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python数据处理 tips

本文中,我将分享一些Python函数,它们可以帮助我们进行数据清理,特别是以下方面: 删除未使用列 删除重复 数据映射 处理空数据 入门 我们将在这个项目中使用pandas,让我们安装包。...first:除第一次出现外,将重复标记为True。 last:将重复标记为True,最后一次出现情况除外。 False:将所有副本标记为True。...本例,我希望显示所有的重复,因此传递False作为参数。现在我们已经看到这个数据集中存在重复,我想删除它们并保留第一个出现。下面的函数用于保留第一个引用。...此列缺少3个值:-、na和NaN。pandas不承认-和na为空。处理它们之前,我们必须用null替换它们。...该方法,如果缺少任何单个值,则整个记录将从分析中排除。 如果我们确信这个特征(列)不能提供有用信息或者缺少百分比很高,我们可以删除整个列。

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通宵翻译Pandas官方文档,写了这份Excel万字肝货操作!

日期功能 本节将提到“日期”,时间戳处理方式类似。 我们可以将日期功能分为两部分:解析和输出。Excel电子表格日期值通常会自动解析,如果您需要,还有一个 DATEVALUE 函数。... Pandas ,您需要在从 CSV 读取时或在 DataFrame 读取一次时,将纯文本显式转换为日期时间对象。 解析后,Excel电子表格以默认格式显示日期格式可以更改。... Pandas ,您通常希望使用日期进行计算时将日期保留为日期时间对象。输出部分日期(例如年份)是通过电子表格日期函数和 Pandas 日期时间属性完成。...列选择 Excel电子表格,您可以通过以下方式选择所需列: 隐藏列; 删除列; 引用从一个工作表到另一个工作表范围; 由于Excel电子表格列通常在标题行命名,因此重命名列只需更改第一个单元格文本即可...删除重复 Excel 具有删除重复内置功能。熊猫通过 drop_duplicates() 支持这一点。

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地理空间数据时间序列分析

空间数据表示具有很强力量。然而,对于一个没有接受地理信息科学培训数据科学家/分析师来说,分析地理空间数据并提取有趣见解可能是一具有挑战性任务。...较亮像素具有较高降雨值。在下一节,我将提取这些值并将它们转换为pandas数据框。 从光栅文件中提取数据 现在进入关键步骤——提取每个366个光栅图像像素值。...转换为时间序列数据框 pandas,将列表转换为数据框格式是一简单任务: # convert lists to a dataframe df = pd.DataFrame(zip(date, rainfall_mm...), columns = ['date', 'rainfall_mm']) df.head() 现在我们有了一个pandas数据框,请注意,“日期”列值是字符串,pandas尚不知道它代表日期...将日期列设置为索引也是一个好主意。这有助于按不同日期日期范围切片和过滤数据,并使绘图任务变得容易。我们首先将日期排序到正确顺序,然后将该列设置为索引。

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Pandas时序数据处理入门

因为我们具体目标是向你展示下面这些: 1、创建一个日期范围 2、处理时间戳数据 3、将字符串数据转换为时间戳 4、数据帧索引和切片时间序列数据 5、重新采样不同时间段时间序列汇总/汇总统计数据 6...首先导入我们将使用库,然后使用它们创建日期范围 import pandas as pd from datetime import datetime import numpy as npdate_rng...= pd.date_range(start='1/1/2018', end='1/08/2018', freq='H') } 此日期范围具有每小时频率时间戳。...df[df.index.day == 2] } 顶部是这样: 我们还可以通过数据帧索引直接调用要查看日期df['2018-01-03'] } 特定日期之间选择数据如何df['2018-01-...,这是正确计算,只有当有三个周期可以回顾时,它才开始具有有效值。

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手把手教你使用Pandas从Excel文件中提取满足条件数据并生成新文件(附源码)

方法一:分别取日期与小时,按照日期和小时删除重复 import pandas as pd excel_filename = '数据.xlsx' df = pd.read_excel(excel_filename...) # print(df) # 方法一:分别取日期与小时,按照日期和小时删除重复 df['day'] = df['SampleTime'].dt.day # 提取日期df['hour'] =...pandas as pd excel_filename = '数据.xlsx' df = pd.read_excel(excel_filename) # 方法五:对日期时间进行重新格式,并按照新日期时间删除重复...本来【瑜亮老师】还想用ceil向上取整试试,结果发现不对,整点会因为向上取整而导致数据缺失,比如8:15,向上取整就是9点,如果同一天刚好9:00也有一条数据,那么这个9点数据就会作为重复数据而删除...这篇文章主要分享了使用Pandas从Excel文件中提取满足条件数据并生成新文件干货内容,文中提供了5个方法,行之有效

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盘点66个Pandas函数,轻松搞定“数据清洗”!

df.fillna(50) 输出: Pandas清洗数据时,判断重复值一般采用duplicated()方法。如果想要直接删除重复值,可以使用drop_duplicates() 方法。...df["编号"].replace(r'BA.$', value='NEW', regex=True, inplace = True) 输出: Pandas模块, 调⽤rank()⽅法可以实现数据排名...clip()方法,用于对超过或者低于某些数数值进行截断[1],来保证数值一定范围。比如每月迟到天数一定是0-31天之间。...计算字符串长度 upper、lower 英文大小写转换 pad/center 字符串左边、右边或左右两边添加给定字符 repeat 重复字符串几次 slice_replace 使用给定字符串,替换指定位置字符...今天我们盘点了66个Pandas函数合集,实际还有很多函数本文中没有介绍,包括时间序列、数据表拼接与连接等等。此外,那些类似describe()这种大家非常熟悉方法都省去了代码演示。

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这几个方法颠覆你对Pandas缓慢观念!

pandas数据循环操作 仍然基于上面的数据,我们想添加一个新特征,这个新特征是基于一些时间条件,根据时长(小时)而变化,如下: ?...nametuple是Pythoncollections模块一种数据结构,其行为类似于Python元组,具有可通过属性查找访问字段。...一个技巧是根据你条件选择和分组DataFrame,然后对每个选定组应用矢量化操作。 在下一个示例,你将看到如何使用Pandas.isin()方法选择行,然后向量化操作实现上面新特征添加。...你真的只想做一次,而不是每次运行你模型,进行测试或分析。 你可以在此处执行非常有用操作是预处理,然后将数据存储已处理表单,以便在需要时使用。...Pandas HDFStore 类允许你将DataFrame存储HDF5文件,以便可以有效地访问它,同时仍保留列类型和其他元数据。

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还在抱怨pandas运行速度慢?这几个方法会颠覆你看法

pandas数据循环操作 仍然基于上面的数据,我们想添加一个新特征,这个新特征是基于一些时间条件,根据时长(小时)而变化,如下: ?...nametuple是Pythoncollections模块一种数据结构,其行为类似于Python元组,具有可通过属性查找访问字段。...一个技巧是根据你条件选择和分组DataFrame,然后对每个选定组应用矢量化操作。 在下一个示例,你将看到如何使用Pandas.isin()方法选择行,然后向量化操作实现上面新特征添加。...你真的只想做一次,而不是每次运行你模型,进行测试或分析。 你可以在此处执行非常有用操作是预处理,然后将数据存储已处理表单,以便在需要时使用。...Pandas HDFStore 类允许你将DataFrame存储HDF5文件,以便可以有效地访问它,同时仍保留列类型和其他元数据。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南(十·二)

=, >, >=, <, <= 有效布尔表达式与以下组合: |:或 &:和 ( 和 ):用于分组 这些规则类似于 pandas 中用于索引布尔表达式使用方式。...不支持重复列名和非字符串列名 不支持对象数据类型列实际 Python 对象。尝试序列化时,这些将引发一个有用错误消息。 查看完整文档。...+ `read_orc()`和`to_orc()`目前尚不支持 Windows,您可以安装可选依赖中找到有效环境。...names 数组样式,默认为`None` 要使用列名列表。如果文件不包含表头行,则应明确传递`header=None`。不允许在此列表存在重复。...cache_dates 布尔值,默认为 True 如果为True,则使用一个唯一转换日期缓存来应用日期时间转换。解析重复日期字符串时可能会产生显著加速,特别是带有时区偏移日期字符串。

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Python时间序列分析苹果股票数据:分解、平稳性检验、滤波器、滑动窗口平滑、移动平均、可视化

理解日期时间和时间差 我们完全理解Python时间序列分析之前,了解瞬时、持续时间和时间段差异非常重要。...我列出了最常见属性,你可以datetime模块文档上找到详尽列表。...apple_price_history.loc['2018-6-1'] 使用日期时间访问器 dt访问器具有多个日期时间属性和方法,可以应用于系列日期时间元素上,这些元素Series API文档可以找到...对于数据缺失时刻,将添加新行并用NaN填充,或者使用我们指定方法填充。通常需要提供偏移别名以获得所需时间频率。...苹果公司销售第四季度达到峰值就是亚马逊收入一个季节性模式例子。 周期性 周期性指的是不规则时间间隔内观察到明显重复模式,如商业周期。

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Pandas案例精进 | 无数据记录日期如何填充?

因业务需要,每周需要统计每天提交资源数量,提交时间不定,可能会有某一天或者某几天没有提,那么如何将没有数据日期也填充进去呢?...如上图所示,就缺少2021-09-04、2021-09-05、2021-09-08三天数据,需要增加其记录并设置提交量为0。...df_new = pd.merge(dt,df,how='left',on="日期") df_new 结果,报错了 果然,df日期格式是object类型,而dt是日期格式~ 所以,要把df日期也改成对应格式才能...解决问题 如何将series object类型日期改成日期格式呢? 将infer_datetime_format这个参数设置为True 就可以了,Pandas将会尝试转换为日期类型。...Pandas会遇到不能转换数据就会赋值为NaN,这个方法并不太适用于我这个需求。

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Pandas 表格样式设置指南,看这一篇就够了!

Jupyter (jupyter notebook 或者 jupyter lab),可以对数据表格按照条件进行个性化设置,方便形象查看和使用数据。....applymap(color_returns,subset=['2018','2019','2020','2021']) 效果如下: 09 颜色设置范围选择 使用 Style 函数对表格数据进行样式设置时...不过经过阳哥测试,简单样式导出与使用是可以稍微复杂一些情况,目前pandas版本是不太好用。...复杂样式 当样式设置较多时,比如同时隐藏索引、隐藏列、设置数据格式、高亮特定值等,这个时候有些操作导出后使用时并没有效果。...不过,这个功能目前也还是处于不断完善过程,估计有时候有些内容会没有效果。 大家可以使用过程来发现其中一些问题。

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完整数据分析流程:PythonPandas如何解决业务问题

这其中,数据分析师用得最多模块非Pandas莫属,如果你已经接触它了,不妨一起来通过完整数据分析流程,探索Pandas是如何解决业务问题。...异常值:不规范数据,如空值、重复数据、无用字段等,需要注意是否存在不合理值,比如订单数据存在内部测试订单、有超过200岁年龄顾客等特别注意数据格式是否合理,否则会影响表格合并报错、聚合统计报错等问题不符合业务分析场景数据...与业务或运维沟通后,明确测试订单标识是“产品名称”列带“测试”字样。...因为是文本内容,需要通过pd.Series.str.contains把它们找到并剔除图片 data = data[~data['产品名称'].str.contains('测试')]时间处理——剔除非分析范围数据影响消费者因素具有时间窗口递减特性...也就是说,在用户行为分析,行为数据具有一定时效,因此需要结合业务场景明确时间范围后,再用pd.Series.between()来筛选近符合时间范围订单数据进行RFM建模分析。

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Pandas 表格样式设置指南,看这一篇就够了!

pandas ,可以使用 DataFrame.style.bar() 函数来实现这个功能,其参数如下: Styler.bar(subset=None, axis=0, color='#d65f5f...09 颜色设置范围选择 使用 Style 函数对表格数据进行样式设置时,对于有 subset 参数函数,可以通过设置 行和列范围来控制需要进行样式设置区域。...不过经过阳哥测试,简单样式导出与使用是可以稍微复杂一些情况,目前pandas版本是不太好用。...由于后面的数据表格是没有空值,所以两者样式实际是一样。 复杂样式 当样式设置较多时,比如同时隐藏索引、隐藏列、设置数据格式、高亮特定值等,这个时候有些操作导出后使用时并没有效果。...不过,这个功能目前也还是处于不断完善过程,估计有时候有些内容会没有效果。 大家可以使用过程来发现其中一些问题。

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利用 Pandas transform 和 apply 来处理组级别的丢失数据

虽然 fillna 最简单情况下工作得很好,只要数据组或数据顺序变得相关,它就会出现问题。本文将讨论解决这些更复杂情况技术。...不幸是,收集数据过程,有些数据丢失了。...女孩 KDE 有两个驼峰。有人可能会得出结论,我们样本中有一个子组女孩体重较重。因为我们预先构建了分布,所以我们知道情况并非如此。如果这是真实数据,我们可能会从中得出错误结论。 ?...Jake Hills Unsplash 上照片 处理时间序列数据时,经常会出现两种情况: 调整日期范围:假设你有一份关于各国 GDP、教育水平和人口年增长率数据。...为了减轻丢失数据影响,我们将执行以下操作: 按国家分组并重新索引到整个日期范围 在对每个国家分组范围之外年份内插和外推 1.按国家分组并重新索引日期范围 # Define helper function

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AI作品|Pandas处理数据几个注意事项

('data.csv') #将价格列数据类型转换为浮点型 df['price'] = df['price'].astype(float) #将日期数据类型转换为日期类型 df['date']...df = df.fillna(df.mean()) 数据清洗 数据清洗是数据处理过程一个关键步骤,可以去除重复、异常值等。...例如下面的例子,可以使用drop_duplicates和drop方法去除重复和不需要列: import pandas as pd #读取CSV文件 df = pd.read_csv('data.csv...') #去除重复 df = df.drop_duplicates() #去除不需要df = df.drop(['address'], axis=1) 数据重塑 数据重塑可以帮助我们进行更加细致分析和可视化展示...= pd.read_csv('data2.csv') #将df2数据合并到df1 df = df1.merge(df2, on='id') 性能优化 处理大数据集时,Pandas 处理速度可能会比较慢

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Pandas 秘籍:6~11

索引支持重复值,并且如果在任何索引碰巧有重复,则哈希表将无法再用于其实现,并且对象访问会变得很慢。...,Pandas 同一操作中有两个截然不同结果。...如果max_dept_sal在其索引重复了任何部门,则该操作将失败。 例如,让我们看看当我们具有重复索引值等式右侧使用数据帧时会发生什么。...第 4 步,我们创建三个新表,并在每个表中保留id列。 我们还保留num列以标识确切director/actor列。 步骤 5 通过删除重复和缺失值来压缩每个表。...但是,在此特定情况下,由于至少一个数据帧(具有steak和存储B)出现重复索引值,将产生错误: >>> pd.concat([food_transactions.set_index(['item

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南(十·一)

namesarray-like,默认为 None 要使用列名列表。如果文件不包含标题行,则应明确传递header=None。此列表不允许重复。...请注意,这只会缓存到一个临时目录,只会话期间有效你也可以指定一个永久存储。...这包含 pandas 模式版本,并将随每个修订版递增。 序列化时,所有日期都转换为 UTC。即使是时区无关值,也被视为具有偏移量为 0 UTC 时间。...文件不应该被压缩或指向在线源,而应存储本地磁盘上。此外,iterparse 应该是一个字典,其中键是文档重复节点(它们成为行),值是任何重复节点后代(即,子节点、孙子节点)元素或属性列表。...但是,如果您有一列看起来像日期字符串(实际上 Excel 没有格式化为日期),您可以使用 parse_dates 关键字将这些字符串解析为日期时间: pd.read_excel("path_to_file.xls

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pandas 重复数据处理大全(附代码)

继续更新pandas数据清洗,上一篇说到缺失值处理。 链接:pandas 缺失数据处理大全(附代码) 感兴趣可以关注这个话题pandas数据清洗,第一时间看到更新。...定位重复值 对于重复值,我们首先需要查看这些重复值是什么样形式,然后确定删除范围,而查询重复值需要用到duplicated函数。...比如按照姓名进行查重subset=['name'],那么具有相同名字的人就只会保留一个,很可能只是重名原因,而并非真正同一个人,所以可以按照姓名和出生日期两列查重,subset=['name','birthday...,还需要和查询方法配合使用df[df.duplicated()],比如: # 1、按user变量筛选重复值 frame[frame.duplicated(subset=['user'])] -----...默认为False,是否直接在原数据上删除重复或删除重复后返回副本。

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