在本文中,我将分享一些Python函数,它们可以帮助我们进行数据清理,特别是在以下方面: 删除未使用的列 删除重复项 数据映射 处理空数据 入门 我们将在这个项目中使用pandas,让我们安装包。...df.head()将显示数据帧的前5行,使用此函数可以快速浏览数据集。 删除未使用的列 根据我们的样本,有一个无效/空的Unnamed:13列我们不需要。我们可以使用下面的函数删除它。...inplace=True将直接对数据帧本身执行操作,默认情况下,它将创建另一个副本,你必须再次将其分配给数据帧,如df = df.drop(columns="Unnamed: 13")。...在该方法中,如果缺少任何单个值,则整个记录将从分析中排除。 如果我们确信这个特征(列)不能提供有用的信息或者缺少值的百分比很高,我们可以删除整个列。...现在你已经学会了如何用pandas清理Python中的数据。我希望这篇文章对你有用。如果我有任何错误或打字错误,请给我留言。
数据处理过程中,经常会遇到数据有缺失值的情况,本文介绍如何用Pandas处理数据中的缺失值。 一、什么是缺失值 对数据而言,缺失值分为两种,一种是Pandas中的空值,另一种是自定义的缺失值。 1....在获取数据时,可能会有一些数据无法得到,也可能数据本身就没有,造成了缺失值。对于这些缺失值,在获取数据时通常会用一些符号之类的数据来代替,如问号?,斜杠/,字母NA等。...在实际的应用中,一般不会按列删除,例如数据中的一列表示年龄,不能因为年龄有缺失值而删除所有年龄数据。 how: how参数默认为any,只要一行(或列)数据中有空值就会删除该行(或列)。...假如空值在第一行或第一列,以及空值前面的值全都是空值,则无法获取到可用的填充值,填充后依然保持空值。...limit: 表示填充执行的次数。如果是按行填充,则填充一行表示执行一次,按列同理。 在缺失值填充时,填充值是自定义的,对于数值型数据,最常用的两种填充值是用该列的均值和众数。
或字典(用于重命名行标签和列标签) reindex,接收一个新的序列与已有标签列匹配,当原标签列中不存在相应信息时,填充NAN或者可选的填充值 set_index/reset_index,互为逆操作,...loc和iloc应该理解为是series和dataframe的属性而非函数,应用loc和iloc进行数据访问就是根据属性值访问的过程 另外,在pandas早些版本中,还存在loc和iloc的兼容结构,即...需注意对空值的界定:即None或numpy.nan才算空值,而空字符串、空列表等则不属于空值;类似地,notna和notnull则用于判断是否非空 填充空值,fillna,按一定策略对空值进行填充,如常数填充...、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,...时间类型向量化操作,如字符串一样,在pandas中另一个得到"优待"的数据类型是时间类型,正如字符串列可用str属性调用字符串接口一样,时间类型列可用dt属性调用相应接口,这在处理时间类型时会十分有效。
在日常工作中,我们可能会从多个数据集中获取数据,并且希望合并两个或多个不同的数据集。这时就可以使用Pandas包中的Merge函数。...在Inner Join中,根据键之间的交集选择行。匹配在两个键列或索引中找到的相同值。...merge_ordered是为有序数据(如时间序列)开发的。所以我们创建另一个名为Delivery的数据集来模拟时间序列数据合并。...由于是外连接,一些数据点是空的。对于merge_ordered,有一个选项可以通过使用fill_method参数来填充缺失的值。...如果在正确的DataFrame中有多个重复的键,则只有最后一行用于合并过程。例如将更改delivery_date数据,使其具有多个不同产品的“2014-07-06”值。
Pandas 快速分析 在使用 missingno 库之前,pandas库中有一些特性可以让我们初步了解丢失了多少数据。...右上角表示数据帧中的最大行数。 在绘图的顶部,有一系列数字表示该列中非空值的总数。 在这个例子中,我们可以看到许多列(DTS、DCAL和RSHA)有大量的缺失值。...其他列(如WELL、DEPTH_MD和GR)是完整的,并且具有最大的值数。 矩阵图 如果使用深度相关数据或时间序列数据,矩阵图是一个很好的工具。它为每一列提供颜色填充。...如果在零级将多个列组合在一起,则其中一列中是否存在空值与其他列中是否存在空值直接相关。树中的列越分离,列之间关联null值的可能性就越小。...树状图可通过以下方式生成: msno.dendrogram(df) 在上面的树状图中,我们可以看到我们有两个不同的组。第一个是在右侧(DTS、RSHA和DCAL),它们都具有高度的空值。
如果调用append()的DataFrame和传入append()的DataFrame中有不同的列,则添加后会在不存在的列填充空值,这样即使两个DataFrame有不同的列也不影响添加操作。...将verify_integrity修改为True,如果添加的DataFrame中有相同的行索引,会抛出ValueError。...合并时根据指定的连接列(或行索引)和连接方式来匹配两个DataFrame的行。可以在结果中设置相同列名的后缀和显示连接列是否在两个DataFrame中都存在。...合并时根据指定的连接列(或行索引)和连接方式来匹配两个DataFrame的行,也可以设置相同列名的后缀,所以有时候join()和merge()可以相互转换。...联合操作是将一个DataFrame中的部分数据用另一个DataFrame中的数据替换或补充,通过一个函数来定义联合时取数据的规则。在联合过程中还可以对空值进行填充。
如果调用combine_first()方法的df1中数据非空,则结果保留df1中的数据,如果df1中的数据为空值且传入combine_first()方法的df2中数据非空,则结果取df2中的数据,如果df1...fmax()是numpy中实现的函数,用于比较两个数组,返回一个新的数组。返回两个数组中相同索引的最大值,如果其中一个数组的值为空则返回非空的值,如果两个数组的值都为空则返回第一个数组的空值。...自定义一个函数first_not_na()在合并时优先取非空的数据,这个函数实现的功能与combine_first(other)方法相同。 四合并时填充空值 ---- ?...fill_value: 先用fill_value填充DataFrame中的空值,再按传入的函数进行合并操作。 fill_value会填充DataFrame中所有列的空值,而且是在合并之前先填充。...overwrite: 如果调用combine()方法的DataFrame中存在的列,在传入combine()方法的DataFrame中不存在,则先在传入的DataFrame中添加一列空值。
1.Pandas 数据结构 要使用 Pandas,首先就得熟悉它的两个主要数据结构:Series和DataFrame。...Index会被完全使用,就像没有任何复制一样 method 插值(填充)方式 fill_value 在重新索引的过程中,需要引入缺失值时使用的替代值 limit 前向或后向填充时的最大填充量 tolerance...向前后向后填充时,填充不准确匹配项的最大间距(绝对值距离) level 在Multilndex的指定级别上匹配简单索引,否则选取其子集 copy 默认为True,无论如何都复制;如果为False,则新旧相等就不复制...,其索引和列为原来那两个DataFrame的并集: print(df1 + df2) 如果DataFrame对象相加,没有共用的列或行标签,结果都会是空: import pandas as pd...Series的索引匹配到DataFrame的列,然后沿着行一直向下广播: print(frame - series) 如果某个索引值在DataFrame的列或Series的索引中找不到,则参与运算的两个对象就会被重新索引以形成并集
Python数据分析——Numpy、Pandas库 总第48篇 ▼ 利用Python进行数据分析中有两个重要的库是Numpy和Pandas,本章将围绕这两个库进行展开介绍。...也可以给某一列赋值一个列表或数组,其长度必须跟DataFrame长度相匹配。如果赋值的是一个Series,则对应的索引位置将被赋值,其他位置的值被赋予空值。...也可以按columns(行)进行重新索引,对于不存在的列名称,将被填充空值。 对于不存在的索引值带来的缺失值,也可以在重新索引时使用fill_value给缺失值填充指定值。...3、算数运算和数据对齐 (1)Series 与Series之间的运算 将不同索引的对象进行算数运算,在将对象进行相加时,如果存在时,则结果的索引就是该索引的并集,而结果的对象为空。...8、值计数 用于计算一个Series中各值出现的次数。 9、层次化索引 层次化索引是pandas的一个重要功能,它的作用是使你在一个轴上拥有两个或多个索引级别。
两个DataFrame相加,如果DataFrame的形状和索引不完全一样,只会将两个DataFrame中行索引和列索引对应的数据相加,生成一个形状能兼容两个DataFrame的新DataFrame,在没有运算结果的位置填充空值...当且仅当两个DataFrame中都有值时,才会有运算结果,其他位置的结果都为空值,运算原理如下图。 ? 在运算结果中有很多空值,如果需要进行空值填充,可以使用fillna()函数。 ?...fillna(value): 运算出结果后,将所有空值的位置都填充成指定值。 在算术运算函数中,可以使用fill_value参数,在运算前先填充数据。 ?...使用fill_value参数填充数据后再进行运算,如果两个DataFrame中的数据都是填充值,则此位置的结果为空值,运算原理如下图。 ? 五、两个Series算术运算 1....两个Series相加,如果形状和索引不完全一样,只会将行索引对应的数据相加,生成一个形状能兼容两个Series的新Series,在没有运算结果的位置填充空值(NaN)。 ?
在探究这个问题之前,让我们先理解一下 Pandas 的背景和特点。优化的数据结构:Pandas提供了几种高效的数据结构,如DataFrame和Series,它们是为了优化数值计算和数据操作而设计的。...索引提供了对 Series 中数据的标签化访问方式。值(Values): 值是 Series 中存储的实际数据,可以是任何数据类型,如整数、浮点数、字符串等。...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/列的值,填充当前行/列的空值。axis:轴。...如果method被指定,对于连续的空值,这段连续区域,最多填充前 limit 个空值(如果存在多段连续区域,每段最多填充前 limit 个空值)。...如果method未被指定, 在该axis下,最多填充前 limit 个空值(不论空值连续区间是否间断)downcast:dict, default is None,字典中的项为,为类型向下转换规则。
pandas将从CSV中提取数据到DataFrame中,这时候数据可以被看成是一个Excel表格,然后让你做这样的事情: 计算统计数据并回答有关数据的问题,比如每一列的平均值、中值、最大值或最小值是多少...列A和列B相关吗?C列中的数据分布情况如何? 通过删除缺失的值和根据某些条件过滤行或列来清理数据 在Matplotlib的帮助下可视化数据。绘制条形图、线条、直方图、气泡等。...3 学习pandas需要准备什么 如果您没有任何用Python编写代码的经验,那么您应该在学习panda之前把基础打牢。您应该先熟练掌握基础知识,比如列表、元组、字典、函数和迭代。...DataFrame和Series在许多操作上非常相似,一个操作可以执行另一个操作,比如填充空值和计算平均值。...数据中的每个(键、值)项对应于结果DataFrame中的一个列。这个DataFrame的索引在创建时被指定为数字0-3,但是我们也可以在初始化DataFrame时创建自己的索引。
Pandas 包含一些有用的调整,但是:对于一元操作,如取负和三角函数,这些ufunc将保留输出中的索引和列标签,对于二元操作,如加法和乘法,将对象传递给ufunc时,Pandas 将自动对齐索引。...这意味着,保留数据的上下文并组合来自不同来源的数据 - 这两个在原始的 NumPy 数组中可能容易出错的任务 - 对于 Pandas 来说基本上是万无一失的。...对于 Python 的任何内置算术表达式,索引匹配是以这种方式实现的;默认情况下,任何缺失值都使用NaN填充: A = pd.Series([2, 4, 6], index=[0, 1, 2]) B =...NaN值不是所需的行为,则可以使用适当的对象方法代替运算符来修改填充值。...2 9.0 3 5.0 dtype: float64 ''' 数据帧中的索引对齐 在DataFrames上执行操作时,列和索引都会发生类似的对齐: A = pd.DataFrame(rng.randint
需要指出,时间序列在pandas.dataframe数据结构中,当该时间序列是索引时,则可直接调用相应的属性;若该时间序列是dataframe中的一列时,则需先调用dt属性再调用接口。...3.分别访问索引序列中的时间和B列中的日期,并输出字符串格式 ? 03 筛选 处理时间序列的另一个常用需求是筛选指定范围的数据,例如选取特定时段、特定日期等。...实现这一目的,个人较为常用的有3种方法: 索引模糊匹配,这实际上算是pandas索引访问的一个通用策略,所以自然在时间筛选中也适用 truncate,截断函数,通过接受before和after参数,实现筛选特定范围内的数据...在完成4小时降采样的基础上,如果此时需要周期为2小时的采样结果,则就是上采样。...直观来看,由于此时是将6条记录结果上升为12条记录结果,而这些数据不会凭空出现,所以如果说下采样需要聚合、上采样则需要空值填充,常用方法包括前向填充、后向填充等。
棒球是在两个队伍之间进行的(你可以在数据中找到name或者teamID)每个队伍中有9个队员。这两支球队轮流击球和守备。...在这里你会看到一个权衡:你需要干净的数据,但你也没有大量的数据。其中两列具有相对少量的空值。SO(Strike Outs)列中有110个空值,DP(Double Play)列中有22个空值。...其中两列的数量相对较多。CS(Caught Stealing)列中有419个空值,而(HBPPitch by Pitch)列中有1777个空值。...如果消除列中具有少量空值的行,则会丢失超过百分之五的数据。由于您正在尝试预测胜利,因此得分和允许的运行与目标高度相关。您希望这些列中的数据非常准确。...我认为你最好保留行并使用该fillna()方法用每个列的中值填充空值。偷窃(CS)和俯仰(HBP)击中也不是非常重要的变量。在这些列中有如此多的空值,最好一起消除列。
import pandas as pd pandas在默认情况下,如果数据集中有很多列,则并非所有列都会显示在输出显示中。...也就是说,500意味着在调用数据帧时最多可以显示500列。 默认值仅为50。此外,如果想要扩展输显示的行数。...如果读取的文件没有列名,需要在程序中设置header,举例如下: pd.read_csv("Soils.csv",header=None) 如果碰巧数据集中有日期时间类型的列,那么就需要在括号内设置参数...df['Contour'].isnull().sum():返回'Contour'列中的空值计数 df['pH'].notnull().sum():返回“pH”列中非空值的计数 df['Depth']....unique():返回'Depth'列中的唯一值 df.columns:返回所有列的名称 选择数据 列选择:如果只想选择一列,可以使用df['Group'].
例如,重量属性在一个系统中采用公制,而在另一个系统中却采用英制;价格属性在不同地点采用不同的货币单位。这些语义的差异为数据集成带来许多问题。...2.冗余属性级相关分析识别 冗余属性是数据集成期间极易产生的问题,冗余是数据集成的另一重要问题。如果一个属性能由另一个或另一组属性值“推导”出,则这个属性可能是冗余的。...没有A、B两个列索引,所以这两列中相应的位置上填充了NaN。...重叠合并数据是一种并不常见的操作,它主要将一组数据的空值填充为另一组数据中对应位置的值。pandas中可使用combine_first()方法实现重叠合并数据的操作。...combine_first(other) 参数含义如下: other参数:表示填充空值的Series类或DataFrame类对象。
在 NumPy 中数据结构是围绕 ndarray 展开的,那么在 Pandas 中的核心数据结构是什么呢?...数据量大的情况下,有些字段存在空值 NaN 的可能,这时就需要使用 Pandas 中的 isnull 函数进行查找。...Pandas 和 NumPy 一样,都有常用的统计函数,如果遇到空值 NaN,会自动排除。...如何用 SQL 方式打开 Pandas Pandas 的 DataFrame 数据类型可以让我们像处理数据表一样进行操作,比如数据表的增删改查,都可以用 Pandas 工具来完成。...用于将系列中的每个值替换为另一个值,该值可以从函数,a dict或a 派生Series。
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