在numpy模块中，除了arrange方法生成数组外，还可以使用 np.zeros((m,n))方法生成m行，n列的0值数组； 使用np.ones((m, n))方法生成m行，n列的填充值为1的数组...创建DataFrame的语句如下： index和columes参数可以指定，当不指定时，从0开始。通常情况下，列索引都会给定，这样每一列数据的属性可以由列索引描述。...方法 功能描述 head(n) / tail(n) 返回数据前/后n行记录，当不给定n时，默认前/后5行 describe() 返回所有数值列的统计信息 max(axis=0) / min(axis =...的值设置为1时，获得各行的平均值/中位数 info（） 对所有数据进行简述 isnull（） 检测空值，返回一个元素类型为布尔值的DataFrame，当出现空值时返回True，否则返回False dropna...() 删除数据集合中的空值 value_counts 查看某列各值出现次数 count（） 对符合条件的统计次数 sort_values() 对数据进行排序，默认升序 sort_index() 对索引进行排序
解决缺失数据分析的典型SAS编程方法是，编写一个程序使用计数器变量遍历所有列，并使用IF/THEN测试缺失值。 这可以沿着下面的输出单元格中的示例行。...它将.sum()属性链接到.isnull()属性来返回DataFrame中列的缺失值的计数。 .isnull()方法对缺失值返回True。...通过将.sum()方法链接到.isnull()方法，它会生成每个列的缺失值的计数。 ? 为了识别缺失值，下面的SAS示例使用PROC格式来填充缺失和非缺失值。...用于检测缺失值的另一种方法是通过对链接属性.isnull().any()使用axis=1参数逐列进行搜索。 ? ? ? ?...显然，这会丢弃大量的“好”数据。thresh参数允许您指定要为行或列保留的最小非空值。在这种情况下，行"d"被删除，因为它只包含3个非空值。 ? ? 可以插入或替换缺失值，而不是删除行和列。.
它由一组有序的列组成，每个列可以是不同的数据类型（数值、字符串、布尔值等）。可以通过行和列的标签进行选择和过滤。...第一列是数据的索引，第二列是数据 示例 当Series数组元素为数值时，可以使用Series对象的describe方法对Series数组的数值进行分析 DataFrame Pandas是一种开源的Python...行 describe() 返回所有数值列的统计信息，即返回DataFrame各列的统计摘要信息，如平均值、最大值、最小值等 max(axis=0) /min(axis = 0) 默认列方向各列的最大/最小值...info（） 对所有数据进行简述，即返回DataFrame的信息，包括每列的数据类型和非空值的数量 isnull（） 检测空值，返回一个元素类型为布尔值的DataFrame，当出现空值时返回True，...() 对索引进行排序，默认升序 groupby() 对符合条件的数据进行分组统计 sum() 计算列的和 除了这些基本操作之外，Pandas还提供了丰富的功能，如数据过滤、合并、重塑、透视表、数据清洗和处理等
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。...上述语句选出的是元素（1,0）、（5,3）、（7，1）、（2,2）。 上述语句按0、3、1、2列的顺序依次显示1、5、7、2行。下述语句能实现同样的效果。...（3）获取DataFrame的值（行或列） 通过查找columns值获取对应的列。（下面两种方法） 通过索引字段ix查找相应的行。 （4）对列进行赋值处理。 对某一列可以赋一个标量值也可以是一组值。...（列从0开始计数） 6、汇总和计算描述统计 就是针对数组进行常用的数学和统计运算。大部分都属于约简和汇总统计。 其中有求和（sum）运算、累计（cumsum）运算、平均值（mean）等运算。...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。
Python的Pandas库为我们提供了强大的数据选择工具。通过DataFrame的结构化数据存储方式，我们可以轻松地按照行或列进行数据的选择。...关键技术： 二维数组索引语法总结如下： [对行进行切片，对列的切片] 对行的切片：可以有start:stop:step 对列的切片：可以有start:stop:step import pandas...[0,1] 【例3】请使用Python对如下的二维数组进行提取,选择第一行的数据元素并输出。...非空值计数 【例】对于存储在该Python文件同目录下的某电商平台销售数据product_sales.csv，形式如下所示，请利用Python对数据读取，并计算数据集每列非空值个数情况。...进行非空值计数，此时应该如何处理?
7.Python入门之语句、函数和代码组织 8.NumPy入门 9.使用pandas进行数据分析之核心数据结构——数据框架和系列 10.使用pandas进行数据分析之数据操作 11.使用pandas进行数据分析之组合数据...引言：本文为《Python for Excel》中第5章Chapter 5：Data Analysis with pandas的部分内容，主要讲解了pandas如何对数据进行描述性统计，并讲解了将数据聚合到子集的两种方法...默认情况下，它们返回沿轴axis=0的系列，这意味着可以获得列的统计信息： 如果需要每行的统计信息，使用axis参数： 默认情况下，缺失值不包括在描述性统计信息（如sum或mean）中，这与Excel...在数据框架的所有行中获取统计信息有时不够好，你需要更细粒度的信息，例如，每个类别的均值，这是下面的内容。 分组 再次使用我们的示例数据框架df，让我们找出每个大陆的平均分数。...为此，首先按洲对行进行分组，然后应用mean方法，该方法将计算每组的均值，自动排除所有非数字列： 如果包含多个列，则生成的数据框架将具有层次索引，即我们前面遇到的多重索引： 可以使用pandas提供的大多数描述性统计信息
Pandas是数据处理和数据分析中最流行的Python库。本文将为大家介绍一些有用的Pandas信息，介绍如何使用Pandas的不同函数进行数据探索和操作。...df.info()：提供数据摘要，包括索引数据类型，列数据类型，非空值和内存使用情况。 df.describe()：提供描述性统计数据。...基本使用方法如下： df.loc[:,['Contour']]：选择'Contour'列的所有数据。 其中单冒号:选择所有行。 在逗号的左侧，您可以指定所需的行，并在逗号的右侧指定列。...df.loc[0:4,['Contour']]：选择“Contour”列的0到4行。 df.iloc[:,2]：选择第二列的所有数据。 df.iloc[3,:]：选择第三行的所有数据。...Pandas中提供以下几种方式对数据进行分组。 下面的示例按“Contour”列对数据进行分组，并计算“Ca”列中记录的平均值，总和或计数。
他的数据大致如下 现在希望分别做如下清洗 “ A列中非字符行 B列中非日期行 C列中数值形式行(包括科学计数法的数值） D列中非整数行 删掉C列中大小在10%-90%范围之外的行 ” 其实本质上都是「...取出所有非整数类型 让我们从第 4 题开始，取出 D 列全部非整数行，其实在 pandas 中可以使用.is_integer() 判断一个元素是否为整数。...取出所有数值类型 第 3 题要求取出 C 列所有数值形式的行。...所以只要我们将该列转换为时间格式（见习题 8-12）就会将不支持转换的格式修改为缺失值 这样在转换后删除确实值即可 取出非字符行 至于第 1 题，我们可以借助 Python 中 isinstance...直接计算该列的指定范围，并多条件筛选即可。 至此我们就成功利用 pandas 根据 数据类型 进行筛选值。其实这些题都在「pandas进阶修炼300题」中有类似的存在。
Series对象的唯一值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts)：查看DataFrame对象中每一列的唯一值和计数 数据选取 df[col]：根据列名，并以Series的形式返回列...pd.notnull()：检查DataFrame对象中的非空值，并返回一个Boolean数组 df.dropna()：删除所有包含空值的行 df.dropna(axis=1)：删除所有包含空值的列 df.dropna...(axis=1,thresh=n)：删除所有小于n个非空值的行 df.fillna(x)：用x替换DataFrame对象中所有的空值 s.astype(float)：将Series中的数据类型更改为float...)：返回按列col1分组的所有列的均值 data.apply(np.mean)：对DataFrame中的每一列应用函数np.mean data.apply(np.max,axis=1)：对DataFrame...df.corr()：返回列与列之间的相关系数 df.count()：返回每一列中的非空值的个数 df.max()：返回每一列的最大值 df.min()：返回每一列的最小值 df.median()：返回每一列的中位数
得到"District"列缺值统计数 看District列，我们想检测该列是否有空值并统计空值的总数。...替换一个指定的非数值型值 我们也可以替换指定位置的值，下面例子是行索引为3。 data.loc[3, 'District'] = 32 # data ?...使用中位数替换缺失值 我们可以使用非数值型值所在列的中位数进行替换，下列中的中位是为3.5。...删除缺值项 如果你只是想简单地排除缺值项，可以用dropna函数配合axis参数进行。缺省情况下，axis=0表示沿横轴（行）删除含有有非数值型字段的任何行。...所以，这意味着4列超过90％的数据相当于“非数”。这些对我们的结果几乎没有影响。 执行上述操作的另一种方法是手动扫描/读取列，并删除对我们的结果影响不大的列。
一、简介 Pandas 是 Python 中的数据操纵和分析软件包，它是基于Numpy去开发的，所以Pandas的数据处理速度也很快，而且Numpy中的有些函数在Pandas中也能使用，方法也类似。...Pandas 为 Python 带来了两个新的数据结构，即 Pandas Series(可类比于表格中的某一列)和 Pandas DataFrame(可类比于表格)。...6、缺失值(NaN)处理 查找NaN 可以使用isnull()和notnull()函数来查看数据集中是否存在缺失数据，在该函数后面添加sum()函数来对缺失数量进行统计。...除此之外，还可以使用count()函数对非NaN数据进行统计计数。...how = 'all')#只删除所有数据缺失的列 #删除重复值 drop_duplicates(inplace = True) #更改某行/列/位置数据 用iloc或者loc直接替换修改即可 #更改数据类型
在使用这个函数的时候，你需要先指定具体的删除方向，axis=0 对应的是行 row，而 axis=1 对应的是列 column 。 删除 'Birth_year' 列： ? 删除 'd' 行： ?...请注意，如果你没有指定 axis 参数，默认是删除行。 删除列： ? 类似的，如果你使用 .fillna() 方法，Pandas 将对这个 DataFrame 里所有的空值位置填上你指定的默认值。...比如，将表中所有 NaN 替换成 20 ： ? 当然，这有的时候打击范围太大了。于是我们可以选择只对某些特定的行或者列进行填充。比如只对 'A' 列进行操作，在空值处填入该列的平均值： ?...上面的结果中，Sales 列就变成每个公司的分组平均数了。 计数 用 .count() 方法，能对 DataFrame 中的某个元素出现的次数进行计数。 ?...除了列出所有不重复的值，我们还能用 .nunique() 方法，获取所有不重复值的个数： ? 此外，还可以用 .value_counts() 同时获得所有值和对应值的计数： ?
索引对齐特性 这是Pandas中非常强大的特性，在对多个DataFrame 进行合并或者加减乘除操作时，行和列的索引都重叠的时候才能进行相应操作，否则会使用NA值进行填充。...可以指定n参数显示多少行 df.head()df.tail()df.head(6) 2. unique & nunique unique显示所有的唯一值是什么；nunique显示有多少个唯一值。...4. describe & info info() 函数返回有哪些列、有多少非缺失值、每列的类型；describe() 默认统计数值型数据的各个统计量，可以自行选择分位数位置。...对于Series，它可以迭代每一列的值(行)操作；对于DataFrame，它可以迭代每一个列操作。 # 遍历Math列中的所有值，添加！...答：df.mean(axis=1)意思是对df按列求均值；axis = 0表示保持列标签不变，对行进行操作；axis = 1表示保持行标签不变，对列进行操作。
之前为大家介绍过10个高效的pandas函数，颇受欢迎，里面的每一个函数都能帮我们在数据分析过程中节省时间。 高效的10个Pandas函数，你都用过吗？...比如说dataframe中某一行其中一个元素包含多个同类型的数据，若想要展开成多行进行分析，这时候explode就派上用场，而且只需一行代码，非常节省时间。...Nunique Nunique用于计算行或列上唯一值的数量，即去重后计数。这个函数在分类问题中非常实用，当不知道某字段中有多少类元素时，Nunique能快速生成结果。...列进行唯一值计数： df.year.nunique() 输出：10 对整个dataframe的每一个字段进行唯一值计数： df.nunique() 3. infer_objects infer_objects...用法： DataFrame.memory_usage(index=True, deep=False) 参数解释： index：指定是否返回df中索引字节大小，默认为True，返回的第一行即是索引的内存使用情况
DataFrame和Series是Pandas最基本的两种数据结构 可以把DataFrame看作由Series对象组成的字典，其中key是列名，值是Series Series和Python...中的列表非常相似，但是它的每个元素的数据类型必须相同 创建 Series 的最简单方法是传入一个Python列表 import pandas as pd s = pd.Series([ ' banana...= data.loc[941] first_row 3.可以通过 index 和 values属性获取行索引和值 first_row.values # 获取Series中所有的值, 返回的是np.ndarray...[:,[0,2,4,-1]] df.iloc[:,0:6:2] # 所有行, 第0 , 第2 第4列 可以通过行和列获取某几个格的元素 分组和聚合运算 先将数据分组 对每组的数据再去进行统计计算如...Series的唯一值计数 # 可以使用 value_counts 方法来获取Pandas Series 的频数统计 df.groupby(‘continent’) → dataframeGroupby
本文收集了 Python 数据分析库 Pandas 及相关工具的日常使用方法，备查，持续更新中。...返回所有行的均值，下同 df.corr() # 返回列与列之间的相关系数 df.count() # 返回每一列中的非空值的个数 df.max() # 返回每一列的最大值 df.min() # 返回每一列的最小值...最小 df.columns # 显示所有列名 df.team.unique() # 显示列中的不重复值 # 查看 Series 对象的唯一值和计数, 计数占比: normalize=True s.value_counts...df.drop([0, 10], axis=0) # 删除行 del df['name'] # 删除列 df.dropna() # 删除所有包含空值的行 df.dropna(axis=1) # 删除所有包含空值的列...df.dropna(axis=1,thresh=n) # 删除所有小于 n 个非空值的行 df.fillna(x) # 用x替换DataFrame对象中所有的空值 df.fillna(value={'
它不仅提供了很多方法和函数，使得处理数据更容易；而且它已经优化了运行速度，与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比，这是一个显著的优势。...如果你对pandas的学习很感兴趣，你可以参考我们的pandas教程指导博客（http://www.dataquest.io/blog/pandas-python-tutorial/），里面包含两大部分的内容...) 所有列的唯一值和计数 选择 df[col] 返回一维数组col的列 df[[col1, col2]] 作为新的数据框返回列 s.iloc[0] 按位置选择 s.loc['index_one'] 按索引选择...=n) 删除所有小于n个非空值的行 df.fillna(x) 用x替换所有空值 s.fillna(s.mean()) 将所有空值替换为均值（均值可以用统计部分中的几乎任何函数替换） s.astype(float...df.describe() 数值列的汇总统计信息 df.mean() 返回所有列的平均值 df.corr() 查找数据框中的列之间的相关性 df.count() 计算每个数据框的列中的非空值的数量 df.max
通过标签选取行或列 get_value, set_value 通过行和列标签选取单一值 ---- 2.5 整数索引 处理整数索引的 Pandas 对象常常难住新手，因为它与 Python 内置的列表和元组的索引语法不同...时，你可能希望根据一个或多个列中的值进行排序。...无论如何，在计算相关系数之前，所有的数据项都会按标签对齐。 ---- 3.2 唯一值、值计数以及成员资格 还有一类方法可以从一维Series的值中抽取信息。...的apply函数，就会出现： result = data.apply(pd.value_counts).fillna(0) print(result) 这里，结果中的行标签是所有列的唯一值。...后面的频率值是每个列中这些值的相应计数。
当您要基于某些条件提取，修改，计数或以其他方式操纵数组中的值时，就会出现屏蔽：例如，您可能希望对大于某个值的所有值进行计数，或者可能删除高于某个值的所有异常值阈。...挖掘详细数据 一种解决方法是手动解决这些问题：遍历数据，每当我们看到某个所需范围内的值时就增加一个计数器。出于本章所讨论的原因，从时间和计算结果的角度来看，这种方法都效率很低。...sum汇总的一个好处是可以根据行或者列来汇总 # 根据列汇总 In [45]: np.sum(x0) Out[45]: array([3, 1, 1]) np.any 和 np.all...： #根据test的索引对应x数组选择True的值 In [71]: x[test] Out[71]: array([1, 0, 0]) 应用到上面统计下雨天的例子中 # construct a mask...易混淆 当使用＆和|在整数上，表达式对元素的位进行运算。当使用and或or时，等效于要求Python将对象视为单个布尔实体。在Python中，所有非零整数都将评估为True。
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