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30 个 Python 函数,加速你数据分析处理速度!

Pandas 是 Python 中最广泛使用数据分析和操作库。它提供了许多功能和方法,可以加快 「数据分析」 和 「预处理」 步骤。...:选择带标签 iloc:选择索引 我们首先创建 20 个随机索引进行选择 missing_index = np.random.randint(10000, size=20) 我们将使用 loc 将某些值更改为...例如,地理列具有 3 个唯一值和 10000 。 我们可以通过将其数据类型更改为"类别"来节省内存。...ser= pd.Series([2,4,5,6,72,4,6,72]) ser.pct_change() 29.基于字符串筛选 我们可能需要根据文本数据客户名称)筛选观测值()。...30.设置数据帧样式 我们可以通过使用返回 Style 对象 Style 属性来实现此目的,它提供了许多用于格式化和显示数据选项。例如,我们可以突出显示最小值或最大值。

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Python—关于Pandas缺失值问题(国内唯一)

是否还有其他类型丢失数据不太明显(无法通过Pandas轻松检测到)? 了说明我意思,让我们开始研究示例。 我们要使用数据是非常小房地产数据集。...稍后我们将使用它来重命名一些缺失值。 导入库后,我们将csv文件读取到Pandas数据中。 使用该方法,我们可以轻松看到前几行。...这些是Pandas可以检测到缺失值。 回到我们原始数据集,让我们看一下“ ST_NUM”列。 ? 第三列中有一个空单元格。在第七中,有一个“ NA”值。 显然,这些都是缺失值。...从前面的示例中,我们知道Pandas将检测到第7空单元格为缺失值。让我们用一些代码进行确认。...要尝试将条目更改为整数,我们使用。int(row) 如果可以将值更改为整数,则可以使用Numpy's将条目更改为缺少值。np.nan 另一方面,如果不能将其更改为整数,我们pass将继续。

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使用pandas进行文件读写

pandas数据分析利器,既然是处理数据,首先要做的当然是从文件中将数据读取进来。pandas支持读取非常多类型文件,示意如下 ?...') 和python内置csv模块相比,pandas代码非常简洁,只需要一就可以搞定了。...# 默认注释标识符为# >>> pd.read_csv('test.csv', comment = "#") # 默认行为,指定第一作为表头,即数据列名 >>> pd.read_csv('test.csv...,指定索引对应列为数据标签 >>> pd.read_csv('test.csv', index_col=0) # usecols参数根据索引选择部分列 >>> pd.read_csv('test.csv..., 表示不输出数据列标签 >>> a.to_csv('test1.csv', header = None) # index = False, 表示不输出数据标签 >>> a.to_csv('test1

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30 个小例子帮你快速掌握Pandas

读取数据集 本次演示使用Kaggle上提供客户流失数据集[1]。 让我们从将csv文件读取到pandas DataFrame开始。...选择特定列 3.读取DataFrame一部分行 read_csv函数允许按读取DataFrame一部分。有两种选择。第一个是读取前n。...missing_index = np.random.randint(10000,size = 20) 接下来将某些值更改为np.nan(缺失值)。...例如,Geography列具有3个唯一值和10000。 我们可以通过将其数据类型更改为category来节省内存。...25.绘制直方图 Pandas不是数据可视化库,但用它创建一些基本图形还是非常简单。 我发现使用Pandas创建基本图比使用其他数据可视化库更容易。 让我们创建Balance列直方图。

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【Mark一下】46个常用 Pandas 方法速查表

你可以粗略浏览本文,了解Pandas常用功能;也可以保存下来,作为以后数据处理工作时速查手册,没准哪天就会用上呢~ 1创建数据对象 Pandas最常用数据对象是数据(DataFrame)和Series...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。...有关更多数据文件读取将在第三章介绍,本节介绍从对象和文件创建数据方式,具体如表1所示: 表1 Pandas创建数据对象 方法用途示例示例说明read_table read_csv read_excel...[0:2)之间,列名为'col1'和'col2'记录,索引不包含2 提示 如果选择特定索引数据,直接写索引值即可。...col2值为b记录 5 数据预处理操作 Pandas数据预处理基于整个数据或Series实现,整个预处理工作包含众多项目,本节列出通过Pandas实现场景功能。

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Python替代Excel Vba系列(三):pandas处理不规范数据

本文要点: 使用 pandas 处理不规范数据pandas索引。...如下是一个 DataFrame 组成部分: 红框中是 DataFrame 值部分(values) 上方深蓝色中是 DataFrame 列索引(columns),注意,为什么方框不是一?...类似于平时复合表头。 左方深蓝色中是 DataFrame 索引(index)。本质上是与列索引一致,只是 index 用于定位,columns 用于定位列。...pandas 中通过 stack 方法,可以把需要列索引转成行索引。 用上面的数据作为例子,我们需要左边索引显示每天上下午气温和降雨量。...---- 数据如下: ---- ---- 最后 本文通过实例展示了如何在 Python 中使用 xlwings + pandas 灵活处理各种不规范格式表格数据

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数据分析之Pandas(一)

数据分析之Pandas(一) 0.说在前面 今日来谈谈数据分析pandas使用,本来今天出cs231n全连接网络更新,结果没写成文章,太长了,至少2000-3000字,今晚有课,所以就没写成,明天继续搞...# 按或列设置 # 列批处理,F列全改为NaN df['F'] = np.nan print(df) 4.5 添加Series序列(长度必须对齐) df['E'] = pd.Series([1,2,3,4,5,6...[2,:]=np.nan df.ix['20180823'] = np.nan print(df) 5.Pandas处理丢失数据 5.1 创建含NaN矩阵 # Pandas处理丢失数据 import...pandas as pd import numpy as np # 创建含NaN矩阵 # 如何填充和删除NaN数据dates = pd.date_range('20180820',periods=6...16 17.0 18.0 19 2018-08-25 20 21.0 22.0 23 ''' 5.2 删除掉有NaN或列 # 删除掉有NaN或列 print(df.dropna(

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Pandas Sort:你 Python 数据排序指南

最常见数据分析是使用电子表格、SQL或pandas 完成。使用 Pandas 一大优点是它可以处理大量数据并提供高性能数据操作能力。...Pandas 排序方法入门 快速提醒一下,DataFrame是一种数据结构,和列都带有标记轴。您可以按或列值以及或列索引对 DataFrame 进行排序。...和列都有索引,它是数据在 DataFrame 中位置数字表示。您可以使用 DataFrame 索引位置从特定或列中检索数据。默认情况下,索引号从零开始。您也可以手动分配自己索引。...Y Manual 5-spd 1993 [100 rows x 10 columns] 您已经创建了一个使用多个值排序 DataFrame。请注意索引是如何没有特定顺序。...就像in.sort_values()默认参数是,您可以通过传递 更改为降序。对索引进行排序对数据本身没有影响,因为值不变。

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python对100G以上数据进行排序,都有什么好方法呢

学习 Pandas排序方法是开始或练习使用 Python进行基本数据分析好方法。最常见数据分析是使用电子表格、SQL或pandas 完成。...Pandas 排序方法入门 快速提醒一下,DataFrame是一种数据结构,和列都带有标记轴。您可以按或列值以及或列索引对 DataFrame 进行排序。...和列都有索引,它是数据在 DataFrame 中位置数字表示。您可以使用 DataFrame 索引位置从特定或列中检索数据。默认情况下,索引号从零开始。您也可以手动分配自己索引。...Y Manual 5-spd 1993 [100 rows x 10 columns] 您已经创建了一个使用多个值排序 DataFrame。请注意索引是如何没有特定顺序。...就像in.sort_values()默认参数是,您可以通过传递 更改为降序。对索引进行排序对数据本身没有影响,因为值不变。

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三个你应该注意错误

假设促销数据存储在一个DataFrame中,看起来像下面这样(实际上不会这么小): 如果你想跟随并自己做示例,以下是用于创建这个DataFramePandas代码: import pandas as...在PandasDataFrame上进行索引非常有用,主要用于获取和设置数据子集。 我们可以使用和列标签以及它们索引值来访问特定和标签集。 考虑我们之前示例中促销DataFrame。...操作按预期执行(即值更新为45),但我们不应该忽视这个警告。 根据Pandas文档,“分配给链式索引乘积具有内在不可预测结果”。主要原因是我们无法确定索引操作是否会返回视图或副本。...loc:按和列标签进行选择 iloc:按和列位置进行选择 默认情况下,Pandas将整数值(从0开始)分配为标签。因此,标签和索引值变得相同。...现在让我们使用loc方法执行相同操作。由于标签和索引值是相同,我们可以使用相同代码(只需将iloc更改为loc)。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南(四)

例如,假设我们想看到小费金额如何随一周中日期而变化 - DataFrameGroupBy.agg()允许您向分组数据传递一个字典,指示要应用于特定函数。...索引值也是持久,因此���果重新排列DataFrame中特定标签不会改变。 查看 索引文档 以了解如何有效使用Index。 复制 vs....传递给数据,返回所有具有True��。...索引值也是持久,因此如果重新排序DataFrame,则特定标签不会更改。 查看 索引文档以获取更多关于如何有效使用Index信息。 副本 vs....索引值也是持久,因此如果重新排列DataFrame中,则特定标签不会更改。 查看索引文档以了解如何有效地使用Index。

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Day4.利用Pandas数据处理

b 1 1 b 1 c 2 2 c 2 d 3 3 d 2 e 4 4 e 2 将一列数据变为索引好处是,索引从0开始,如果要按照表格中一列,id列中序号,从1...','M',32],['Sansa','F',18],['Arya','F',14]],columns=['name','gender','age']) # 先创建一个DataFrame,用来增加进数据最后一...new=pd.DataFrame({'name':'lisa','gender':'F','age':19 },index=[0]) print(new) # print("--在原数据df最后一新增一...数据处理包含以下四个部分: 对Series过滤NaN 对DataFrame过滤NaN 填充缺失数据 移除重复数据 from numpy import nan as NaN # 通过pandasdropna...#传入thresh=n保留至少有n个非NaN数据: df4 = df print(df4.dropna(thresh=1)) # thresh等于1表示一含有一个非NaN数据则保留 df5 =

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Pandas知识点-缺失值处理

Pandas空值有三个:np.nan (Not a Number) 、 None 和 pd.NaT(时间格式空值,注意大小写不能错),这三个值可以用Pandas函数isnull(),notnull...从Python解释器来看,np.nan类型是float,None类型是NoneType,两者在Pandas中都显示为NaN,pd.NaT类型是PandasNaTType,显示为NaT。...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,在数据处理过程中,也可能产生缺失值,除0计算,数字与空值计算等。 二、判断缺失值 1....axis: axis参数默认为0('index'),按删除,即删除有空值。将axis参数修改为1或‘columns’,则按列删除,即删除有空值列。...将how参数修改为all,则只有一(或列)数据中全部都是空值才会删除该行(或列)。 thresh: 表示删除空值界限,传入一个整数。

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PandasGUI:使用图形用户界面分析 Pandas 数据

Pandas 是我们经常使用一种工具,用于处理数据,还有 seaborn 和 matplotlib用于数据可视化。...(titanic) 这是我们数据,我们可以滚动查看数据。...可以看到表示 NaN空单元格。可以通过单击单元格并编辑其值来编辑数据。只需单击特定列即可根据特定列对数据进行排序。在下图中,我们可以通过单击fare 列对数据进行排序。...PandasGUI 中过滤器 假设我们想查看 MSSubClass 值大于或等于 120 。...上述查询表达式将是: Pandas GUI 中统计信息 汇总统计数据为您提供了数据分布概览。在pandas中,我们使用describe()方法来获取数据统计信息。

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5种高效利用value-counts函数方法,一键提升数据挖掘姿势水平

此函数返回 pandas 数据中各个项数量。但在使用 value-counts 函数大多数时候用到是默认参数。因此,在这篇短文中,作者介绍了如何通过自定义参数来实现更多功能。 ?...也就是说,对于数据任何列,value-counts () 方法会返回该列每个项计数。 语法 Series.value_counts() 参数 ?...值计数 默认情况下,无效值(NaN)是不会被包含在结果中。...它跟 pd.cut 函数很像,让我们来看一下它是如何在 Fare 这一列大显身手吧!...因此,我们可以看到,value_counts() 函数是一个非常方便工具,我们可以使用这一代码进行一些有趣分析。

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模型|利用Python语言做逻辑回归算法

我们将使用泰坦尼克数据“半清理”版本,如果您使用直接托管在Kaggle上数据集,您可能需要做一些额外清理。 导入库 让我们导入一些库来开始吧! Pandas和Numpy更容易分析。...pandas一个数据开始。...我们稍后可能会删除这个,或者将其更改为另一个特性,“Cabin Known: 1或0” 让我们继续可视化更多数据! 根据性别存活下来的人数计数图。...数据清洗 我们想要填充缺失年龄数据,而不是仅仅删除缺失年龄数据。一种方法是填入所有乘客平均年龄。然而,我们可以更聪明地了解这一点,并按乘客级别检查平均年龄。...sns.heatmap(train.isnull(),yticklabels=False,cbar=False,cmap='viridis') 让我们继续,删除Cabin列和宝NaN

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