申明:本系列文章是自己在学习《利用Python进行数据分析》这本书的过程中,为了方便后期自己巩固知识而整理。
根据 Businessbroadway 的一项分析,数据专业人员将会花高达 60% 的时间用于收集、清理和可视化数据。
在缺失值的处理上,主要配合使用 sklearn.preprocessing 中的Imputer类、Pandas和Numpy。其中由于Pandas对于数据探索、分析和探查的支持较为良好,因此围绕Pandas的缺失值处理较为常用。
成功爬取到我们所需要的数据以后,接下来应该做的是对资料进行清理和转换, 很多人遇到这种情况最自然地反应就是“写个脚本”,当然这也算是一个很好的解决方法,但是,python中还有一些第三方库,像Numpy,Pandas等,不仅可以快速简单地清理数据,还可以让非编程的人员轻松地看见和使用你的数据。接下来就让我们一起学习使用Pandas!
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。
作者:KOALA https://zhuanlan.zhihu.com/p/60241672
在真实的数据中,往往会存在缺失的数据。pandas在设计之初,就考虑了这种缺失值的情况,默认情况下,大部分的计算函数都会自动忽略数据集中的缺失值,同时对于缺失值也提供了一些简单的填充和删除函数,常见的几种缺失值操作技巧如下
在实际应用中对于数据进行分析的时候,经常能看见缺失值,下面来介绍一下如何利用pandas来处理缺失值。常见的缺失值处理方式有,过滤、填充。
由于在公众号上文本字数太长可能会影响阅读体验,因此过于长的文章,我会使用"[L1]"来进行分段。这系列将介绍Pandas模块中的Series,本文主要介绍:
Pandas-17.缺失数据 以如下代码作为例子: df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3), index=["a", "c", "e", "f", "h"], columns=["A","B","C"]) df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']) print(df) ''' A B C a -0.096388 -1.679405 -0.38381
今天主要带大家来实操学习下Pandas,因为篇幅原因,分为了两部分,本篇为下。上篇内容见:小白也能看懂的Pandas实操演示教程(上)。
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经常会有一些朋友问我类似的问题,“哎呀,这个数据该怎么处理啊,我希望结果是这样的,麻烦刘老师帮我看看。”、“刘老师,怎么把一列数据拆分出来,并取出最后一个拆分结果呀?”、“刘老师,怎么将Json数据读入到Python中呢?”。在我看来,这些问题都可以借助于Pandas模块完成,因为Pandas属于专门做数据预处理的数据科学包。下面来介绍一下我认为Pandas模块中需要掌握的功能和函数。
在很多情况下,有些数据并不是完整的,丢失了部分值,这一节将学习如何处理这些丢失的数据。
在数据分析和建模中,经常会遇到变量值缺失的情况,这是非常常见的。为了保证数据指标的完整性以及可利用性,通常我们会采取特殊的方式对其进行处理。
在数据分析和机器学习的一些任务里面,对于数据集的某些列或者行丢弃,以及数据集之间的合并操作是非常常见的. 1、合并操作 pandas.merge pandas.merge(left, right, how=’inner’, on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=(‘_x’, ‘_y’), copy=True, indicator=False) 作用:通过执
pandas中的一些入门操作 Pandas导入 import pandas as pd import numpy as np 创建DataFram # 手动穿件数据集 df = pd.DataFrame([ [1001,'Mike',20], [1002,'Bob',21], [1003,'Alice',22], ]) # 从磁盘导入数据集 df = pd.read_excel('c:/Users/58212/Desktop/house_info_00
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:
data= pd.Series([0.25,0.5,0.75,1.0]) 默认索引是数字
今天是pandas数据处理专题的第四篇文章,我们一起来聊聊DataFrame的基本运算。
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