在数据表或 DataFrame 中有很多识别缺失值的方法。一般情况下可以分为两种:一种方法是通过一个覆盖全局的掩码表示缺失值, 另一种方法是用一个标签值(sentinel value) 表示缺失值。在掩码方法中, 掩码可能是一个与原数组维度相同的完整布尔类型数组, 也可能是用一个比特(0 或 1) 表示有缺失值的局部状态。在标签方法中, 标签值可能是具体的数据(例如用 -9999 表示缺失的整数) , 也可能是些极少出现的形式。另外, 标签值还可能是更全局的值, 比如用 NaN(不是一个数) 表示缺失的浮点数。
如果数据中有很多NaN的值,存储起来就会浪费空间。为了解决这个问题,Pandas引入了一种叫做Sparse data的结构,来有效的存储这些NaN的值。
许多教程中的数据与现实世界中的数据之间的差异在于,真实世界的数据很少是干净和同构的。特别是,许多有趣的数据集缺少一些数据。为了使事情变得更复杂,不同的数据源可能以不同的方式标记缺失数据。
在数据分析和建模的过程中,相当多的时间要用在数据准备上:加载、清理、转换以及重塑。这些工作会占到分析师时间的80%或更多。有时,存储在文件和数据库中的数据的格式不适合某个特定的任务。许多研究者都选择使用通用编程语言(如Python、Perl、R或Java)或UNIX文本处理工具(如sed或awk)对数据格式进行专门处理。幸运的是,pandas和内置的Python标准库提供了一组高级的、灵活的、快速的工具,可以让你轻松地将数据规变为想要的格式。 如果你发现了一种本书或pandas库中没有的数据操作方式,请尽管
大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力,但许多人可能无法利用所有这些能力。操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务,因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明,可视化,代码和技巧来记住如何做。
用Python做数据分析光是掌握numpy和matplotlib可不够,Pandas是必须要掌握的一个重点,numpy虽然能够帮我们处理处理数值型数据,但是这还不够,很多时候,我们的数据除了数值之外,还有字符串,还有时间序列等,比如:我们通过爬虫获取到了存储在数据库中的数据。
import pandas as pd df = pd.read_csv("test.csv") df.sample(10)
Pandas 是基于 NumPy 构建的库,在数据处理方面可以把它理解为 NumPy 加强版,同时 Pandas 也是一项开源项目。它基于 Cython,因此读取与处理数据非常快,并且还能轻松处理浮点数据中的缺失数据(表示为 NaN)以及非浮点数据。在本文中,基本数据集操作主要介绍了 CSV 与 Excel 的读写方法,基本数据处理主要介绍了缺失值及特征抽取,最后的 DataFrame 操作则主要介绍了函数和排序等方法。
EllipticEnvelope假设数据是正态分布的,并且基于该假设,在数据周围“绘制”椭圆,将椭圆内的任何观测分类为正常(标记为1),并将椭圆外的任何观测分类为异常值(标记为-1)。 这种方法的一个主要限制是,需要指定一个contamination参数,该参数是异常观测值的比例,这是我们不知道的值。
在使用Python进行数据预处理时,常常会使用到Imputer类来处理缺失值。然而,有时候在导入Imputer时会遇到ImportError的问题,报错信息为cannot import name ‘Imputer‘。本文将介绍这个问题的原因以及解决方法。
数据准备是一项必须具备的技术,是一个迭代且灵活的过程,可以用于查找、组合、清理、转换和共享数据集,包括用于分析/商业智能(BI)、数据科学/机器学习(ML)和自主数据集成中。具体来说,数据准备是在处理和分析之前对原始数据进行清洗和转换的过程,通常包括重新格式化数据、更正数据和组合数据集来丰富数据等。
初接触python觉得及其友好(类似matlab),尤其是一些令人拍案叫绝不可思议的简单命令就可以完成非常复杂的计算,但是真正接触一下就发现,python比matlab有很多不一样的特性。 首先python的工具包(类似于C的库函数)非常多,很多功能都有重复,所以选好包很重要,最简单的选择方法就是用时下最流行的包,社区比较活跃,遇到问题网上一搜很多答案,而且更新和维护也比较好。 在数值计算中常用的包就是numpy,pandas,scipy以及绘图用的matplotlib。 Numpy numpy的优势是矩阵
初接触python觉得及其友好(类似matlab),尤其是一些令人拍案叫绝不可思议的简单命令就可以完成非常复杂的计算,但是真正接触一下就发现,python比matlab有很多不一样的特性。 首先python的工具包(类似于C的库函数)非常多,很多功能都有重复,所以选好包很重要,最简单的选择方法就是用时下最流行的包,社区比较活跃,遇到问题网上一搜很多答案,而且更新和维护也比较好。 在数值计算中常用的包就是numpy,pandas,scipy以及绘图用的matplotlib。 Numpy numpy的优
Pandas 可以说是基于 NumPy 构建的含有更高级数据结构和分析能力的工具包。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?
离散型编码的Python库,里面封装了十几种(包括文中的所有方法)对于离散型特征的编码方法,接口接近于Sklearn通用接口,非常实用 可以使用多种不同的编码技术把类别变量转换为数值型变量,并且符合sklearn模式的转换。
Pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为解决数据分析任务而创建的。pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame Concatenate 矩阵:Concatenate Series和DataFrame:concat # 创建矩阵 arr1 = np.arange(9).reshape(3,3) arr1 array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) # 创建矩阵 arr2 = np.arange(9).r
在数据分析工作中,Pandas 的使用频率是很高的,一方面是因为 Pandas 提供的基础数据结构 DataFrame 与 json 的契合度很高,转换起来就很方便。 另一方面,如果我们日常的数据清理工作不是很复杂的话,你通常用几句 Pandas 代码就可以对数据进行规整。
参考链接: Python | pandas 合并merge,联接join和级联concat
注意:由于NaN的存在,B列初始的数据类型是float,如果要变成整数,使用astype转换即可。
https://github.com/YC-Coder-Chen/feature-engineering-handbook
在数据分析工作中,Pandas 的使用频率是很高的,一方面是因为 Pandas 提供的基础数据结构 DataFrame 与 json 的契合度很高,转换起来就很方便。
在本文中,我将分享4个在一行代码中完成的Pandas操作。这些操作可以有效地解决特定的任务,并以一种好的方式给出结果。
DataFrame是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔值等)。DataFrame既有行索引也有列索引,它可以被看做由Series组成的字典(共用同一个索引)。跟其他类似的数据结构相比(如R的data.frame),DataFrame中面向行和面向列的操作基本上是平衡的。其实,DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的(而不是列表、字典或别的一维数据结构)。
Pandas 的主要数据结构是 Series(一维数据)与 DataFrame(二维数据),这两种数据结构足以处理金融、统计、社会科学、工程等领域里的大多数典型用例。对于 R 用户,DataFrame 提供了比 R 语言 data.frame 更丰富的功能。Pandas 基于 NumPy 开发,可以与其它第三方科学计算支持库完美集成。
大多数情况下,pandas 使用 Numpy 数组、Series 或 DataFrame 里某列的数据类型。Numpy 支持 float、int、bool、timedelta[ns]、datetime64[ns],注意,Numpy 不支持带时区信息的 datetime。
---- 概述 在Pandas基本使用简单了介绍了一下Pandas的基本使用和用法,大家如果没有一点基础的同学可以先看一下那篇文章。今天我们来讲解一下Pandas的高级用法。 Numpy基本用法 在讲解Pandas高级特性之前,我们先来学习一下Numpy。Numpy是高性能计算和数据分析的基础包,一种ndarray的多维数组对象并且是一个同构的数据多维容器。创建和操作一个多维数组,我们来看一下简单的代码片段。 arr = np.arange(10,dtype=np.float32) # np.zero,n
DataFrame.fillna(self, value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)
作者:KOALA https://zhuanlan.zhihu.com/p/60241672
head() 与 tail() 用于快速预览 Series 与 DataFrame,默认显示 5 条数据,也可以指定要显示的数量。
我试图将大DF中的稀疏列的类型转换(从float到int).我的问题是NaN值.即使将errors参数设置为’ignore’,使用列的字典时也不会忽略它们.
Pandas是一个开源的Python库,提供了高性能、易用和灵活的数据结构,用于数据处理和分析。它建立在NumPy之上,使得处理结构化数据更加简单和高效。Pandas的两个主要数据结构是Series和DataFrame,可以理解为NumPy数组的增强版。它们提供了更多的功能和灵活性,使得数据处理变得更加直观和方便。
使用 pandas 处理小数据集不会遇到性能问题,但是当处理大数据集时(GB级)会遇到性能问题,甚至会因为内存不足而无法处理。
DataFrame 是由多种类型的列构成的二维标签数据结构,类似于 Excel 、SQL 表,或 Series 对象构成的字典。DataFrame 是最常用的 Pandas 对象,与 Series 一样,DataFrame 支持多种类型的输入数据:
原始数据为Excel文件,由传感器获得,通过Pyhton xlrd模块读入,读入后为数组形式,由于其存在部分异常值和缺失值,所以便利用Numpy对其中的异常值进行替换或条件替换。
像错误提示说的那样需要的是字节类型而不是字符串类型,需要注意一下的是bytes-like翻译为字节。
Pandas是Python的数据分析利器,DataFrame是Pandas进行数据分析的基本结构,可以把DataFrame视为一个二维数据表,每一行都表示一个数据记录。本文将介绍创建Pandas DataFrame的6种方法。
清理数据应该是数据科学(DS)或者机器学习(ML)工作流程的第一步。如果数据没有清理干净,你将很难在探索中的看到实际重要的部分。一旦你去训练你的ML模型,他们也将更难以训练。也就是说,如果你想充分利用你的数据,它应该是干净的。
本系列前2篇已经稍微展示了 python 在数据处理方面的强大能力,这主要得益于 pandas 包的各种灵活处理方式。
玩转Pandas系列已经连续推送4篇,尽量贴近Pandas的本质原理,结合工作实践,按照使用Pandas的逻辑步骤,系统地并结合实例推送Pandas的主要常用功能,已经推送的4篇文章:
本书讲的是利用Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。我的目标是介绍Python编程和用于数据处理的库和工具环境,掌握这些,可以让你成为一个数据分析专家。虽然本书的标题是“数据分析”,重点却是Python编程、库,以及用于数据分析的工具。这就是数据分析要用到的Python编程。
reindex() 是 pandas 里实现数据对齐的基本方法,该方法执行几乎所有功能都要用到的标签对齐功能。 reindex 指的是沿着指定轴,让数据与给定的一组标签进行匹配。该功能完成以下几项操作:
将数据聚合到一个规则的低频上,例如将时间转换为每个月,“M"或者"BM”,将数据分成一个月的时间间隔。
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