2.1.2 删除缺失值 pandas中提供了删除缺失值的方法dropna()，dropna()方法用于删除缺失值所在的一行或一列数据，并返回一个删除缺失值后的新对象。...DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None,inplace=False) axis：表示是否删除包含缺失值的行或列。...how：表示删除缺失值的方式。 thresh：表示保留至少有N个非NaN值的行或列。 subset：表示删除指定列的缺失值。 inplace：表示是否操作原数据。...查找重复值–将全部重复值所在的行筛选出来： # 查找重复值 # 将全部重复值所在的行筛选出来 df[df.duplicated()] 输出为： 查找重复值｜指定列 ： # 查找重复值｜指定 #...上面是所有列完全重复的情况，但有时我们只需要根据某列查找重复值 df[df.duplicated(['gender'])] 输出为： 删除重复值 --删除全部的重复值 # 删除重复值 # 删除全部的重复值
准备数据- 在这里，我们将简单地查看数据并确保它是干净的。干净的意思是我们将查看csv的内容并查找任何异常。这些可能包括缺少数据，数据不一致或任何其他看似不合适的数据。...df.to_csv? 我们将使用的唯一参数是索引和标头。将这些参数设置为False将阻止导出索引和标头名称。更改这些参数的值以更好地了解它们的用法。...为了纠正这个问题，我们将header参数传递给read_csv函数并将其设置为None（在python中表示null） df = pd.read_csv(Location, header=None) df...我们可以检查所有数据是否都是数据类型整数。将此列的数据类型设置为float是没有意义的。在此分析中，我不担心任何可能的异常值。...973 数据可视化 在这里，我们可以绘制出生者列并标记图表以向最终用户显示图表上的最高点。
3 行列 3.1 查找 查找DataFrame数据类型中的某一（多）行（列） 这里记录三个可以实现该功能的函数：loc、iloc、ix。...设置成索引index 打造层次化索引的方法 reset_index() 将使用set_index()打造的层次化逆向操作 既是取消层次化索引，将索引变回列，并补上最常规的数字索引 详细讲解...# 将columns中的其中两列：race和sex的值设置索引，race为一级，sex为二级 # inplace=True 在原数据集上修改的 adult.set_index(['race','sex'...既是取消层次化索引，将索引变回列，并补上最常规的数字索引。...6.1 查找 通过标签或行号获取某个数值的具体位置（DataFrame数据类型中） #DataFrame数据 a b c d 0 1 2 e 3 4 5 f 6 7 8 g 9 10 11 #获取第
具体程序代码如下所示： 【例10】根据上面的例子引申，把上述数组中，小于或等于15的数归零。 关键技术:该例类似于数据清洗,那么可以通过下面的方式。...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。...=‘linear’ ) 参数说明： q：浮点型或数组，默认为0.5 （50%分位数），其值为0～1 axis: axis = 1表示行，axis = 0表示列，默认为None（无) numeric_only...关键技术:以学生成绩为例,数学成绩分别为120、89、98、78、65、102、112、56、 79、45的10名同学，现根据分数淘汰35%的学生，该如何处理？...na_position:空值（NaN）的位置,值为first空值在数据开头,值为last空值在数据最后，默认为last ignore_index：布尔值，是否忽略索引，值为True标记索引（从0开始按顺序的整数值
： df["Language"].str.startswith("J") # 是否以J开头 0 False 1 True 2 None 3 False Name: Language...3 Pandas Mckinney 2008 查找指定元素第一次出现的位置（索引号，左边第一个）；如果字符串中不包含该字符，则返回-1： df["Language"].str.find("a") 0...None None 3 Pandas Mckinney 2008 指定最大列属性值：n=1表示分割split之后的最大列索引值为1： df["Language"].str.split(" ", expand...3 Pandas Mckinney 2008 df["Language"].str.match("^P") # 匹配以P开头的内容 0 True 1 False 2 None...检查字符串是否只由大写字母组成 str.istitle：检查所有单词首字母是否大写，其他字母是否是小写组成 str.startswith：检查字符串是否以指定字符开始 str.endswith：检查字符串是否以指定字符结束
2.1.2 删除缺失值 pandas中提供了删除缺失值的方法dropna()，dropna()方法用于删除缺失值所在的一行或一列数据，并返回一个删除缺失值后的新对象。...DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None,inplace=False) axis：表示是否删除包含缺失值的行或列。...对象中的重复值 df.duplicated() # 返回boolean数组 # 查找重复值 # 将全部重复值所在的行筛选出来 df[df.duplicated()] # 查找重复值｜指定 # 上面是所有列完全重复的情况...，但有时我们只需要根据某列查找重复值 df[df.duplicated(['gender'])] # 删除全部的重复值 df.drop_duplicates() # 删除重复值｜指定 # 删除全部的重复值...axis：表示分组操作的轴编号，可以是0或1。该参数的默认值为0，代表沿列方向操作。 level：表示标签索引所在的级别，默认为None。
①.map() 函数用于根据传入的字典或函数，对 Series 中的每个元素进行映射或转换。...具体来说，map()函数可以接受一个字典或一个函数作为参数，然后根据这个字典或函数对 Series 中的每个元素进行映射或转换，生成一个新的 Series，并返回该 Series。...0或’index’，表示按行删除；1或’columns’，表示按列删除。inplace：是否原地替换。布尔值，默认为False。如果为True，则在原DataFrame上进行操作，返回值为None。...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。...= pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'C': [7, 8, 9]})# 使用 pd.merge() 函数根据 'A' 列合并两个 DataFramemerged_df =
，怎么实现呢 表合并函数merge merge函数可以指定以某一列来合并表格 import pandas as pd # 创建两个示例 DataFrame df1 = pd.DataFrame({'...': [1, 2, 3, 4, 5]}) print(df) 当我们想要统计员工a的总时长该怎么办呢，我们要把a和b先分组，这就是groupby函数的作用 groupby函数的参数是决定根据哪一列来进行分组的...drop 以上一节的员工表格为例，增添以下代码 merged_df = merged_df.drop(columns="number") print(merged_df) 可以看到number列被删除了...处理缺失值 查找缺失值 isnull可以查找是否有缺失值，配合sum函数可以统计每一列缺失值的数量 import pandas as pd a = {"a": [1, 3, np.NAN, 3],..."b": [3, 4, 2, 1]} p = pd.DataFrame(a, index=None) print(p.isnull().sum()) 填充缺失值 因为有些机器学习模型无法处理缺失值，
如果该参数为False，那么当列名中有重复时，前列将会被后列覆盖。...# 布尔型，默认为True # 不自动识别空值 pd.read_csv(data, keep_default_na=False) na_filter为是否检查丢失值（空字符串或空值）。...，设置keep_date_col的值为True时，会保留这些原有的时间组成列；如果设置为False，则不保留这些列。...设置为None将不进行解压缩。..., skiprows=1) 空格分隔符delim_whitespace，指定是否将空格（例如''或'\ t'）用作分隔符，等效于设置sep ='\s+'。
首先，根据day和smoker对tips进行分组，然后采用agg()方法一次应用多个函数。 如果传入一组函数或函数名,得到的DataFrame的列就会以相应的函数命名。...总计行/列 normalize：将所有值除以值的总和进行归一化，为True时候显示百分比 dropna :是否刪除缺失值 【例19】根据国籍和用手习惯对这段数据进行统计汇总。...how：用于产生聚合值的函数名或函数数组，默认为None。 fill_method：表示升采样时如何插值，可以取值为fill、bfill或None，默认为None。...label：表示降采样时设置聚合值的标签。 convention：重采样日期时，低频转高频采用的约定，可以取值为start或end，默认为start。...关键技术:可以通过resample()函数对数据进行采样，并设置参数为’M’,表示以“月”为单位的采样。
主要任务包括： 缺失值魔法：发现并施展缺失值的魔法，通过填充、删除或其他巧妙手法，为数据赋予完美的元素。...发现重复记录或同义但不同名称情况时，进行去重或标准化，确保记录唯一一致。处理数据类型不匹配，如字符串误标为数值型，进行类型转换或纠正，确保每个特征正确类型。 同时，对连续型变量的缺失值进行处理。...可选择删除含缺失值记录、用均值或中位数填充，或利用插值方法估算缺失值。保证数据集在缺失值方面完整，以确保后续分析和建模的有效进行。...代码如下： # 查找float类型 def isfloatnum(string): ''' 检查字符串是否为浮点数 :param string: 要检查的字符串...data2[data2.isnull().any(axis=1)].head(): 使用isnull().any(axis=1)方法检查data2中是否存在空值，并返回含有空值的行。.
(pd.Series.value_counts) # 查看DataFrame对象中每⼀列的唯⼀值和计数 df.isnull().any() # 查看是否有缺失值 df[df[column_name]...数据选择 df[col] # 根据列名，并以Series的形式返回列 df[[col1,col2]] # 以DataFrame形式返回多列 s.iloc[0] # 按位置选取数据 s.loc['...) # 将索引设置为col1字段，并将索引新设置为0,1,2......default – 可选参数，如果指定键的值不存在时，返回该值，默认为 None。...default – 可选参数，如果指定键的值不存在时，返回该值，默认为 None。
usecols: 返回的列，可以是列名的列表或由列索引组成的列表。dtype: 字典或列表，指定某些列的数据类型。skiprows: 需要忽略的行数（从文件开头算起），或需要跳过的行号列表。...('data2.csv', header=None)print(df6)names自定义列名names自定义列名，如果header=None，则可以使用该参数。...如果设置为None（默认值），CSV文件中的行索引将用作DataFrame的索引。如果设置为某个列的位置（整数）或列名（字符串），则该列将被用作DataFrame的索引。...（从文件开头算起），或需要跳过的行号列表。...在实际应用中，根据数据的特点和处理需求，灵活使用 read_csv 的各种参数，可以更轻松、高效地进行数据读取和预处理，为数据分析和建模提供更好的基础。
rb 以二进制格式打开一个文件用于只读。文件指针将会放在文件的开头。这是默认模式。 rb+ 以二进制格式打开一个文件用于读写。文件指针将会放在文件的开头。 r+ 打开一个文件用于读写。...如果文件中没有列名，则默认为0，否则设置为None。如果明确设定header=0 就会替换掉原来存在列名。...{‘foo’ : [1, 3]} -> 将1,3列合并，并给合并后的列起名为"foo" 2、常见问题 路径内有中文csv >>> import pandas as pd >>> #df=pd.read_csv...重写此值以接收unicode数组, 并将字符串作为输入传递给转换器。如果没有设置, 使用系统默认值。默认值是"bytes"。...sep : str 字符串, 如果文件是文本文件, 那么该值为数据间的分隔符。空("")分隔符表示该文件应该作为二进制文件处理。分隔符中的空格(" ")匹配零个或多个空格字符。
，有两种方法：①将这一列设置为索引(这里不做演示），②采用subset指定 指定颜色为灰色 显示全部最大值 那么，Excel如何显示最大值呢？...这里我们以显示全部最大值为例展开介绍，逻辑如下： 通过函数MAX获取数据区域的最大值 然后编辑格式满足单元格值等于这个最大值即可 操作为：选中数据区域，进行条件格式设置->编辑格式规则 具体规则如下图：...我们就可以得到想要的效果： 同样的道理，我们可以根据需求高亮列或行的最大值、最小值等 2.3....此方法根据axis关键字参数一次传递一个或整个表的 DataFrame 的每一列或行。对于按列使用axis=0、按行使用axis=1，以及一次性使用整个表axis=None。...其他 还有一些小操作，比如添加标题、隐藏索引、隐藏指定列等等 添加标题 隐藏索引 隐藏指定列 设置属性 如果一些单元格属性和单元格值无关，我们可以通过df.style.set_properties
# .isnull() / .notnull() 判断是否为空值 (None代表空值，NaN代表有问题的数值，两个都会识别为空值) s[s > 50] 输出为： Out[32]: 1 72.9608...axis：表示轴编号（排序的方向），0代表按行排序，1代表按列排序。 ascending：表示是否以升序方式排序，默认为True。若设置为False，则表示按降序方式排序。...level：表示按哪个索引层级排序，默认为None。 ascending：表示是否以升序方式排序，默认为True。若设置为False，则表示按降序方式排序。...pandas中使用reindex()方法实现重新索引功能，该方法会参照原有的Series类对象或DataFrame类对象的索引设置数据：若该索引存在于新对象中，则其对应的数据设为原数据，否则填充为缺失值...；'bfill或backfill’代表后向填充缺失值；'nearest’代表根据最近的值填充缺失值。
可以给出错误以设置不同的错误处理方案。错误的默认值是'strict'，意味着编码错误会引发错误UnicodeError。...每个制表符字符都会出现制表符位置（默认值为8，在第0,8,16列等位置给出制表符位置）。要展开字符串，请将当前列设置为零，并逐个字符地检查字符串。...该字符 参数不是后缀; 相反，它的所有值组合都被剥离： >>> >>> ' spacious '.rstrip() ' spacious' >>> 'mississippi'.rstrip...该字符参数不是前缀或后缀; 相反，它的所有值组合都被剥离： >>> >>> ' spacious '.strip() 'spacious' >>> 'www.example.com'.strip...s.swapcase().swapcase() == s str.title() 返回字符串的标题版本，其中单词以大写字符开头，其余字符为小写。
列名 names 如果文件不包含列名，那么应该设置 header=None，列名列表中不允许有重复值。...如果该参数为 False ，那么当列名中有重复时，前列将会被后列覆盖。...如果有多列解析成一个列，自动会合并到新解析的列，去掉此列，如果设置为 True 则会保留。...zip”或“ .xz”结尾的字符串，则使用gzip，bz2，zip或xz，否则不进行解压缩。 如果使用“ zip”，则ZIP文件必须仅包含一个要读取的数据文件。设置为“None”将不进行解压缩。...dialect 如果提供，则此参数将覆盖以下参数的值（默认值或未设置）：delimiter, doublequote, escapechar, skipinitialspace, quotechar
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