毋庸置疑,Pandas是使用最广泛的 Python 库之一,它提供了许多功能和方法来执行有效的数据处理和数据分析。
字符串是一种常见的数据类型,我们遇到的文本、json数据等都是属于字符串的范畴。Python内置了很多处理字符串的方法,这些方法为我们处理和清洗数据提供了很大的便利。
# 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd 为什么要用str属性 文本数据也就是我们常说的字符串,Pandas 为 Series 提供了 str 属性,通过它可以方便的对每个元素进行操作。 index = pd.Index(data=["Tom", "Bob", "Mary", "James", "Andy", "Alice"], name="name") data = { "age": [18, 30, np.nan, 40, np.nan, 3
python字符串应该是python里面最重要的数据类型了,因此学会怎么处理各种各样的字符串,显得尤为重要。
要处理文本数据,需要比数字类型的数据更多的清理步骤。为了从文本数据中提取有用和信息,通常需要执行几个预处理和过滤步骤。
对于文本数据的处理(清洗),是现实工作中的数据时不可或缺的功能,在这一节中,我们将介绍Pandas的字符串操作。Python内置一系列强大的字符串处理方法,但这些方法只能处理单个字符串,处理一个序列的字符串时,需要用到for循环。
Pandas作为Python数据分析的首选框架,不仅功能强大接口丰富,而且执行效率也相比原生Python要快的多,这是得益于Pandas底层由C实现,同时其向量化执行方式也非常利于并行计算。更重要的是,这种向量化操作不仅适用于数值计算,对于文本和时间格式也有着良好的支持,而这就不得不从Pandas的属性接口谈起。
Python 的一个优点是它在处理和操作字符串数据方面相对容易。Pandas 构建于此之上,并提供了一套全面的向量化字符串操作,它们成为处理(阅读“清理”部分)实际数据时所需的重要部分。在本节中,我们将介绍一些 Pandas 字符串操作,然后使用它们来部分清理从互联网收集的,非常混乱的食谱数据集。
注意:这里的时间转换后的格式可以根据需要设定,eg:dt.strftime('%Y/%m/%d')
之前黄同学曾经总结过一些Pandas函数,主要是针对字符串进行一系列的操作。在此基础上我又扩展了几倍,全文较长,建议先收藏。
sort_values()提供了从mergeesort,heapsort和quicksort中选择算法的一个配置。Mergesort是唯一稳定的算法
这一系列一共三部分,里面的一些技巧可能暂时用不上,但是相信总有一天你会接触到,建议收藏
https://github.com/SeafyLiang/Python_study
read 函数不带参数使用时会一次读入文件的全部内容,因为会占用系统的内存,可以选择分块读入再进行拼接:
在pandas中,通过DataFrame来存储文件中的内容,其中最常见的数据类型就是字符串了。针对字符串,pandas提供了一系列的函数,来提高操作效率。
工作中最近常用到pandas做数据处理和分析,特意总结了以下常用内容。 pandas常用速查 引入依赖 # 导入模块 import pymysql import pandas as pd import numpy as np import time # 数据库 from sqlalchemy import create_engine # 可视化 import matplotlib.pyplot as plt # 如果你的设备是配备Retina屏幕的mac,可以在jupyter notebook中,使用下
字符串是一种常见的数据类型,在 Python 中对字符串进行操作是非常常见的需求。本篇博客将介绍字符串的基本概念,包括索引、切片和常用方法,并通过实例代码演示它们的应用。
在使用商户信息数据时,通常直接拿到的数据会存在数据信息杂乱都情况,需要经过一定清洗整理才可以使用,本次就通过一个小案例介绍商户信息数据清理的基本方法。
本文是【统计师的Python日记】第9天的日记 回顾一下: 第1天学习了Python的基本页面、操作,以及几种主要的容器类型。 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 第4、5两天掌握了Pandas这个库的基本用法。 第6天学习了数据的合并堆叠。 第7天开始学习数据清洗,着手学会了重复值删除、异常值处理、替换、创建哑变量等技能。 第8天接着学习数据清洗,一些常见的数据处理技巧,如分列、去除空白等被我一一攻破 原文复习(点击查看): 第1天:谁来给我讲讲Pyt
来源:www.cnblogs.com/jclian91/p/12305471.html
pandas是一个Python语言的软件包,在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候,这是一个非常常用的基础编程库。本文是对它的一个入门教程。
我们在上篇day04-数据类型中简单介绍了一下字符串,以及字符串的下标,今天我们来详细认识下字符串。
接着之前的文章,在这里我们来看一些利用pandas处理文本数据,利用索引,loc, iloc,ix,属性选取数据
上次我们介绍了几个pandas函数,如nlargest()、pct_change()和explode(),《学会这些好用的pandas函数,让你的数据处理更快人一步》让大家可以更快的求取前N组数据、计算数据之间变化率以及将列表元素数据展开为一列等等。
本文是【统计师的Python日记】第8天的日记 回顾一下: 第1天学习了Python的基本页面、操作,以及几种主要的容器类型。 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 第4、5两天掌握了Pandas这个库的基本用法。 第6天学习了数据的合并堆叠。 第7天开始学习数据清洗,着手学会了重复值删除、异常值处理、替换、创建哑变量等技能。 原文复习(点击查看): 第1天:谁来给我讲讲Python? 第2天:再接着介绍一下Python呗 【第3天:Numpy你好】 【第
这篇万字长文,是黄同学辛苦为大家辛苦翻译排版。希望大家一定从头到尾学习,否则,可能会找不到操作的数据源。
更多帮助参见:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html
字符串作为平时使用最多的数据类型,其常用的操作我们还是很有必要熟记于心的,本文整理了多种字符串的操作的案例,还是非常用心,记得点赞收藏哦
一个数据分析师,最怕的一件事情莫过于在没有数据的情况下,让你去做一个详细的数据分析报告。确实,巧妇难为无米之炊,数据是数据分析、数据挖掘乃至数据可视化最最基础的元素。
pandas.read_csv参数详解 pandas.read_csv参数整理 读取CSV(逗号分割)文件到DataFrame 也支持文件的部分导入和选择迭代 更多帮助参见:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html 参数: filepath_or_buffer : str,pathlib。str, pathlib.Path, py._path.local.LocalPath or any object with a read() method (
pandas.read_csv参数整理 读取CSV(逗号分割)文件到DataFrame 也支持文件的部分导入和选择迭代 更多帮助参见:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html 参数: filepath_or_buffer : str,pathlib。str, pathlib.Path, py._path.local.LocalPath or any object with a read() method (such as a file handl
则表达式, 是一门独立的搜索和匹配字符串的语言,只不过在各种编程语言中得到了实现,其中perl语言的正则表达式堪称是范本,很多其他编程语言都参考perl的正则语法来实现。python中的正则表达式通过内置模块re来实现,与perl的正则表达式操作类似,如果你熟悉perl语言的话,对于python的正则也可以轻松上手。
为了巩固所学的知识,作者尝试着开始发布一些学习笔记类的博客,方便日后回顾。当然,如果能帮到一些萌新进行新技术的学习那也是极好的。作者菜菜一枚,文章中如果有记录错误,欢迎读者朋友们批评指正。(博客的参考源码可以在我主页的资源里找到,如果在学习的过程中有什么疑问欢迎大家在评论区向我提出)
字符串是以单引号'或双引号"括起来的任意文本,字符串'ac'只有a,c这2个字符。如果'本身也是一个字符,那就可以用""括起来,比如"I'm Jack"包含的字符是I,',m,空格,J,a,c,K这8个字符。
选自Dataquest 作者:Alex Yang 机器之心编译 参与:Panda 正则表达式对数据处理而言非常重要。近日,Dataquest 博客发布了一篇针对入门级数据科学家的正则表达式介绍文章,通过实际操作详细阐述了正则表达式的使用方法和一些技巧。 数据科学家的一部分使命是操作大量数据。有时候,这些数据中会包含大量文本语料。比如,假如我们需要搞清楚「巴拿马文件 [注意,可能是敏感词]」丑闻中谁给谁发送过邮件,那么我们就要筛查 1150 万份文档!我们可以采用人工方式,亲自阅读每一封电子邮件,但我们也可以
正则表达式可以拼接,如果A和B都是正则表达式,那么 AB也是正则表达式.如果字符串p匹配A并且另一个字符串q匹配B, 那么pq可以匹配 AB.这就构成了由简单构建复杂的基础.除非:
数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel,有些人使用SQL,有些人使用Python。对于某些任务,使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大的数据集。使用基于 Python 构建的开源机器学习库。你可以轻松导入和导出不同格式的数据。
我将从正则表达式开始讲Python的标准库。正则表达式是文字处理中常用的工具,而且不需要额外的系统知识或经验。我们会把系统相关的包放在后面讲解。 正则表达式(regular expression)主要功能是从字符串(string)中通过特定的模式(pattern),搜索想要找到的内容。 语法 之前,我们简介了字符串相关的处理函数。我们可以通过这些函数实现简单的搜索功能,比如说从字符串“I love you”中搜索是否有“you”这一子字符串。但有些时候,我们只是模糊地知道我们想要找什么,而不能具体说出我是
从上面两段代码中很容易就可以看得出来,使用正则表达式来校验手机号明显要比纯python 代码来的精简得多。
数据清理是数据分析过程中的关键步骤,它涉及识别缺失值、重复行、异常值和不正确的数据类型。获得干净可靠的数据对于准确的分析和建模非常重要。
今天给大家介绍两个Pandas中处理文本数据的函数,主要功能是从文本内容中提取想要的信息:extract + extractall
Python 中的变量不需要声明。每个变量在使用前都必须赋值,变量赋值以后该变量才会被创建。
程序本质上就是用于去处理计算机中的数据的流程,计算机里面有图片,视频,文本,音乐等不同类型的数据。在Python中同样对数据进行了划分,正是因为有了各种数据类型,程序才可以“有的放矢”地进行各种不同数据操作而不至于乱套。
发现是因为result2参数为一个字符串,而字符串中出现了单引号 ‘,mysql语句受到影响报错。
作者:ROGER HUANG 本文翻译自:http://code-love.com/2017/04/30/excel-sql-python/ 来源:https://www.jianshu.com/p/51bb7726231b 本教程的代码和数据可在 Github 资源库 中找到。有关如何使用 Github 的更多信息,请参阅本指南。 数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel,有些人使用SQL,有些人使用Python。对于某些任务,使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大
参考链接: Python字符串方法3| strip,lstrip,rstrip,min,max,maketrans,translate,replace和expandtabs
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