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python数据分析——数据预处理

Python提供了丰富的库和工具来处理这些问题，如pandas库可以帮助我们方便地处理数据框（DataFrame）中的缺失值和重复值。对于异常值，我们可以通过统计分析、可视化等方法来识别和处理。...dropna()方法用于删除含有缺失值的行。 【例】当某行或某列值都为NaN时,才删除整行或整列。这种情况该如何处理? 关键技术: dropna()方法的how参数。...利用duplicated()方法检测冗余的行或列,默认是判断全部列中的值是否全部重复,并返回布尔类型的结果。对于完全没有重复的行,返回值为False。...关键技术:该案例中,使用DataFrame的drop()方法,删除数据中某一列。 drop()方法的参数说明如下： labels:表示行标签或列标签。...按行删除数据 【例】对于上例中的DataFrame数据,请利用Python删除下面DataFrame实例的第四行数据。

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Python数据分析之数据预处理（数据清洗、数据合并、数据重塑、数据转换）学习笔记

dropna()和fillna()方法1.1.2.1 dropna()删除含有空值或缺失值的行或列1.1.2.2 fillna()方法可以实现填充空值或者缺失值    1.2 重复值的处理1.2.1...1.1.2.1 dropna()删除含有空值或缺失值的行或列  ​ axis：确定过滤行或列  ​ how：确定过滤的标准，默认是‘any’  ​ inplase:：False=不修改对象本身  1.1.2.2...，所以该方法返回一个由布尔值组成的Series对象，它的行索引保持不变，数据则变为标记的布尔值  强调注意：  ​ （1）只有数据表中两个条目间所有列的内容都相等时，duplicated()方法才会判断为重复值...数据重塑  3.1 重塑层次化索引  ​ Pandas中重塑层次化索引的操作主要是 stack()方法和 unstack()方法，前者是将数据的列“旋转”为行，后者是将数据的行“旋转”为列。 ...3.2 轴向旋转  ​ 在 Pandas中pivot()方法提供了这样的功能，它会根据给定的行或列索引重新组织一个 DataFrame对象。

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Python 数据分析（三）：初识 Pandas

print(s1.iteritems) # 取指定值 print(s2[0]) print(s2['6']) # 连续取值 print(s2[1:3]) print(s2['7':'8']) # 取不连续取值...[1, :]) # 连续多行和间隔的多列 print(df.loc[0:2, ['name', 'gender']]) # 间隔多行和间隔的多列 print(df.loc[[0, 2], ['name'..., 'gender']]) # 取一行 print(df.iloc[1]) # 取连续多行 print(df.iloc[0:3]) # 取间断的多行 print(df.iloc[[1, 3]]) # 取某一列...print(df.iloc[:, 0]) # 取某一个值 print(df.iloc[0, 1]) 3.3 添加删除 我们通过示例来看一下如何向 DataFrame 中添加数据以及如何从其中删除数据。...=True) print(pd7) ''' 删除 参数1：要删除的标签 参数2：0 表示行，1 表示列 参数3：是否在当前 df 中执行该操作 ''' df5.drop(['c'], axis=1, inplace

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数据专家最常使用的 10 大类 Pandas 函数 ⛵

info：数据集的总体摘要：包括列的数据类型和内存使用情况等信息。describe：提供数据集的描述性摘要（比如连续值的统计信息、类别型字段的频次信息等）。...图片 5.处理重复我们手上的数据集很可能存在重复记录，某些数据意外两次输入到数据源中，清洗数据时删除重复项很重要。...以下函数很常用：duplicated: 识别DataFrame中是否有重复，可以指定使用哪些列来标识重复项。drop_duplicates：从 DataFrame 中删除重复项。...一般建议大家先使用 duplicated检查重复项，确定业务上需要删除重复项，再使用这个函数。图片 6.处理缺失值现实数据集中基本都会存在缺失值的情况，下面这些函数常被用作检查和处理缺失值。...isnull：检查您的 DataFrame 是否缺失。dropna: 对数据做删除处理。注意它有很重要的参数how（如何确定观察是否被丢弃）和 thred（int类型，保留缺失值的数量）。

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Pandas图鉴(二)：Series 和 Index

对于非数字标签来说，这有点显而易见：为什么（以及如何）Pandas在删除一行后，会重新标记所有后续的行？对于数字标签，答案就有点复杂了。...你逐一进行了几次查询，每次都缩小了搜索范围，但只看了列的一个子集，因为同时看到所有的一百个字段是不现实的。现在你已经找到了目标行，想看到原始表中关于它们的所有信息。一个数字索引可以帮助你立即得到它。...从原理上讲，如下图所示： 一般来说，需要保持索引值的唯一性。例如，在索引中存在重复的值时，查询速度的提升并不会提升。...Pandas没有像关系型数据库那样的 "唯一约束"（该功能[4]仍在试验中），但它有一些函数来检查索引中的值是否唯一，并以各种方式删除重复值。 有时，但一索引不足以唯一地识别某行。...在Pandas中，它被称为MultiIndex（第4部分），索引内的每一列都被称为level。 索引的另一个重要特性是它是不可改变的。与DataFrame中的普通列相比，你不能就地修改它。

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数据分析与数据挖掘 - 07数据处理

它不仅仅包含各种数据处理的方法，也包含了从多种数据源中读取数据的方法，比如Excel、CSV等，这些我们后边会讲到，让我们首先从Pandas的数据类型开始学起。...如果我们想根据行和列来同时进行数据访问，我们可以使用loc方法来完成这个操作，代码如下： # 仅对行数据进行筛选 print(df['20201012':'20201015']) # 访问其中的一个值...(type(data)) 以上结果需要你注意的是返回值的类型，全部都是DataFrame，也就是说后边我们使用到的DataFrame的方法都适合来处理这些从文件中读取出来的数据。...现在我们来思考几个问题: 如何更改手机号字段的数据类型 如何根据出生日期和开始工作日期两个字段更新年龄和工龄两个字段 如何将手机号的中间四位隐藏起来 如何根据邮箱信息取出邮箱域名字段 如何基于other...Excel中的行不是对应的，根据返回结果我们可以看出，第9行是重复的，这里的重复数据指的是每一个字段都重复的数据。

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Pandas图鉴(三)：DataFrames

创建一个DataFrame 用已经存储在内存中的数据构建一个DataFrame竟是如此的超凡脱俗，以至于它可以转换你输入的任何类型的数据： 第一种情况，没有行标签，Pandas用连续的整数来标注行。...垂直stacking 这可能是将两个或多个DataFrame合并为一个的最简单的方法：你从第一个DataFrame中提取行，并将第二个DataFrame中的行附加到底部。...同时保持了左边DataFrame的索引值和行的顺序不变。...注意：要小心，如果第二个表有重复的索引值，你会在结果中出现重复的索引值，即使左表的索引是唯一的 有时，连接的DataFrame有相同名称的列。...然而，另一个快速、通用的解决方案，甚至适用于重复的行名，就是使用索引而不是删除。

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Pandas数据处理1、DataFrame删除NaN空值(dropna各种属性值控制超全)

Pandas数据处理——渐进式学习 ---- 目录 Pandas数据处理——渐进式学习 前言 环境 DataFrame删除NaN空值 dropna函数参数 测试数据 删除所有有空的行 axis属性值...版本：1.4.4 ---- DataFrame删除NaN空值 在数据操作的时候我们经常会见到NaN空值的情况，很耽误我们的数据清理，那我们使用dropna函数删除DataFrame中的空值。...df = df.dropna(thresh=2) print(df) 有2个nan就会删除行 subset属性值 我这里清除的是[name,age]两列只要有NaN的值就会删除行 import pandas...定义了填充空值的方法，                 pad / ffill表示用前面行/列的值，填充当前行/列的空值，                 backfill / bfill表示用后面行...0或'index'，表示按行删除；1或'columns'，表示按列删除。 inplace：是否原地替换。布尔值，默认为False。

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最全面的Pandas的教程！没有之一!

从现有的列创建新列： ? 从 DataFrame 里删除行/列 想要删除某一行或一列，可以用 .drop() 函数。...当你使用 .dropna() 方法时，就是告诉 Pandas 删除掉存在一个或多个空值的行（或者列）。删除列用的是 .dropna(axis=0) ，删除行用的是 .dropna(axis=1) 。...请注意，如果你没有指定 axis 参数，默认是删除行。 删除列： ? 类似的，如果你使用 .fillna() 方法，Pandas 将对这个 DataFrame 里所有的空值位置填上你指定的默认值。...数值处理 查找不重复的值 不重复的值，在一个 DataFrame 里往往是独一无二，与众不同的。找到不重复的值，在数据分析中有助于避免样本偏差。...除了列出所有不重复的值，我们还能用 .nunique() 方法，获取所有不重复值的个数： ? 此外，还可以用 .value_counts() 同时获得所有值和对应值的计数： ?

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Pandas必会的方法汇总，建议收藏！

9 .drop() 删除Series和DataFrame指定行或列索引。 10 .loc[行标签，列标签] 通过标签查询指定的数据，第一个值为行标签，第二值为列标签。...，选取单列或列子集 4 df.1oc[val1,val2] 通过标签，同时选取行和列 5 df.iloc[where] 通过整数位置，从DataFrame选取单个行或行子集 6 df.iloc[:,where...] 通过整数位置，从DataFrame选取单个列或列子集 7 df.iloc[where_i,where_j] 通过整数位置，同时选取行和列 8 df.at[1abel_i,1abel_j] 通过行和列标签...3 .drop_duplicates() 删除重复行，返回删除后的DataFrame对象。...举例：删除后出现的重复值： df['city'].drop_duplicates() 结语 文章中总结的是都是一些Pandas常用的方法，至于一些基础的概念还需要你学到Pandas的时候去理解，例如Series

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Pandas必会的方法汇总，数据分析必备！

9 .drop() 删除Series和DataFrame指定行或列索引。 10 .loc[行标签，列标签] 通过标签查询指定的数据，第一个值为行标签，第二值为列标签。...，选取单列或列子集 4 df.1oc[val1,val2] 通过标签，同时选取行和列 5 df.iloc[where] 通过整数位置，从DataFrame选取单个行或行子集 6 df.iloc[where_i...,where_j] 通过整数位置，同时选取行和列 7 df.at[1abel_i,1abel_j] 通过行和列标签，选取单一的标量 8 df.iat[i,j] 通过行和列的位置（整数），选取单一的标量...3 .drop_duplicates() 删除重复行，返回删除后的DataFrame对象。...举例：删除后出现的重复值： df['city'].drop_duplicates() 结语 文章中总结的是都是一些Pandas常用的方法，至于一些基础的概念还需要你学到Pandas的时候去理解，例如Series

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灰太狼的数据世界（三）

我们工作中除了手动创建DataFrame,绝大多数数据都是读取文件获得的，例如读取csv文件，excel文件等等，那下面我们来看看pandas如何读取文件呢？...删除不完整的行（dropna） 假设我们想删除任何有缺失值的行。这种操作具有侵略性，但是我们可以根据我们的需要进行扩展。 我们可以使用isnull来查看dataframe中是否有缺失值。...) 我们也可以增加一些限制，在一行中有多少非空值的数据是可以保留下来的（在下面的例子中，行数据中至少要有 5 个非空值） df1.drop(thresh=5) 删除不完整的列（dropna） 我们可以上面的操作应用到列上...删除重复值（drop_duplicates） 表中难免会有一些重复的记录，这时候我们需要把这些重复的数据都删除掉。...使用duplicated方法可以查找出是否有重复的行，使用drop_duplicated方法就可以直接将重复的行删除了。

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python数据科学系列：pandas入门详细教程

，仅支持一维和二维数据，但数据内部可以是异构数据，仅要求同列数据类型一致即可 numpy的数据结构仅支持数字索引，而pandas数据结构则同时支持数字索引和标签索引 从功能定位上看： numpy虽然也支持字符串等其他数据类型...、向前/向后填充等，也可通过inplace参数确定是否本地更改 删除空值，dropna，删除存在空值的整行或整列，可通过axis设置，也包括inplace参数 重复值 检测重复值，duplicated，...检测各行是否重复，返回一个行索引的bool结果，可通过keep参数设置保留第一行/最后一行/无保留，例如keep=first意味着在存在重复的多行时，首行被认为是合法的而可以保留 删除重复值，drop_duplicates...，可通过axis参数设置是按行删除还是按列删除 替换，replace，非常强大的功能，对series或dataframe中每个元素执行按条件替换操作，还可开启正则表达式功能 2 数值计算 由于pandas...；sort_values是按值排序，如果是dataframe对象，也可通过axis参数设置排序方向是行还是列，同时根据by参数传入指定的行或者列，可传入多行或多列并分别设置升序降序参数，非常灵活。

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快速提升效率的6个pandas使用小技巧

从剪切板中创建DataFrame pandas中的read_clipboard()方法非常神奇，可以把剪切板中的数据变成dataframe格式，也就是说直接在excel中复制表格，可以快速转化为dataframe...那如何处理缺失值呢？ 两种方式：删除和替换。...删除包含缺失值的行： df.dropna(axis = 0) 删除包含缺失值的列： df.dropna(axis = 1) 如果一列里缺失值超过10%，则删除该列： df.dropna(thresh...对连续数据进行离散化处理 在数据准备过程中，常常会组合或者转换现有特征以创建一个新的特征，其中将连续数据离散化是非常重要的特征转化方式，也就是将数值变成类别特征。...从多个文件中构建一个DataFrame 有时候数据集可能分布在多个excel或者csv文件中，但需要把它读取到一个DataFrame中，这样的需求该如何实现？

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数据分析之Pandas VS SQL！

对于数据开发工程师或分析师而言，SQL 语言是标准的数据查询工具。本文提供了一系列的示例，说明如何使用pandas执行各种SQL操作。...相关语法如下： loc，基于列label，可选取特定行（根据行index） iloc，基于行/列的位置 ix，为loc与iloc的混合体，既支持label也支持position at，根据指定行index...宝器带你画重点： subset，为选定的列做数据去重，默认为所有列； keep，可选择{'first', 'last', False}，保留重复元素中的第一个、最后一个，或全部删除； inplace ，...这是因为count()将函数应用于每个列，返回每个列中的非空记录的数量。具体如下： ? 还可以同时应用多个函数。例如，假设我们想要查看每个星期中每天的小费金额有什么不同。 SQL： ?...总结： 本文从Pandas里面基本数据结构Dataframe的固定属性开始介绍，对比了做数据分析过程中的一些常用SQL语句的Pandas实现。

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数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式，长文建议收藏

~ 按行 用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 从剪贴板创建 DataFrame 把 DataFrame 分割为两个随机子集 根据多个类别筛选 DataFrame 根据最大的类别筛选 DataFrame...操控缺失值 把字符串分割为多列 把 Series 里的列表转换为 DataFrame 用多个函数聚合 用一个 DataFrame 合并聚合的输出结果 选择行与列 重塑多重索引 Series 创建透视表...注意：如果索引值有重复、不唯一，这种方式会失效。 13. 根据多个类别筛选 DataFrame 预览 movies。 ? 查看 genre（电影类型）列。 ?...用 dropna() 删除列里的所有缺失值。 ? 只想删除列中缺失值高于 10% 的缺失值，可以设置 dropna() 里的阈值，即 threshold. ? 16....要解决这个问题得用 transform() 方法，这个方法执行同样的计算，但返回与原始数据行数一样的输出结果，本例中为 4622 行。 ?

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删除重复值，不只Excel，Python pandas更行

因此，我们将探讨如何使用Python从数据表中删除重复项，它超级简单、快速、灵活。 图1 准备用于演示的数据框架 可以到完美Excel社群下载示例Excel电子表格以便于进行后续操作。...第3行和第4行包含相同的用户名，但国家和城市不同。 删除重复值 根据你试图实现的目标，我们可以使用不同的方法删除重复项。最常见的两种情况是：从整个表中删除重复项或从列中查找唯一值。...我们将了解如何使用不同的技术处理这两种情况。 从整个表中删除重复项 Python提供了一个方法.drop_duplicates()可以帮助我们轻松删除重复项！...图4 这一次，我们输入了一个列名“用户姓名”，并告诉pandas保留最后一个的重复值。现在pandas将在“用户姓名”列中检查重复项，并相应地删除它们。...如果我们指定inplace=True，那么原始的df将替换为新的数据框架，并删除重复项。 图5 在列表或数据表列中查找唯一值 有时，我们希望在数据框架列的列表中查找唯一值。

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6个提升效率的pandas小技巧

从剪切板中创建DataFrame pandas中的read_clipboard()方法非常神奇，可以把剪切板中的数据变成dataframe格式，也就是说直接在excel中复制表格，可以快速转化为dataframe...还可以看缺失值在该列的占比是多少，用df.isna().mean()方法： df.isna().mean() ? 注意：这里isnull()和isna()使用效果一样。 那如何处理缺失值呢？...删除包含缺失值的行： df.dropna(axis = 0) 删除包含缺失值的列： df.dropna(axis = 1) 如果一列里缺失值超过10%，则删除该列： df.dropna(thresh...对连续数据进行离散化处理 在数据准备过程中，常常会组合或者转换现有特征以创建一个新的特征，其中将连续数据离散化是非常重要的特征转化方式，也就是将数值变成类别特征。...从多个文件中构建一个DataFrame 有时候数据集可能分布在多个excel或者csv文件中，但需要把它读取到一个DataFrame中，这样的需求该如何实现？

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Pandas 25 式

~ 按行 用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 从剪贴板创建 DataFrame 把 DataFrame 分割为两个随机子集 根据多个类别筛选 DataFrame 根据最大的类别筛选 DataFrame...操控缺失值 把字符串分割为多列 把 Series 里的列表转换为 DataFrame 用多个函数聚合 用一个 DataFrame 合并聚合的输出结果 选择行与列 重塑多重索引 Series 创建透视表...注意：如果索引值有重复、不唯一，这种方式会失效。 13. 根据多个类别筛选 DataFrame 预览 movies。 ? 查看 genre（电影类型）列。 ?...用 dropna() 删除列里的所有缺失值。 ? 只想删除列中缺失值高于 10% 的缺失值，可以设置 dropna() 里的阈值，即 threshold. ? 16....要解决这个问题得用 transform() 方法，这个方法执行同样的计算，但返回与原始数据行数一样的输出结果，本例中为 4622 行。 ?

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