简单。
Kevin Markham,数据科学讲师,2002 年,毕业于范德堡大学,计算机工程学士,2014 年,创建了 Data School,在线教授 Python 数据科学课程,他的课程主要包括 Pandas、Scikit-learn、Kaggle 竞赛数据科学、机器学习、自然语言处理等内容,迄今为止,浏览量在油管上已经超过 500 万次。
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。
玩转Pandas系列已经连续推送4篇,尽量贴近Pandas的本质原理,结合工作实践,按照使用Pandas的逻辑步骤,系统地并结合实例推送Pandas的主要常用功能,已经推送的4篇文章:
在实际开发中,我们需要从文件中读取数据,并进行处理。在numpy中,提供了一系列函数从文件中读取内容并生成矩阵,常用的函数有以下两个
这篇文章其实来源于自己的数据挖掘课程作业,通过完成老师布置的作业,感觉对于使用python中的pandas模块读取表格数据进行操作有了更深层的认识,这里做一个整理总结。
凭借其广泛的功能,Pandas 对于数据清理、预处理、整理和探索性数据分析等活动具有很大的价值。
Python pandas包用于数据操作和分析,旨在让您以更直观的方式处理标记或关系数据。
数据经过采集后通常会被存储到Word、Excel、JSON等文件或数据库中,从而为后期的预处理工作做好数据储备。数据获取是数据预处理的第一步操作,主要是从不同的渠道中读取数据。Pandas支持CSV、TXT、Excel、JSON这几种格式文件、HTML表格的读取操作,另外Python可借助第三方库实现Word与PDF文件的读取操作。本章主要为大家介绍如何从多个渠道中获取数据,为预处理做好数据准备。
通常获取数据通常都是不完整的,缺失值、零值、异常值等情况的出现导致数据的质量大打折扣,而数据预处理技术就是为了让数据具有更高的可用性而产生的,在本文中让我们学习一下如何用Python进行数据预处理。
Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库,它使用二维数组形式,类似Excel表格,并封装了很多实用的函数方法,让你可以轻松地对数据集进行各种操作。
数据处理过程中,经常会遇到数据有缺失值的情况,本文介绍如何用Pandas处理数据中的缺失值。
Python数据分析——Numpy、Pandas库 总第48篇 ▼ 利用Python进行数据分析中有两个重要的库是Numpy和Pandas,本章将围绕这两个库进行展开介绍。 Numpy库 Numpy
Python具有极其活跃的社区和覆盖全领域的第三方库工具库,近年来一直位居编程语言热度头部位置,而数据科学领域最受欢迎的python工具库之一是 Pandas。随着这么多年来的社区高速发展和海量的开源贡献者,使得 pandas 几乎可以胜任任何数据处理工作。
本系列前2篇已经稍微展示了 python 在数据处理方面的强大能力,这主要得益于 pandas 包的各种灵活处理方式。
通过数据预处理使得数据适应模型的需求。sklearn中进行数据预处理的模块包括如下两种:
先把pandas的官网给出来,有找不到的问题,直接官网查找:https://pandas.pydata.org/
Pandas 是数据分析领域中最为流行的库之一,它提供了丰富的功能用于处理时间序列数据。在实际项目中,对时间序列数据的处理涉及到各种操作,包括日期解析、重采样、滑动窗口等。本篇博客将深入介绍 Pandas 中对时间序列数据的处理技术,通过实例演示如何灵活应用这些功能。
首先给出一个示例数据,是一些用户的账号信息,基于这些数据,这里给出最常用,最重要的50个案例。
一开始就有一个问题摆在面前,疫情数据哪里获取。虽然国内很多网站都提供了疫情的跟踪报道,但是并没有找到提供完整历史数据的网站,所以想直接从网站爬数据的思路就暂时断掉。不过没关系,我们去GitHub上搜搜
对于DataFrame,对齐会同时发生在行和列上,两个DataFrame对象相加后,其索引和列会取并集,缺省值用NaN。
Pandas是一个开源的Python库,提供了高性能、易用和灵活的数据结构,用于数据处理和分析。它建立在NumPy之上,使得处理结构化数据更加简单和高效。Pandas的两个主要数据结构是Series和DataFrame,可以理解为NumPy数组的增强版。它们提供了更多的功能和灵活性,使得数据处理变得更加直观和方便。
import pandas as pd df = pd.read_csv("test.csv") df.sample(10)
system:假设你是一个经验非常丰富的数据分析师的助理,正在帮助他撰写一些自媒体平台的文章
用Python做数据分析光是掌握numpy和matplotlib可不够,Pandas是必须要掌握的一个重点,numpy虽然能够帮我们处理处理数值型数据,但是这还不够,很多时候,我们的数据除了数值之外,还有字符串,还有时间序列等,比如:我们通过爬虫获取到了存储在数据库中的数据。
在『Pandas进阶修炼120题』系列中,我们将对pandas中常用的操作以习题的形式发布。从读取数据到高级操作全部包含。如果你是新手,可以通过本系列完整学习使用pandas进行数据处理的各种方法,如果你是高手,欢迎留言给出与答案的不同解法。本期先来20题热身吧!
重采样是时间序列分析中处理时序数据的一项基本技术。它是关于将时间序列数据从一个频率转换到另一个频率,它可以更改数据的时间间隔,通过上采样增加粒度,或通过下采样减少粒度。在本文中,我们将深入研究Pandas中重新采样的关键问题。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云