表示根据手机号去查询模式 * 参数五：selectionArgs 表示查询条件对应的值,new String[]{phoneNumber}表示查询条件对应的值 * 参数六：String..., new String[]{areaName}, null, null, null,null); 全部查询代码如下： /** * 根据景区名称查询景点数据 * @param areaName * @return...,new String[]{MODEL}表示查询该表当中的模式（也表示查询的结果） * 参数思：selection表示查询的条件，PHONE_NUMBER+" = ?"...表示根据手机号去查询模式 * 参数五：selectionArgs 表示查询条件对应的值,new String[]{phoneNumber}表示查询条件对应的值 * 参数六：String groupBy...，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对ZaLou.Cn的支持。
/一、问题描述/ 如果想求CSV或者Excel中的最大值或者最小值，我们一般借助Excel中的自带函数max()和min()就可以求出来。...通常我们通过Python来处理数据，用的比较多的两个库就是numpy和pandas，在本篇文章中，将分别利用两个库来进行操作。...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取的结果如下图所示。 ?...通过该方法，便可以快速的取到文件夹下所有文件的第一列的最大值和最小值。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ?.../小结/ 本文基于Python，使用numpy库和pandas库实现了读取文件夹下多个CSV文件，并求取文件中第一列数据的最大值和最小值，当然除了这两种方法之外，肯定还有其他的方法也可以做得到的，欢迎大家积极探讨
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。...这可能是由于来自数据源的错误输入造成的，我们必须假设这些值是正确的，并映射到男性或女性。...如果我们在读取数据时发现了这个问题，我们实际上可以通过将缺失值传递给na_values参数来处理这个缺失值。结果是一样的。 现在我们已经用空值替换了它们，我们将如何处理那些缺失值呢?...在这种情况下，我们没有出生日期，我们可以用数据的平均值或中位数替换缺失值。 注：平均值在数据不倾斜时最有用，而中位数更稳健，对异常值不敏感，因此在数据倾斜时使用。
上述代码中，我们通过指定采样数量 n 来进行随机选取。此外，也可以通过指定采样比例 frac 来随机选取数据。当 frac=0.5时，将随机返回一般的数据。...为了获得可重复的样品，我们可以指定random_state参数。如果将整数值传递给random_state，则每次运行代码时都将生成相同的采样数据。 5....上述代码中，where(df['new_col']>0,0)指定'new_col'列中数值大于0的所有数据为被替换对象，并且被替换为0。...Isin 在处理数据帧时，我们经常使用过滤或选择方法。Isin是一种先进的筛选方法。例如，我们可以根据选择列表筛选数据。...Replace 顾名思义，它允许替换dataframe中的值。第一个参数是要替换的值，第二个参数是新值。 df.replace('A', 'A_1') ? 我们也可以在同一个字典中多次替换。
中最主要的数据分析库之一，它提供了非常多的函数、方法，可以高效地处理并分析数据。...还有一些函数出现的频率没那么高，但它们同样是分析数据的得力帮手。 介绍这些函数之前，第一步先要导入pandas和numpy。...Cumsum Cumsum是pandas的累加函数，用来求列的累加值。...Where Where用来根据条件替换行或列中的值。如果满足条件，保持原来的值，不满足条件则替换为其他值。默认替换为NaN，也可以指定特殊值。...，否则替换为other other：替换的特殊值 inplace：inplace为真则在原数据上操作，为False则在原数据的copy上操作 axis：行或列 将df中列value_1里小于5的值替换为
Pandas 已经意识到，文件的第一行包含列名和从数据中批量读取到数据帧的名称。 读取 CSV 文件时指定索引列 在前面的示例中，索引是数字的，从0开始，而不是按日期。...世界银行 经合组织 欧盟统计局 EDGAR 指数 TSP 基金数据 奥安达货币历史汇率 纳斯达克交易者代码定义 请注意，由于这些数据来自外部数据源，并且实际值会随时间变化，因此，当您运行代码时，可能会获得与本书中不同的值...该站点上可用的数据可通过 ZIP 文件下载，并且可以通过指定数据集的文件名（不带.zip）并使用FameFrenchReader函数直接读取到数据帧中。...在本章中，我们将研究用 Pandas 解决这些问题有多么容易。 如何处理缺失的数据 当数据的NaN值（也称为np.nan – 来自 NumPy 的形式）时，Pandas 中的缺少。...可以使用方便命名的.apply()方法来应用函数。 当给定 Python 函数时，此方法在从Series传递每个值的同时迭代调用该函数。
，默认None. 1.2 重复值的处理 当数据中出现了重复值，在大多数情况下需要进行删除。 ...，所以该方法返回一个由布尔值组成的Series对象，它的行索引保持不变，数据则变为标记的布尔值 强调注意： （1）只有数据表中两个条目间所有列的内容都相等时，duplicated()方法才会判断为重复值...如果希望对异常值进行修改，则可以使用replace()方法进行替换，该方法不仅可以对单个数据进行替换，也可以多个数据执行批量替换操作。 ...to_replace：表示查找被替换值的方式 value：用来替换任何匹配 to_replace的值，默认值None. 1.4 更改数据类型 在处理数据时，可能会遇到数据类型不一致的问题。...创建 Pandas数据对象时，如果没有明确地指出数据的类型，则可以根据传入的数据推断出来并且通过 dtypes属性进行查看。
当不存在这种类型的索引时，这是与本书先前版本相比的 Pandas 更改。 RangeIndex对象代表具有指定step的从start到stop值的值范围。...当您要对齐两个Series以对两个Series中的值执行操作但Series对象没有由于某种原因对齐的标签时，重新索引也很有用。...-2e/img/00142.jpeg)] 当对有序数据（例如时间序列）执行重新索引时，可以执行插值或值填充。...附加过程将返回一个新的DataFrame，并首先添加来自原始DataFrame的数据，然后再添加第二行的数据。 追加不会执行对齐，并且可能导致索引标签重复。...当索引值的意义不大并且您只希望将具有顺序递增的整数的级联数据用作索引时，这很有用： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-lFEXN2Dm-1681365384146
从剪切板中创建DataFrame pandas中的read_clipboard()方法非常神奇，可以把剪切板中的数据变成dataframe格式，也就是说直接在excel中复制表格，可以快速转化为dataframe...这功能对经常在excel和python中切换的分析师来说简直是福音，excel中的数据能一键转化为pandas可读格式。 2....product列是字符串类型，price、sales列虽然内容有数字，但它们的数据类型也是字符串。 值得注意的是，price列都是数字，sales列有数字，但空值用-代替了。...现在sale列中的-已经被替换成了NaN,它的数据类型也变成了float。 df.dtypes ? 4....标红色地方是有缺失值的列，并且给出了非缺失值的数量，你可以计算出该列有多少缺失值。
2.4 向前向后与插值法进行缺失值的填补 进行前向与后向填补时，也是使用上文介绍的fillna()函数，对该函数中的method参数进行设置，设置为bfill即为后值向前填补，设置为pad即为前值向后填补...为了演示重复值检测的方法，此处从数据中随机选取一个行并将其添加到数据中。...接下来就是删除重复值，一般使用drop_duplicated()来删除，其参数keep设置为first时，代表删除重复值时保留第一次出现的数据，设置为last时代表删除重复值时保留最后出现的数据，设置为...False时代表去除所有重复的数据,inplace代表是否替换原DataFrame。...中函数进行文件的存储 在Pandas中，可以直接对格式为DataFrame的数据进行文件的存储。
从剪切板中创建DataFrame pandas中的read_clipboard()方法非常神奇，可以把剪切板中的数据变成dataframe格式，也就是说直接在excel中复制表格，可以快速转化为dataframe...() 这功能对经常在excel和python中切换的分析师来说简直是福音，excel中的数据能一键转化为pandas可读格式。...值得注意的是，price列都是数字，sales列有数字，但空值用-代替了。...，并且给出了非缺失值的数量，你可以计算出该列有多少缺失值。...glob()以任意顺序返回文件名，这就是为什么使用sort()函数对列表进行排序的原因。
01 重复值处理 数据录入过程、数据整合过程都可能会产生重复数据，直接删除是重复数据处理的主要方法。pandas提供查看、处理重复数据的方法duplicated和drop_duplicates。...一般来说当缺失值少于20%时，连续变量可以使用均值或中位数填补；分类变量不需要填补，单算一类即可，或者也可以用众数填补分类变量。 当缺失值处于20%-80%之间时，填补方法同上。...另外每个有缺失值的变量可以生成一个指示哑变量，参与后续的建模。当缺失值多于80%时，每个有缺失值的变量生成一个指示哑变量，参与后续的建模，不使用原始变量。...查看缺失情况 在进行数据分析前，一般需要了解数据的缺失情况，在Python中可以构造一个lambda函数来查看缺失值，该lambda函数中，sum(col.isnull())表示当前列有多少缺失，col.size...盖帽法 盖帽法将某连续变量均值上下三倍标准差范围外的记录替换为均值上下三倍标准差值，即盖帽处理（图5-10）。 ? ▲图5-10：盖帽法处理噪声值示例 Python中可自定义函数完成盖帽法。
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。...') 检查缺失值 isnull()方法可以用于查看数据框或列中的缺失值。...箱线图在检测异常值时也很有用。 plt.figure(figsize=(6, 4)) df.boxplot(column=['Product Price']) 可以看到价格列有多个离群值数据点。...Pandas提供字符串方法来处理不一致的数据。 str.lower() & str.upper()这两个函数用于将字符串中的所有字符转换为小写或大写。...包含了丰富的函数和方法集来处理丢失的数据，删除重复的数据，并有效地执行其他数据清理操作。
序列和数据帧的索引组件是将 Pandas 与其他大多数数据分析库区分开的组件，并且是了解执行多少操作的关键。 当我们将其用作序列值的有意义的标签时，我们将瞥见这个强大的对象。...另见 Pandas read_csv函数的官方文档 访问主要的数据帧组件 可以直接从数据帧访问三个数据帧组件（索引，列和数据）中的每一个。...当从数据帧调用这些相同的方法时，它们会立即对每一列执行该操作。 准备 在本秘籍中，我们将对电影数据集探索各种最常见的数据帧属性和方法。...Pandas 还有 NumPy 中不提供的其他分类数据类型。 当转换为category时，Pandas 内部会创建从整数到每个唯一字符串值的映射。 因此，每个字符串仅需要在内存中保留一次。...如果在创建数据帧的过程中未指定索引（如本秘籍所述），pandas 会将索引默认为RangeIndex。RangeIndex与内置范围函数非常相似。 它按需产生值，并且仅存储创建索引所需的最少信息量。
Python提供了丰富的库和工具来处理这些问题，如pandas库可以帮助我们方便地处理数据框（DataFrame）中的缺失值和重复值。对于异常值，我们可以通过统计分析、可视化等方法来识别和处理。...在做数据分析时,常常需要了解数据元素的特征,describe()函数可以用于描述数据统计量特征,其返回值count表示、mean表示数据的平均值、std表示数据的标准差、min表示数据的最小值、max表示数据的最大值...dropna()方法用于删除含有缺失值的行。 【例】当某行或某列值都为NaN时,才删除整行或整列。这种情况该如何处理? 关键技术: dropna()方法的how参数。...【例】当某行有一个数据为NaN时,就删除整行和当某列有一个数据为NaN时,就删除整列。遇到这两周种情况,该如何处理?...2.3缺失值替换/填充 对于数据中缺失值的处理,除了进行删除操作外,还可以进行替换和填充操作,如均值填补法，近邻填补法，插值填补法，等等。本小节介绍填充缺失值的fillna()方法。
它们（通常）是使用哈希表实现的，当从数据帧中选择行或列时，哈希表的访问速度非常快。 当使用哈希表实现它们时，索引对象的值必须是不可变的，例如字符串，整数或元组，就像 Python 字典中的键一样。...索引支持重复值，并且如果在任何索引中碰巧有重复项，则哈希表将无法再用于其实现，并且对象访问会变得很慢。...当使用加法运算符将两个序列加在一起并且一个索引标签没有出现在另一个索引标签中时，结果值始终会丢失。...聚合列变为顶层，聚合函数变为底层。 Pandas 显示的多重索引级别与单级别的列不同。 除了最里面的级别以外，屏幕上不会显示重复的索引值。 您可以检查第 1 步中的数据帧以进行验证。...当每个表包含来自单个观察单位的信息时，通常更容易维护数据。
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。 ?...初始DataFrame中将成为索引的列，并且这些列显示为唯一值，而这两列的组合将显示为值。这意味着Pivot无法处理重复的值。 ? 旋转名为df 的DataFrame的代码 如下： ?...合并不是pandas的功能，而是附加到DataFrame。始终假定合并所在的DataFrame是“左表”，在函数中作为参数调用的DataFrame是“右表”，并带有相应的键。...记住：合并数据帧就像在水平行驶时合并车道一样。想象一下，每一列都是高速公路上的一条车道。为了合并，它们必须水平合并。...包括df2的所有元素， 仅当其键是df2的键时才 包含df1的元素 。 “outer”：包括来自DataFrames所有元素，即使密钥不存在于其他的-缺少的元素被标记为NaN的。
文章结构： Pandas fillna 概述 当排序不相关时，处理丢失的数据 当排序相关时，处理丢失的数据 Pandas fillna 概述 ?...例如，这个替换值可以是 -999，以表示缺少该值。 例子： ? ? 当排序不相关时，处理丢失的数据 ?...来自 Pixabay 公共领域的图片 通常，在处理丢失的数据时，排序并不重要，因此，用于替换丢失值的值可以基于可用数据的整体来决定。...按年龄、性别分组的体重 KDE 用各组的平均值代替缺失值 当顺序相关时，处理丢失的数据 ?...下载数据帧中的数据示例 让我们看看我们每年有多少国家的数据。 ?
前言 本号之前已经分享过关于如何使用 Python 中的数据处理分析包 pandas 处理 Excel 的数据，本文继续分享一个小案例，此案例源于上周末帮朋友做的一个需求，并且是以 vba 编写解决...上述的括号部分就是表中的列标题 - 数据行中，有许多无效的行，只要 开单部门 列有名字，就是有效的行 此案例的数据对所有敏感数据进行随机生成替换 需求结果如下图： - 按 销售员、货品编码，汇总 货品数量和价税合计...但是，这样的需求如果在 Python 中，我们的处理效率可以提高多少呢？我使用 Python 的 pandas 包处理，在5分钟内搞定，并且代码有非常好的阅读性与扩展性。...这里先创建一个 ExcelWriter对象 - res.index.get_level_values(0) ，从分组结果中获得销售人员列，但这里的输出是带重复值的，因此我们需要使用 set 去重复 -...总结 pandas 使用总结如下： - 理解好 pandas 中的索引(特别是多层索引)可以大大提升你的数据处理能力 - pandas 中如果需要多次输出同一个 excel 文件，可以使用 ExcelWriter
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
