首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Pandas数据分类

公众号:尤而小屋 作者:Peter 编辑:Pete 大家好,我是Peter~ 本文中介绍是Categorical类型,主要实现数据分类问题,用于承载基于整数类别展示或编码数据,帮助使用者获得更好性能和内存使用...--MORE--> 背景:统计重复值 在一个Series数据中经常会出现重复值,我们需要提取这些不同值并且分别计算它们频数: import numpy as np import pandas as...1, 1], dtype=int8) 如何生成Categorical对象 主要是两种方式: 指定DataFrame为Categorical对象 通过pandas.Categorical来生成 通过构造函数...max"]).reset\_index() results [008i3skNgy1gu1at3y12oj60ng09sdgh02.jpg] results["quartile"] # quartile保持原始分类信息...,也就是one-hot编码(独热码);产生DataFrame不同类别都是它,看下面的例子: data4 = pd.Series(["col1","col2","col3","col4"] \

8.5K20

【Python】基于某些删除数据重复值

Python按照某些去重,可用drop_duplicates函数轻松处理。本文致力用简洁语言介绍该函数。...# coding: utf-8 import os #导入设置路径库 import pandas as pd #导入数据处理库 import numpy as np #...导入数据处理库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多组合删除数据重复值') #把路径改为数据存放路径 name = pd.read_csv('name.csv...原始数据只有第二行和最后一行存在重复,默认保留第一条,故删除最后一条得到新数据框。 想要根据更多数去重,可以在subset添加。...如需处理这种类型数据去重问题,参见本公众号文章【Python】基于多组合删除数据重复值。 -end-

18K31
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

如何在 Pandas 创建一个空数据并向其附加行和

Pandas是一个用于数据操作和分析Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据有效实现。数据是一种二维数据结构。在数据数据以表格形式在行和对齐。...它类似于电子表格或SQL表或Rdata.frame。最常用熊猫对象是数据。大多数情况下,数据是从其他数据源(如csv,excel,SQL等)导入到pandas数据。...在本教程,我们将学习如何创建一个空数据,以及如何在 Pandas 向其追加行和。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。值也可以作为列表传递,而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例,我们创建了一个空数据。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们语法以及它们接受参数。这种学习对于那些开始使用 Python  Pandas 库对数据进行操作的人来说非常有帮助。

18930

对比Excel,Python pandas删除数据框架

标签:Python与Excel,pandas 删除也是Excel常用操作之一,可以通过功能区或者快捷菜单命令或者快捷键来实现。...上一篇文章,我们讲解了Python pandas删除数据框架中行一些方法,删除与之类似。然而,这里想介绍一些新方法。取决于实际情况,正确地使用一种方法可能比另一种更好。...准备数据框架 创建用于演示删除数据框架,仍然使用前面给出“用户.xlsx”数据。 图1 .drop()方法 与删除行类似,我们也可以使用.drop()删除。...如果要覆盖原始数据框架,则要包含参数inplace=True。 图2 del方法 del是Python一个关键字,可用于删除对象。我们可以使用它从数据框架删除。...实际上我们没有删除,而是创建了一个新数据框架,其中只包含用户姓名、城市和性别,有效地“删除”了其他两。然后,我们将新创建数据框架赋值给原始数据框架以完成“删除操作”。注意代码双方括号。

7.1K20

pandasloc和iloc_pandas获取指定数据行和

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君 实际操作我们经常需要寻找数据某行或者某,这里介绍我在使用Pandas时用到两种方法:iloc和loc。...读取第二行值 (2)读取第二行值 (3)同时读取某行某 (4)进行切片操作 ---- loc:通过行、名称或标签来索引 iloc:通过行、索引位置来寻找数据 首先,我们先创建一个...Dataframe,生成数据,用于下面的演示 import pandas as pd import numpy as np # 生成DataFrame data = pd.DataFrame(np.arange...[1,:] (2)读取第二值 # 读取第二全部值 data2 = data.loc[ : ,"B"] 结果: (3)同时读取某行某 # 读取第1行,第B对应值 data3...3, 2:4]第4行、第5取不到 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/178799.html原文链接:https://javaforall.cn

7.8K21

用过Excel,就会获取pandas数据框架值、行和

标签:python与Excel,pandas 至此,我们已经学习了使用Python pandas来输入/输出(即读取和保存文件)数据,现在,我们转向更深入部分。...在Python数据存储在计算机内存(即,用户不能直接看到),幸运pandas库提供了获取值、行和简单方法。 先准备一个数据框架,这样我们就有一些要处理东西了。...df.columns 提供(标题)名称列表。 df.shape 显示数据框架维度,在本例为4行5。 图3 使用pandas获取 有几种方法可以在pandas获取。...语法如下: df.loc[行,] 其中,是可选,如果留空,我们可以得到整行。由于Python使用基于0索引,因此df.loc[0]返回数据框架第一行。...在pandas,这类似于如何索引/切片Python列表。 要获取前三行,可以执行以下操作: 图8 使用pandas获取单元格值 要获取单个单元格值,我们需要使用行和交集。

18.9K60

利用pandas我想提取这个楼层数据,应该怎么操作?

一、前言 前几天在Python白银交流群【东哥】问了一个Pandas数据处理问题。问题如下所示:大佬们,利用pandas我想提取这个楼层数据,应该怎么操作?...其他【暂无数据】这些数据需要删除,其他有数字就正常提取出来就行。 二、实现过程 这里粉丝目标应该是去掉暂无数据,然后提取剩下数据楼层数据。看需求应该是既要层数也要去掉暂无数据。...目标就只有一个,提取楼层数据就行,可以直接跳过暂无数据这个,因为暂无数据里边是没有数据,相当于需要剔除。...如果你也有类似这种数据分析小问题,欢迎随时来交流群学习交流哦,有问必答! 三、总结 大家好,我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

7810

Pandas 数据分析 5 个实用小技巧

我攥了很久才汇总出这个小技巧系列手册,现暂命名为:《Pandas数据分析小技巧系列手册1.0》 我会一篇5个小技巧陆续推送出来,如果可以欢迎星标我公众号:Python与算法社区 小技巧1:如何使用map...对某些做特征工程?...小技巧2:使用 replace 和正则清洗数据 Pandas 强项在于数据分析,自然就少不了数据清洗。 一个快速清洗数据小技巧,在某列上使用 replace 方法和正则,快速完成值清洗。...day_of_year int_number date 0201935020193502019-12-16 1201936520193652019-12-31 22020120200012020-01-01 小技巧5:如何将分类中出现次数较少值归为...这也是我们在数据清洗、特征构造面临一个任务。

2.3K20

Pandas教程

作为每个数据科学家都非常熟悉和使用最受欢迎和使用工具之一,Pandas库在数据操作、分析和可视化方面非常出色 为了帮助你完成这项任务并对Python编码更加自信,我用Pandas上一些最常用函数和方法创建了本教程...默认情况下,它只计算数值数据主统计信息。结果用pandas数据表示。 data.describe() ? b) 添加其他非标准值,例如“方差”。...c) 显示分类数据。...d) 通过传递参数include='all',将同时显示数字和非数字数据。 data.describe(include='all') ? e) 别忘了通过在末尾添加.T来数据。...某些特征标准差 data.Age.std() 14.526497332334044 某些特征方差 data.Age.var() 211.0191247463081 h)额外 问题1-显示分类特征

2.8K40

数据清理便捷工具箱

在下面的代码片段数据清洗代码被封装在了一些函数,代码目的十分直观。你可以直接使用这些代码,无需将它们嵌入到需要进行少量参数修改函数。 1....这时,我们就需要将分类变量转换成数值变量然后再将它们作为模型输入。对于数据可视化任务来说,我建议大家保留分类变量,从而让可视化结果有更明确解释,便于理解。 4....你可以很容易地使用 df['col_1'].replace 来处理该问题,其中「col_1」是数据 df 。 6....例如,你希望当第一某些特定字母结尾时,将第一和第二数据拼接在一起。根据你需要,还可以在拼接工作完成后将结尾字母删除掉。 8....这意味着我们可能不得不将字符串格式数据换为根据我们需求指定日期「datetime」格式,以便使用这些数据进行有意义分析和展示。 ?

74840

精通 Pandas 探索性分析:1~4 全

pandas 将 Excel 文件数据换为 Pandas 数据Pandas 内部为此使用 Excel rd库。...我们还将看到如何将字符串值换为datetime数据类型。...将函数应用于 Pandas 序列或数据 在本节,我们将学习如何将 Python 预构建函数和自构建函数应用于 pandas 数据对象。...接下来,我们了解如何将函数应用于多个或整个数据值。 我们可以使用applymap()方法。 它以类似于apply()方法方式工作,但是在多或整个数据上。...我们看到了如何处理 Pandas 缺失值。 我们探索了 Pandas 数据索引,以及重命名和删除 Pandas 数据。 我们学习了如何处理和转换日期和时间数据

28K10

分析你个人Netflix数据

第3步:把你数据加载到一个Jupyter笔记本 我们将导入pandas库并将Netflix数据CSV读入pandas数据框: import pandas as pd df = pd.read_csv...将字符串转换为PandasDatetime和Timedelta 我们两个时间相关数据看起来确实正确,但是这些数据实际存储格式是什么?...代码: # 将“Start Time”更改为数据索引 df = df.set_index('Start Time') # 从UTC时区转换为东部时间 df.index = df.index.tz_convert...在我们数据探索,我们注意到当某些内容(如章节预览)在主页上自动播放时,它将被视为我们数据视图。 然而,只看两秒钟预告片和真正看一部电视剧是不一样!...再一次,friends.head()或friends.sample()是检查我们工作好方法,但为了保持隐私,我将再次使用df.shape以确认某些行已从数据删除。

1.7K50

数据ETL实践探索(5)---- 大数据ETL利器之 pandas

在下面的代码片段数据清洗代码被封装在了一些函数,代码目的十分直观。...这时,我们就需要将分类变量转换成数值变量然后再将它们作为模型输入。对于数据可视化任务来说,我建议大家保留分类变量,从而让可视化结果有更明确解释,便于理解。...你可以很容易地使用 df[‘col_1’].replace 来处理该问题,其中「col_1」是数据 df 。...在字符串开头有一些空格是很常见。因此,当你想要删除字符串开头空格时,这种方法很实用。...例如,你希望当第一某些特定字母结尾时,将第一和第二数据拼接在一起。根据你需要,还可以在拼接工作完成后将结尾字母删除掉。

1.3K30
领券