在本文中,我将分享一些Python函数,它们可以帮助我们进行数据清理,特别是在以下方面: 删除未使用的列 删除重复项 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。...inplace=True将直接对数据帧本身执行操作,默认情况下,它将创建另一个副本,你必须再次将其分配给数据帧,如df = df.drop(columns="Unnamed: 13")。...在df["Sex"].unique和df["Sex"].hist()的帮助下,我们发现此列中还存在其他值,如m,M,f和F。...处理空数据 ? 此列中缺少3个值:-、na和NaN。pandas不承认-和na为空。在处理它们之前,我们必须用null替换它们。...df["Age"].median用于计算数据的中位数,而fillna用于中位数替换缺失值。 现在你已经学会了如何用pandas清理Python中的数据。我希望这篇文章对你有用。
重要的是,在进行数据分析或机器学习之前,需要我们对缺失的数据进行适当的识别和处理。许多机器学习算法不能处理丢失的数据,需要删除整行数据,其中只有一个丢失的值,或者用一个新值替换(插补)。...missingno库可以使用pip命令安装: pip install missingno 数据集 在本教程中,我们将使用 Xeek and FORCE 2020举办的机器学习竞赛中公开可用数据集的一个子集...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。...我们可以使用的另一种快速方法是: df.isna().sum() 这将返回数据帧中包含了多少缺失值的摘要。
Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据,如 SQL 表或 Excel 表; 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据; 带有行/列标签的任意矩阵数据(同构类型或者是异构类型...事实上,数据根本不需要标记就可以放入 Pandas 结构中。...用于将一个 Series 中的每个值替换为另一个值,该值可能来自一个函数、也可能来自于一个 dict 或 Series。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时,如果对其中一个数据帧进行更改,另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题,可以使用 copy () 函数。...Changed value'# printing data print(new) print(data) select_dtypes() select_dtypes() 的作用是,基于 dtypes 的列返回数据帧列的一个子集
Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据,如SQL表或Excel表; 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据; 带有行/列标签的任意矩阵数据(同构类型或者是异构类型); 其他任意形式的统计数据集...事实上,数据根本不需要标记就可以放入Pandas结构中。...用于将一个Series中的每个值替换为另一个值,该值可能来自一个函数、也可能来自于一个dict或Series。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时,如果对其中一个数据帧进行更改,另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题,可以使用copy ()函数。...Changed value'# printing data print(new) print(data) select_dtypes() select_dtypes()的作用是,基于dtypes的列返回数据帧列的一个子集
虽然 fillna 在最简单的情况下工作得很好,但只要数据中的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的技术。...图片来自 Pixabay Pandas 有三种通过调用 fillna()处理丢失数据的模式: method='ffill':ffill 或 forward fill 向前查找非空值,直到遇到另一个非空值...不幸的是,在收集数据的过程中,有些数据丢失了。...有人可能会得出结论,在我们的样本中有一个子组的女孩体重较重。因为我们预先构建了分布,所以我们知道情况并非如此。但如果这是真实的数据,我们可能会从中得出错误的结论。 ?...下载数据帧中的数据示例 让我们看看我们每年有多少国家的数据。 ?
下面我们给大家介绍Pandas在Python中的定位。 ? 01 了解Pandas 要很好地理解pandas,关键之一是要理解pandas是一系列其他python库的包装器。...data frame的核心内部模型是一系列NumPy数组和pandas函数。 pandas利用其他库来从data frame中获取数据。...另一个因素是向量化操作的能力,它可以对整个数据集进行操作,而不只是对一个子数据集进行操作。...03 通过DTYPES高效地存储数据 当通过read_csv、read_excel或其他数据帧读取函数将数据帧加载到内存中时,pandas会进行类型推断,这可能是低效的。...pandas默认为64位整数,我们可以节省一半的空间使用32位: ? 04 处理带有块的大型数据集 pandas允许按块(chunk)加载数据帧中的数据。
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。...df[['Geography','Exited','Balance']].sample(n=6).reset_index(drop=True) 17.将特定列设置为索引 我们可以将数据帧中的任何列设置为索引...df['Geography'] = df['Geography'].astype('category') 24.替换值 替换函数可用于替换数据帧中的值。...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。...我已经在数据帧中添加了df_new名称。 ? df_new[df_new.Names.str.startswith('Mi')] ?
在科学计算库中,我发现Pandas对数据科学操作最为有用。Pandas,加上Scikit-learn提供了数据科学家所需的几乎全部的工具。本文旨在提供在Python中处理数据的12种方法。...◆ ◆ ◆ 我们开始吧 从导入模块和加载数据集到Python环境这一步开始: ? # 1–布尔索引 如果你想根据另一列的条件来筛选某一列的值,你会怎么做?...注:第二个输出中使用了head()函数,因为结果中包含很多行。 # 3–填补缺失值 ‘fillna()’可以一次性解决:以整列的平均数或众数或中位数来替换缺失值。...# 8–数据帧排序 Pandas允许在多列之上轻松排序。可以这样做: ? ? 注:Pandas的“排序”功能现在已不再推荐。我们用“sort_values”代替。...# 12–在一个数据帧的行上进行迭代 这不是一个常用的操作。毕竟你不想卡在这里,是吧?有时你可能需要用for循环迭代所有的行。例如,我们面临的一个常见问题是在Python中对变量的不正确处理。
Pandas是专门用于数据挖掘的开源python库,也可用于数据分析。Pandas以Numpy为基础,借力Numpy模块在计算方面性能高的优势;同时基于matplotlib,能够简便的画图。...在Pandas版本0.20.0之前使用Panel结构存储三维数组。它有很大的缺点,比如生成的对象无法直接看到数据,如果需要看到数据,需要进行索引。...# major_axis - axis 1,它是每个数据帧(DataFrame)的索引(行)。 # minor_axis - axis 2,它是每个数据帧(DataFrame)的列。...np.fillna(value, inplace=True) value:替换成的值 inplace:True:会修改原数据,False:不替换修改原数据,生成新的对象 b.缺失值不是nan,替换成nan...离散化方法经常作为数据挖掘的工具。 7.2什么是数据的离散化? 答:连续属性的离散化就是在连续属性的值域上,将值域划分为若干个离散的区间,最后用不同的符号或整数值代表落在每个子区间中的属性值。
Pandaral·lel 的想法是将pandas计算分布在计算机上所有可用的CPU上,以显着提高速度。...DataFrame的简单用例df和要应用的函数func,只需替换经典apply的parallel_apply。...并行应用进度条 并配有更复杂的情况下使用带有pandas DataFrame df,该数据帧的两列column1,column2和功能应用func: # Standard pandas apply df.groupby...parallel_apply时,Pandaral·lel: 实例化一个Pyarrow Plasma共享内存 https://arrow.apache.org/docs/python/plasma.html 为每个CPU创建一个子进程...,然后要求每个CPU在DataFrame的子部分上工作 将所有结果合并到父进程中
在本章中,您将学习如何从数据帧中选择一个数据列,该数据列将作为序列返回。 使用此一维对象可以轻松显示不同的方法和运算符如何工作。 许多序列方法返回另一个序列作为输出。...在第 1 章,“Pandas 基础”的“选择序列”秘籍中对此进行了介绍。 通常需要关注当前工作数据集的一个子集,这是通过选择多个列来完成的。...在 Pandas 中,这几乎总是一个数据帧,序列或标量值。 准备 在此秘籍中,我们计算移动数据集每一列中的所有缺失值。...从某种意义上说,Pandas 结合了使用整数(如列表)和标签(如字典)选择数据的能力。 选择序列数据 序列和数据帧是复杂的数据容器,具有多个属性,这些属性使用索引运算符以不同方式选择数据。...另一方面,第 2 步的汇总统计信息似乎在告诉我们,在很多观察中,该数据高度偏向右侧,比中位数大一个数量级。
PyGWalker可以简化Jupyter笔记本的数据分析和数据可视化工作流程,方法是将panda数据帧转换为Tableau风格的用户界面进行可视化探索。...它集成了Jupyter笔记本(或其他基于Jupyter的笔记本)和Graphic Walker,后者是Tableau的另一种开源替代品。它允许数据科学家通过简单的拖放操作分析数据并可视化模式。...在Jupyter笔记本中使用pygwalker 将pygwalker和pandas导入您的Jupyter笔记本以开始。...import pandas as pd import pygwalker as pyg 您可以在不破坏现有工作流的情况下使用pygwalker。...若要创建由维度中的值划分的多个子视图的分面视图,请将维度放入行或列中以创建分面视图。规则类似于Tableau。 您可以查看表中的数据框架,并配置分析类型和语义类型。
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。 一、什么是缺失值 对数据而言,缺失值分为两种,一种是Pandas中的空值,另一种是自定义的缺失值。 1....从Python解释器来看,np.nan的类型是float,None的类型是NoneType,两者在Pandas中都显示为NaN,pd.NaT的类型是Pandas中的NaTType,显示为NaT。...在获取数据时,可能会有一些数据无法得到,也可能数据本身就没有,造成了缺失值。对于这些缺失值,在获取数据时通常会用一些符号之类的数据来代替,如问号?,斜杠/,字母NA等。...找到这些值后,将其替换成np.nan,数据就只有空值一种缺失值了。 此外,在数据处理的过程中,也可能产生缺失值,如除0计算,数字与空值计算等。 二、判断缺失值 1....除了可以在fillna()函数中传入method参数指定填充方式外,Pandas中也实现了不同填充方式的函数,可以直接调用。
轴标签统称为索引 一、pandas.Series 构造函数 pandas.Series(data, index, dtype, copy) 编号 参数 描述 1 data 数据采取各种形式,如:ndarray..., dtype, copy) 编号 参数 描述 1 data 数据采取各种形式,如:ndarray,series,map,lists,dict,constant和另一个DataFrame。...这只有在没有索引传递的情况下才是这样。 4 dtype 每列的数据类型。 5 copy 如果默认值为False,则此命令(或任何它)用于复制数据。...创建DataFrame Pandas数据帧(DataFrame)可以使用各种输入创建 列表 字典 系列(Series) Numpy ndarrays 另一个数据帧(DataFrame) 列表 import...,dict,constant和另一个数据帧(DataFrame) items axis=0 major_axis axis=1 minor_axis axis=2 dtype 每列的数据类型 copy
总结 在本章中,我们介绍了 Pandas 并研究了它的作用。 我们探索了 Pandas 序列数据帧并创建了它们。 我们还研究了如何将数据添加到序列和数据帧中。 最后,我们介绍了保存数据帧。...处理 Pandas 数据帧中的丢失数据 在本节中,我们将研究如何处理 Pandas 数据帧中的丢失数据。 我们有几种方法可以检测对序列和数据帧都有效的缺失数据。...例如,我们可以尝试用非缺失数据的平均值填充一列中的缺失数据。 填充缺失的信息 我们可以使用fillna方法来替换序列或数据帧中丢失的信息。...如果给定单个值,那么所有指示缺少信息的条目将被该值替换。dict可用于更高级的替换方案。dict的值可以对应于数据帧的列;例如, 可以将其视为告诉如何填充每一列中的缺失信息。...如果使用序列来填充序列中的缺失信息,那么过去的序列将告诉您如何用缺失的数据填充序列中的特定条目。 类似地,当使用数据帧填充数据帧中的丢失信息时,也是如此。
在我的案例中,我想在 10KB 和 10TB 的数据上使用相同的 Pandas 脚本,并且希望 Pandas 在处理这两种不同量级的数据时速度一样快(如果我有足够的硬件资源的话)。...我什么时候应该调用 .persist() 将 DataFrame 保存在内存中? 这个调用在 Dask 的分布式数据帧中是不是有效的? 我什么时候应该重新分割数据帧?...使用 Pandas on Ray 的时候,用户看到的数据帧就像他们在看 Pandas 数据帧一样。...我们要速度,也要扩展性 Dask 默认是以多线程的模式运行的,这意味着一个 Dask 数据帧的所有分割部分都在一个单独的 Python 进程中。...然而,如果一个 Python 进程需要将一个小的 Pandas 数据帧发送到另一个进程,则该数据帧必须通过 Pickle 进行串行化处理,然后在另一个进程中进行去串行化处理,因为这两个进程没有共享内存。
三、处理,转换和重塑数据 在本章中,我们将学习以下主题: 使用inplace参数修改 Pandas 数据帧 使用groupby方法的场景 如何处理 Pandas 中的缺失值 探索 Pandas 数据帧中的索引...参数修改 Pandas 数据帧 在本节中,我们将学习如何使用inplace参数修改数据帧。...在下一节中,我们将学习如何在 Pandas 数据帧中进行数据集索引。 在 Pandas 数据帧中建立索引 在本节中,我们将探讨如何设置索引并将其用于 Pandas 中的数据分析。...重命名 Pandas 数据帧中的列 在本节中,我们将学习在 Pandas 中重命名列标签的各种方法。 我们将学习如何在读取数据后和读取数据时重命名列,并且还将看到如何重命名所有列或特定列。...从 Pandas 数据帧中删除列 在本节中,我们将研究如何从 Pandas 的数据集中删除列或行。 我们将详细了解drop()方法及其参数的功能。
在功能方面,现代PySpark在典型的ETL和数据处理方面具有与Pandas相同的功能,例如groupby、聚合等等。...[k1ruio56d2.png] 因为数据来回复制过多,在分布式 Java 系统中执行 Python 函数在执行时间方面非常昂贵。...3.complex type 如果只是在Spark数据帧中使用简单的数据类型,一切都工作得很好,甚至如果激活了Arrow,一切都会非常快,但如何涉及复杂的数据类型,如MAP,ARRAY和STRUCT。...这意味着在UDF中将这些列转换为JSON,返回Pandas数据帧,并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现 将实现分为三种不同的功能: 1)...,但针对的是Pandas数据帧。
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