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pandas基础:pandas中对数值四舍五入

标签:pandas,Python 本文中,将介绍如何在pandas中将数值向上、向下舍入到最接近数字。...为便于演示,创建下面简单示例数据集: import pandas as pd import numpy as np df= pd.DataFrame({'a':[3.14159, 1.234, 3.456...例如,要四舍五入到2位小数: 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,该方法返回输入上限(即向上舍入数字)。...用不同条件对数据框架进行取整 round()方法中decimals参数可以是整数值,也可以是字典。这使得同时对多个进行取整变得容易。...可以将第一四舍五入到2位小数,并将第二四舍五入到最接近千位,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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【Mark一下】46个常用 Pandas 方法速查表

数据与R中DataFrame格式类似,都是一个二维数组。Series则是一个一维数组,类似于列表。数据Pandas中最常用数据组织方式和对象。...,列名为字典3个key,每一为key对应value 2 查看数据信息 查看信息常用方法包括对总体概况、描述性统计信息、数据类型和数据样本查看,具体如表2所示: 表2 Pandas常用查看数据信息方法汇总...'col2=="b"')) Out: col1 col2 col3 1 1 b 1筛选数据中col2为b记录 5 数据预处理操作 Pandas数据预处理基于整个数据或...本节功能具体如表5所示: 表5 Pandas常用预处理方法 方法用途示例示例说明T数据,行和转换In: print(data2.T) Out: 0 1 2 col1 2...a True 1 1 b True 2 0 a False直接丢弃带有缺失行fillna填充缺失,可设置为固定值以及不同填充方法In: print(data2

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数据导入与预处理-拓展-pandas筛选与修改

数据修改--替换 5. 数据修改-修改数据类型 1.3 数据新增 1. 数据新增-增加 固定值 2. 数据新增-增加 计算 3. 数据新增-增加 比较 4. 数据新增-新增多 5....数据筛选与修改 数据增删改查是 pandas 数据分析中最高频操作,分组、聚合、透视、可视化等多个操作中,数据筛选、修改操作也会不断出现。...数据修改–替换 替换(单) # 数据修改--替换(单) 将金牌数列数字 0 替换为 无 df_new['金牌数'].replace(0,'无',inplace=True) df_new 输出为...: 替换(多值) # 数据修改--替换(多值) # 将 无 替换为 缺失 将 0 替换为 None import numpy as np df_new.replace(['无',0]...数据新增-增加 固定值 固定值 新增一 比赛地点,为 东京 # 重新加载数据 并 新增一 比赛地点,为 东京 df_new['比赛地点'] = '东京' df_new 输出为: 2.

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python下Pandas中DataFrame基本操作(二),DataFrame、dict、array构造简析

DataFrame简介:   DataFrame是一个表格型数据结构,它含有一组有序,每可以是不同类型(数值、字符串、布尔等)。...one', 'two'], columns=['year', 'state']) year state one 1 2 two 3 4 4:Python中将列表转换成为数据有两种情况...:第一种是两个不同列表转换成一个数据,第二种是一个包含不同子列表列表转换成为数据。...7 3 4 8 第二种:将包含不同子列表列表转换为数据 from pandas.core.frame import DataFrame a=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]#包含两个不同子列表...参考资料:《利用Python进行数据分析》 一个空dataframe中插入数据 def test(): LIST=[1,2,3,4] empty = pd.DataFrame(columns

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Pandas将列表(List)转换为数据(Dataframe)

Python中将列表转换成为数据有两种情况:第一种是两个不同列表转换成一个数据,第二种是一个包含不同子列表列表转换成为数据。...第一种:两个不同列表转换成为数据 from pandas.core.frame import DataFrame a=[1,2,3,4]#列表a b=[5,6,7,8]#列表b c={"a" : a,...4 8 第二种:将包含不同子列表列表转换为数据 from pandas.core.frame import DataFrame a=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]#包含两个不同子列表...data=data.T#置之后得到想要结果 data.rename(columns={0:'a',1:'b'},inplace=True)#注意这里0和1都不是字符串 print(data)...a b 0 1 5 1 2 6 2 3 7 3 4 8 到此这篇关于Pandas将列表(List)转换为数据(Dataframe)文章就介绍到这了,更多相关Pandas 列表转换为数据框内容请搜索

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Python替代Excel Vba系列(三):pandas处理不规范数据

.replace(['/','nan'],np.nan),把读取进来有些无效换为 nan,这是为了后续操作方便。...此外 pandas 中有各种内置填充方式。 ffill 表示用上一个有效填充。 合并单元格很多时候就是第一个有,其他为空,ffill 填充方式刚好适合这样情况。...如下是一个 DataFrame 组成部分: 红框中是 DataFrame 部分(values) 上方深蓝色中是 DataFrame 索引(columns),注意,为什么方框不是一行?...类似于平时复合表头。 左方深蓝色中是 DataFrame 行索引(index)。本质上是与索引一致,只是 index 用于定位行,columns 用于定位列。...如下图: 不妨 excel 透视表上操作一下,把一个放入列区域字段移到行区域上,就是上图结果。 ---- ---- 回到我们例子。

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Python代码实操:详解数据清洗

(df) 通过Pandas生成一个6行4,列名分别为'col1'、'col2'、'col3'、'col4'数据。...另外,如果是直接替换为特定应用,也可以考虑使用Pandas replace 功能。...使用不同缺失策略时,需要注意以下几个问题: 缺失处理前提是已经可以正确识别所有缺失字段,关于识别的问题在使用Pandas读取数据时可通过设置 na_values 指定。...但是如果数据已经读取完毕并且不希望再重新读取,那可以使用Pandas replace 功能将指定字符串(或列表)替换为 NaN。...除了可以使用固定值替换外(这种情况下即使替换了该特征也没有实际参与模型价值),最合理方式是先将全部为缺失删除,然后再做其他处理。

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不再纠结,一文详解pandasmap、apply、applymap、groupby、agg...

map()还有一个参数na_action,类似R中na.action,取值为None或ingore,用于控制遇到缺失处理方式,设置为ingore时串行运算过程中将忽略Nan原样返回。...譬如这里我们编写一个使用到多数据函数用于拼成对于每一行描述性的话,并在apply()用lambda函数传递多个进编写好函数中(当调用DataFrame.apply()时,apply()串行过程中实际处理是每一行数据...输出多数据 有些时候我们利用apply()会遇到希望同时输出多数据情况,apply()中同时输出多时实际上返回是一个Series,这个Series中每个元素是与apply()中传入函数返回顺序对应元组...三、聚合类方法 有些时候我们需要像SQL里聚合操作那样将原始数据按照某个或某些离散型进行分组再求和、平均数等聚合之后pandas中分组运算是一件非常优雅事。...3.1 利用groupby()进行分组 要进行分组运算第一步当然就是分组,pandas中对数据进行分组使用到groupby()方法。

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数据科学学习手札69)详解pandasmap、apply、applymap、groupby、agg

genderF、M转换为女性、男性,可以有以下几种实现方式: ● 字典映射   这里我们编写F、M与女性、男性之间一一映射字典,再利用map()方法来得到映射: #定义F->女性,M->男性映射字典...map()还有一个参数na_action,类似R中na.action,取值为'None'或'ingore',用于控制遇到缺失处理方式,设置为'ingore'时串行运算过程中将忽略Nan原样返回。...三、聚合类方法   有些时候我们需要像SQL里聚合操作那样将原始数据按照某个或某些离散型进行分组再求和、平均数等聚合之后pandas中分组运算是一件非常优雅事。...3.1 利用groupby()进行分组   要进行分组运算第一步当然就是分组,pandas中对数据进行分组使用到groupby()方法,其主要使用到参数为by,这个参数用于传入分组依据变量名称,...,键为变量名,为对应聚合函数字符串,譬如{'v1':['sum','mean'], 'v2':['median','max','min]}就代表对数据v1进行求和、均值操作,对v2进行中位数

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不再纠结,一文详解pandasmap、apply、applymap、groupby、agg...

None或ingore,用于控制遇到缺失处理方式,设置为ingore时串行运算过程中将忽略Nan原样返回。...譬如这里我们编写一个使用到多数据函数用于拼成对于每一行描述性的话,并在apply()用lambda函数传递多个进编写好函数中(当调用DataFrame.apply()时,apply()串行过程中实际处理是每一行数据...有些时候我们利用apply()会遇到希望同时输出多数据情况,apply()中同时输出多时实际上返回是一个Series,这个Series中每个元素是与apply()中传入函数返回顺序对应元组...三、聚合类方法 有些时候我们需要像SQL里聚合操作那样将原始数据按照某个或某些离散型进行分组再求和、平均数等聚合之后pandas中分组运算是一件非常优雅事。...3.1 利用groupby()进行分组 要进行分组运算第一步当然就是分组,pandas中对数据进行分组使用到groupby()方法。

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Pandas行列转换4大技巧

本文介绍Pandas中4个行列转换方法,包含: melt 置T或者transpose wide_to_long explode(爆炸函数) 最后回答一个读者朋友问到数据处理问题。...: frame:要处理数据DataFrame。...pandasT属性或者transpose函数就是实现行转列功能,准确地说就是置 简单置 模拟了一份数据,查看结果: [008i3skNgy1gxenewxbo0j30pu0mgdgr.jpg...] 最后看一个简单案例: [008i3skNgy1gxenhj6270j30p20riwgh.jpg] wide_to_long函数 字面意思就是:将数据集从宽格式转换为长格式 wide_to_long...有下面的这样一份数据,需求: 每个shop下每个fruit各自shop占比 fruit = pd.DataFrame({ "shop":["shop1","shop3","shop2","shop3

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Day8.数据清洗

如果存在重复记录,就使用 Pandas 提供 drop_duplicates() 来删除重复数据。.../中位数/众数插补 使用固定值 将缺失用常量替换 最近临插补 在记录中找到与缺失样本最接近样本该属性插补 回归方法 对含有缺失变量,根据已有数据和与有关其他变量(因变量)数据建立拟合模型来预测缺失...进行插之前会对数据进行异常值检测,2020/2/21日数据是异常(数据大于5000),所以也把此日期数据定义为空缺,进行补数。...数据变换 数据清洗除了对异常值和缺失进行处理外,本身数据质量还存在一些问题,也要观察数据后对其进行变换,这里涉及一小不分变换,下面仅列出两种常见情况: 1.数据单位不统一 我们统计重量时会发现...# 获取 weight 数据中单位为 lbs 数据 rows_with_lbs = df['weight'].str.contains('lbs').fillna(False) # 将 lbs转换为

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通宵翻译Pandas官方文档,写了这份Excel万字肝货操作!

df.sort_values("col1", inplace=True) 数据输入和输出 1. 利用构造一个数据DataFrame Excel电子表格中,可以直接输入到单元格中。... Pandas 中,您使用特殊方法从/向 Excel 文件读取和写入。 让我们首先基于上面示例中数据,创建一个新 Excel 文件。 tips.to_excel("....过滤 Excel 中,过滤是通过图形菜单完成。 可以通过多种方式过滤数据,其中最直观是使用布尔索引。...按排序 Excel电子表格中排序,是通过排序对话完成pandas 有一个 DataFrame.sort_values() 方法,它需要一个列表来排序。...查找和替换 Excel 查找对话将您带到匹配单元格。 Pandas 中,这个操作一般是通过条件表达式一次对整个或 DataFrame 完成。

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左手用R右手Python系列——数据塑型与长宽转换

转换之后,长数据结构保留了原始宽数据Name、Conpany字段,同时将剩余年度指标进行堆栈,转换为一个代表年度类别维度和对应年度指标。(即转换后,所有年度字段被降维化了)。...除此之外,tidyr包中spread函数解决数据宽方面也是很好一个选择。...Python中我只讲两个函数: melt #数据长 pivot_table #数据宽 Python中Pandas包提供了与R语言中reshape2包内几乎同名melt函数来对数据进行塑型...奇怪是我好像没有pandas中找到对应melt数据宽函数(R语言中都是成对出现)。...pandas数据透视表函数提供如同Excel原生透视表一样使用体验,即行标签、标签、度量值等操作,根据使用规则,行列主要操作维度指标,主要操作度量指标。

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没错,这篇文章教你妙用Pandas轻松处理大规模数据

在这篇文章中,我们将介绍 Pandas 内存使用情况,以及如何通过为数据(dataframe)中(column)选择适当数据类型,将数据内存占用量减少近 90%。...数据内部表示 底层,Pandas 按照数据类型将分成不同块(blocks)。这是 Pandas 如何存储数据前十二预览。 你会注意到这些数据块不会保留对列名引用。...category 类型底层使用整数类型来表示该,而不是原始Pandas 用一个单独字典来映射整数值和相应原始之间关系。当某一包含数值集有限时,这种设计是很有用。...当我们将换为 category dtype 时,Pandas 使用了最省空间 int 子类型,来表示一中所有的唯一。 想要知道我们可以怎样使用这种类型来减少内存使用量。...我们深入分析之前,我们首先选择一个对象,当我们将其转换为 categorical type时,观察下会发生什么。我们选择了数据集中第二 day_of_week 来进行试验。

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Python3分析Excel数据

有两种方法可以Excel文件中选取特定: 使用索引 使用标题 使用索引pandas设置数据方括号中列出要保留索引或名称(字符串)。...用pandas基于标题选取Customer ID和Purchase Date两种方法: 在数据名称后面的方括号中将列名以字符串方式列出。...pandas将所有工作表读入数据字典,字典中键就是工作表名称,就是包含工作表中数据数据。所以,通过字典键和之间迭代,可以使用工作簿中所有的数据。...然后,用loc函数每个工作表中选取特定,创建一个筛选过数据列表,并将这些数据连接在一起,形成一个最终数据。...工作簿中读取一组工作表 一组工作表中筛选特定行 用pandas工作簿中选择一组工作表,read_excel函数中将工作表索引或名称设置成一个列表。

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python-Python与SQLite数据库-使用Python执行SQLite查询(二)

最后,我们使用一个循环遍历所有行,并打印它们。使用fetchall()获取列名和类型当我们查询数据库时,通常需要知道每名称和数据类型。...我们使用一个列表推导式来提取列名和类型,并使用print()函数打印它们。使用fetchall()和pandas库获取数据pandas是一个强大数据分析库,可以用于处理和分析数据。...Python中,我们可以使用pandas库将查询结果转换为数据,并使用数据来处理数据。...以下是一个将customers表格中数据换为数据示例:import sqlite3import pandas as pd# Create a connection to the databaseconn...然后,我们使用pd.read_sql_query()函数执行SQL查询,并将结果转换为数据。最后,我们使用print()函数打印数据内容。

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时间序列数据处理,不再使用pandas

而对于多变量时间序列,则可以使用带有多二维 Pandas DataFrame。然而,对于带有概率预测时间序列,每个周期都有多个情况下,情况又如何呢?...维度:多元序列 ""。 样本:和时间图(A)中,第一周期为 [10,15,18]。这不是一个单一,而是一个列表。...比如一周内商店概率预测,无法存储二维Pandas数据中,可以将数据输出到Numpy数组中。...Gluonts数据集是Python字典格式时间序列列表。可以将长式Pandas数据换为Gluonts。...将图(3)中宽格式商店销售额转换一下。数据帧中每一都是带有时间索引 Pandas 序列,并且每个 Pandas 序列将被转换为 Pandas 字典格式。

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Pandas速查卡-Python数据科学

刚开始学习pandas时要记住所有常用函数和方法显然是有困难,所以Dataquest(https://www.dataquest.io/)我们主张查找pandas参考资料(http://pandas.pydata.org...('1900/1/30', periods=df.shape[0]) 添加日期索引 查看/检查数据 df.head(n) 数据前n行 df.tail(n) 数据后n行 df.shape() 行数和数...) 所有唯一和计数 选择 df[col] 返回一维数组col df[[col1, col2]] 作为新数据返回 s.iloc[0] 按位置选择 s.loc['index_one'] 按索引选择...) 将数组数据类型转换为float s.replace(1,'one') 将所有等于1换为'one' s.replace([1,3],['one','three']) 将所有1替换为'one',...df.describe() 数值汇总统计信息 df.mean() 返回所有平均值 df.corr() 查找数据之间相关性 df.count() 计算每个数据非空数量 df.max

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图解Python numpy基本操作

Numpy是python一个非常基础且通用库,基本上常见pandas,opencv,pytorch,TensorFlow等都会用到。...可以从最简单也是最直观数据分析学起来,并且试着从知乎知学堂出品数据分析课开始。 Numpy与List异同点 他俩非常相似,同样都是容器,都能快速取值修改,但是插入和删除会慢一点。...注意,所有创建包含固定值vector方法都有_like函数 还有经典arange和linspace方法 !...- * / 和 ** 都可 也可以matrix与单个数,matrix与vector,vector与vector进行运算 行向量 向量 二维置如下,一维也就是vector置为自己本身 reshape...复制操作,tile整个复制,repeat可以理解为挨个复制 delete删除操作 删除同时也可以插入 append操作,只能在末尾操作 如果只增加固定值,也可以用pad 网格化 c和python都很麻烦

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