当我转置数据帧时，它显示NaN值 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

更高效的利用Jupyter+pandas进行数据分析，6种常用数据格式效率对比！

size_mb：带有序列化数据帧的文件的大小 save_time：将数据帧保存到磁盘所需的时间 load_time：将先前转储的数据帧加载到内存所需的时间 save_ram_delta_mb：在数据帧保存过程中最大的内存消耗增长...load_ram_delta_mb：数据帧加载过程中最大的内存消耗增长注意，当我们使用有效压缩的二进制数据格式(例如Parquet)时，最后两个指标变得非常重要。...将五个随机生成的具有百万个观测值的数据集转储到CSV中，然后读回内存以获取平均指标。并且针对具有相同行数的20个随机生成的数据集测试了每种二进制格式。...它显示出很高的I/O速度，不占用磁盘上过多的内存，并且在装回RAM时不需要任何拆包。当然这种比较并不意味着我们应该在每种情况下都使用这种格式。例如，不希望将feather格式用作长期文件存储。...此外，当其他格式发挥最佳效果时，它并未考虑所有可能的情况。所以我们也需要根据具体情况进行选择！ -END- 来源：towardsdatascience、GitHub等编译：刘早起(有删改)

2.9K2 1

更高效的利用Jupyter+pandas进行数据分析，6种常用数据格式效率对比！

size_mb：带有序列化数据帧的文件的大小 save_time：将数据帧保存到磁盘所需的时间 load_time：将先前转储的数据帧加载到内存所需的时间 save_ram_delta_mb：在数据帧保存过程中最大的内存消耗增长...load_ram_delta_mb：数据帧加载过程中最大的内存消耗增长注意，当我们使用有效压缩的二进制数据格式(例如Parquet)时，最后两个指标变得非常重要。...将五个随机生成的具有百万个观测值的数据集转储到CSV中，然后读回内存以获取平均指标。并且针对具有相同行数的20个随机生成的数据集测试了每种二进制格式。...它显示出很高的I/O速度，不占用磁盘上过多的内存，并且在装回RAM时不需要任何拆包。当然这种比较并不意味着我们应该在每种情况下都使用这种格式。例如，不希望将feather格式用作长期文件存储。...此外，当其他格式发挥最佳效果时，它并未考虑所有可能的情况。所以我们也需要根据具体情况进行选择！ -END- 来源：towardsdatascience、GitHub等编译：刘早起(有删改)

2.4K3 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

DataFrame的数据处理（Pandas读书笔记6）

需要说明的是在提取列后 dtype:int64这里的类型指的该列的存储形式，那本身提取出来的数据是什么呢？我们提取出来的这一列就是Series。...要利用ix方法，但是实际工作中按照序号提取数据很少，更多是获取筛选后的行。筛选功能后期会分享到。在这里分享另外两个经常用到的，提取前几行后几行的方法。...三、DataFrame的赋值当我们先创建的DataFrame列数大于原始数据的时候，就会以NaN方式显示，这个上期已经介绍过，当我们对某一列进行赋值的时候，整个列会赋值给一个相同的值。...如果我们直接对某个不存在的列进行赋值，pandas同样会默认帮我们创建好新的列，然后将对应的值存进去。...四、DataFrame的转置对象.T方法可以将DataFrame进行转置，这里需要说明，该方法并不改变原数据的存储，如果想改变原数据需要重新赋值一次！

1.1K5 0

Python 实现Excel自动化办公《下》

#输出后五条数据,DateFrame类型的带有标签的数据 print("获取到所有的值:\n{0}".format(pd1))#格式化输出所有数据 print(pd1.values) #输出的是全部值的一个二维的...(pd1['工号'].values) #查看某一列所有的值，返回的是一维的ndarray 转置输出 #转置输出 print(pd1.T)#整个数据集的翻转展示 print(pd1[0:3].T) #前三行数据翻转展示...，注意保持数据格式上的一致 print(pd3) 缺失值处理 #缺失值处理 print(pd2) print(pd2['job'].isna())#检测是否是Nan print(pd2['job'].isnull...(axis=0,how="all"))#删除掉全是空值的行这一讲就分享到这里，内容也不少需要多实践去了解它的使用技巧，以上更多的是print语句进行输出来检查每一个是否符合预期。...友情提示：“无量测试之道”原创著作，欢迎关注交流，禁止第三方不显示文章来源时转载。

7962 0

Pandas教程

目录导入库导入/导出数据显示数据基本信息：快速查看数据基本统计调整数据布尔索引：loc 布尔索引：iloc 基本处理数据我们将研究“泰坦尼克号”的数据集，主要有两个原因：（1）很可能你已经对它很熟悉了...基本统计 a) describe方法只给出数据的基本统计信息。默认情况下，它只计算数值数据的主统计信息。结果用pandas数据帧表示。 data.describe() ?...d）通过传递参数include='all'，将同时显示数字和非数字数据。 data.describe(include='all') ? e）别忘了通过在末尾添加.T来转置数据帧。...c） value_counts也可以显示NaN值。...创建新的数据帧，复制数据，以保持原始数据的完整性。

2.9K4 0

基础知识篇（一）Pandas数据结构

本文介绍pandas的基本数据类型，要熟练使用pandas，需要熟悉它的两种主要数据结构：Series和DataFrame 1.Series Series 形如于一维矩阵的对象，通常用来存储一列数值，其包含数值列...，它的基础介绍和基本使用方法介绍完了，让我们回头开头，Series代表着1列数据，如果把它扩展到N列，那么没错，就是接下来要介绍的DataFrame 2.DataFrame DataFrame为pandas...中最重要的数据结构，它的格式等同于我们要处理的矩形表格：拥有多列，每列可以有不同类型的数据，拥有列名，行、列索引等......NaN Name: five, dtype: object 2.3 DataFrame运算 DataFrame运算时，对于某一列的数学运算和Series方法相同，二维运算中比较重要的有转置...，例如： # pd的转置，可以使用类似矩阵转置的方法 frame2.T one two three four five six year 2000 2001 2002 2001 2002 2003

8493 0

NumPy 和 Pandas 数据分析实用指南：1~6 全

请注意，该图像显示在命令的正下方。当我们输入_8时，它表明创建了 Matplotlib 对象，但实际上并未显示图本身。...特殊数值除了dtype对象之外，NumPy 还引入了特殊的数值：nan和inf。这些可以在数学计算中出现。不是数字（NaN）。它表明应为数字的值实际上不是数学定义的。...因此，我们实际上已经在较早的示例中演示了转置。注意，我们在这里使用转置来在行和列之间交换。...类似地，当使用数据帧填充数据帧中的丢失信息时，也是如此。如果使用序列来填充数据帧中的缺失信息，则序列索引应对应于数据帧的列，并且它提供用于填充该数据帧中特定列的值。...我们可以走更理论的道路，并声称当我们有MultiIndex时，表格的尺寸会增加。它的行为不是作为存在数据的正方形，而是作为多维数据集，或者至少是可能的。

5.4K3 0

精通 Pandas：1~5

) Out[507]: nan 在这种情况下，将默认值np.NaN指定为序列结构中不存在该键时要返回的值。...在本书的下一章中，我们将处理 Pandas 中缺失的值。数据帧数据帧是一个二维标签数组。它的列类型可以是异构的：即具有不同的类型。它类似于 NumPy 中的结构化数组，并添加了可变性。...面板结构可以通过转置重新排列。面板的操作功能集相对欠发达，不如序列和数据帧丰富。总结总结本章，numpy.ndarray是 Pandas 数据结构所基于的基岩数据结构。...当我们希望重新对齐数据或以其他方式选择数据时，有时需要对索引进行操作。有多种操作： set_index-允许在现有数据帧上创建索引并返回索引的数据帧。...当我们按多个键分组时，得到的分组名称是一个元组，如后面的命令所示。首先，我们重置索引以获得原始数据帧并定义一个多重索引以便能够按多个键进行分组。

19.2K1 0

Python3快速入门（十三）——Pan

dtype：每列的数据类型。 copy：如果默认值为False，则此命令(或任何它)用于复制数据。...DataFrame时，默认使用range（len（list））作为index，字典键的集合作为columns，如果字典没有相应键值对，其值使用NaN填充。...Bauer 20 # rank3 Alex 18 # rank3 Bob 28 6、DataFrame属性 DataFrame对象的属性和方法如下： DataFrame.T：转置行和列...major_axis - axis 1，是每个数据帧(DataFrame)的索引(行)。 minor_axis - axis 2，是每个数据帧(DataFrame)的列。...0.295646 # rank3 -0.352192 -0.523549 # rank4 -4.002903 -0.577389 4、Panel属性 Panel对象的属性和方法如下： Panel.T：转置行和列

8.6K1 0

Python数据分析：numpy

a = np.array([1,0,1,0], dtype=np.bool) # 创建数组时指定数据类型 a.astype(np.int8) # 修改数组的数据类型 b = np.array([0.0485,0.2689,1.8567,0.8754..., [1]]) O1 = a + b # 形状相同按位相加 O2 = a + c O3 = a + d # 形状不同，只有满足广播原则才可计算，O1=O2=O3 数组的转置...a.transpose() a.swapaxes(1,0) a.T 以上的三种方法都可以实现二维数组的转置的效果，转置和交换轴的效果一样。...和inf nan(NAN,Nan):not a number，表示不是一个数字，type类型为float。...=a) # 判断a中nan个数 np.isnan(a) # 判断是否为nan，返回bool类型 a[np.isnan(a)] = 0 # nan 替换为0 numpy中常用统计函数求和：t.sum

1.1K4 0

数据科学竞赛：递增特征构建的简单实现

我们可以遍历某一列数据进行下一个值与当前值的比较。...（2）第2种方法是对目标dataframe进行转置，再使用自带的方法进行判断，接下来我将写一个函数，用来判断每一行数据是否都是递增的，并新增一列来存储判断的结果： import gc import pandas...但是在实际使用的时候会出现一个问题，当我们的数据量很大的时候，比如说我当时处理100W个样本的时候，此时这个函数就跑不动了。那么出现的问题在哪呢？大家自己找答案。...找答案的时候我们会发现一个新的问题：大矩阵/大稀疏矩阵的转置问题。感觉又有话题讨论了，不过这次我们不讨论。...总结本次文章我们以构建特征工程中遇到的一个问题出发，讲解了如何计算一个increasing趋势特征，并引出一个值得思考的问题：大矩阵的转置(存储)。如果有空我们下期推文将研究一下大矩阵的相关问题。

9141 1

科学计算库-Pandas随笔【附网络隐私闲谈】

以 obj 对象为例，判断是否有缺失值： pd.notnull(obj) pd.isnull(obj) 8.2.5、pandas DataFrame 类型 DataFrame 是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列...，每列可以是不用的类型，数值、字符串、布尔值都可以 DataFrame 本身也有行索引，列索引，字典转 DataFrame 再转置表格才一致。...e NaN dtype: float64 重新定义索引时，如何填充缺失值/NaN？...①字典转为DF类型后，键/key 也默认成为了列索引，与排序不谋而合， ②目前学到的只有列转置，可以用学过的转置，再排序。...values属性值，而读取csv时生成的直接就是一个数组。

2.9K18 0

Python 数据科学入门教程：Pandas

这意味着你可以自定义 CSS 来处理数据帧特定的表！当我有用数据的 SQL 转储时，我特别喜欢使用 Pandas。...当我们遍历第零列中的所有项目时，我们可以使用[1:]排除掉它。...每个数据帧都有日期和值列。这个日期列在所有数据帧中重复出现，但实际上它们应该全部共用一个，实际上几乎减半了我们的总列数。在组合数据帧时，你可能会考虑相当多的目标。...序列基本上是单列的数据帧。序列确实有索引，但是，如果你把它转换成一个列表，它将仅仅是这些值。每当我们调用df ['column']时，返回值就是一个序列。...从这里，我们打印数据头部，我们有了第一个问题：这是某月的第一天，而不是月底。当我们将这个数据帧加入到其他数据帧时，这会造成麻烦。那么现在怎么办？

9.1K1 0

位宽不足时数据溢出导致系统“假性卡死”问题分析

例如我们使用二进制进行计数时，位宽为5的数据表示范围为0-31，当数据为32时由于位宽不够，实际显示则为0，如果此时你需要对这个数进行大小判断，那么可能会得到错误的结果。...以太网帧进入MAC核进行CRC校验， ? 并将8位输入数据转32位输出，转换模块将数据转换为128位总线数据，并支持反压。...数据帧出队时首先由逻辑预出队模块根据优先级轮询队列，并给出出队号，逻辑出队模块根据端口号查询出队信息，然后控制总线发送数据，数据经过转换模块转32位然后经mac核输出。...这里的port_state_data_in_b会根据优先级更新相应队列的帧数目，顾名思义，它的低8位代表的是优先级为0帧的数目。...而这个模块提供了出队号，当其没有提供出队号时，schedule_dequeue模块就无法产生出队指令，总线也没办法进行数据搬移，从而对外显示为“卡死状态”。

1.2K1 0

Pandas数据结构之DataFrame常见操作

提取、添加、删除列用方法链分配新列索引 / 选择数据对齐和运算转置 DataFrame 应用 NumPy 函数控制台显示 DataFrame 列属性访问和 IPython 代码补全提取、添加...未引用 DataFrame 时，传递可调用的，不是实际要插入的值。这种方式常见于在操作链中调用 assign 的操作。...True In [102]: -df1 Out[102]: a b 0 False True 1 True False 2 False False 转置...类似于多维数组，T 属性（即 transpose 函数）可以转置 DataFrame： # only show the first 5 rows In [103]: df[:5].T Out[103]...如有可能，应用 ufunc 而不把基础数据转换为多维数组。控制台显示控制台显示大型 DataFrame 时，会根据空间调整显示大小。info()函数可以查看 DataFrame 的信息摘要。

1.3K4 0

Pandas——高效的数据处理Python库

，它只有一个列，以及索引，下面的例子中，就是用默认的整数索引 ?...DataFrame是有多个数据表，每个列拥有一个label，DataFrame也拥有索引 ?...实际上DataFrame内部用numpy 格式存储数据，可以单独查看index和columns ? describe()显示数据概要 ? 和numpy一样，可以方便的得到转置 ?...布尔值下标基本用法 ? 没有填充的值均为NaN ? copy()函数：复制DataFrame isin()函数：是否在集合中，并选出 ?...缺失值 pandas用np.nana表示缺失值，不加入计算 dropna()丢弃有NaN的行 fillna(value=5)填充缺失值 pd.isnull()获取布尔值的mask，哪些是NaN 统计

1.7K9 0

Pandas数据结构之DataFrame常见操作

提取、添加、删除列用方法链分配新列索引 / 选择数据对齐和运算转置 DataFrame 应用 NumPy 函数控制台显示 DataFrame 列属性访问和 IPython 代码补全提取、添加...未引用 DataFrame 时，传递可调用的，不是实际要插入的值。这种方式常见于在操作链中调用 assign 的操作。...False True In [102]: -df1 Out[102]: a b 0 False True 1 True False 2 False False 转置...类似于多维数组，T 属性（即 transpose 函数）可以转置 DataFrame： # only show the first 5 rows In [103]: df[:5].T Out[103]...如有可能，应用 ufunc 而不把基础数据转换为多维数组。控制台显示控制台显示大型 DataFrame 时，会根据空间调整显示大小。info()函数可以查看 DataFrame 的信息摘要。

1.8K2 0

原初学数模-MATLAB Quick S

现在，你已经能在工作区（workspace）看到它了，此时我们可以直接用变量名A代指它。...Hint：查阅一下官方文档对sum函数的介绍，命令为：doc sum 2.转置矩阵A'：返回矩阵A的转置矩阵，如A'的运行结果为： ans = 16 5 9 4 3 10 6 15...如果你让一个非零值除以0，或者得到数值大于matlab允许的最大值（大约为10^308），MATLAB很可能会返回给你一个Inf。...其实很简单，把它赋值为空即可！...A = 16 NaN NaN NaN NaN NaN 10 8 9 NaN 6 12 4 14 15

1.6K9 0

数据清理的简要介绍

通常会有一些缺失值，当我们在pandas中使用pd.read_csv()等方式加载数据时，缺失数据往往被标记为NaN或None。有许原因可能导致数据的缺失。...你不可能从一个仅代表数据集5％的变量中得出关于数据集的任何具体结论！当你开始训练你的ML模型时，NaN也可能被你的程序视为0或者无穷大，这种训练完全没有意义！...=0, how=’any’)返回已删除包含NaN的任何数据点的数据帧。...但是当你浏览数据集时，你会注意到有几个数据点的“性别”的值为67.3。显然67.3在这个变量的环境中没有任何意义。...比如，我们可能会查看所有具有67.3性别的数据点，然后发现这些数据点，正确的值应为“女性”。因此，我们只需将所有67.3转换为“女性”即可。

1.2K3 0

小蛇学python（8）pandas库之DataFrame

有数据的地方就有表格。无论是异常值处理，清除缺省值，还是增删改查，无论是csv还是mysql等各种数据库，无不是以表格的形式存储数据。...比如矩阵转置。 frame = frame.T 然后我们会得到如下结果 ? 2.png 这个操作非常简单，注意T要大写，而且非常有用。比如当我们得到一大堆已经存储在数据库中数据，我们想对它进行索引。...当我们不想使用默认的数字来当作索引时（比如上课老师点名，你觉得是点学号好，还是点姓名好呢？），我们可以通过转置来改变索引。...我们之前使用NumPy数组传入的，如果我们传入列在数据中找不到，表格就会自动生成NA值，表示这里为空。...其实我对它的最大感悟就是，它使得我在for循环时解决索引溢出问题方便多了。表格也可以进行广播操作。

1.1K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭