Pandas 数据清洗常见方法 01 读取数据 df=pd.read_csv('文件名称') 02 查看数据特征 df.info() 03 查看数据量 df.shape 04 查看各数字类型的统计量 df.describe...True) 06 重置索引 data.reset_index(inplace=True,drop=True) 07 查看缺失值信息 data.loc[data['列名'].isnull()] 01 每一列数据的缺失值进行统计...data.isnull().sum() 08 填充缺失值 # 用0填充 data=data.fina(0) # 将这一列的空值填充为平均值，类型为int类型 df_all['列名'] = df_all...')['销售额'].sum().sort_values 12 遍历查看数据集所有列的数据类型 cols=df_tm.columns for col in cols: print(col+':'+str...(df_tm[col].dtype)) 13 转换数据类型 df['列名']=df.列名.astype('int') 01 去掉温度列后的℃，并将数据转为int类型 df.loc[:,'bwendu']
Excel文件读写 使用read_excel读取，读取后的结果为dataframe格式 读取excel文件和csv文件参数大致一样，但要考虑工作表sheet页 参数较多，可以自行控制，但很多时候使用默认参数...读取excel时，注意编码，常用编码为utf-8、gbk、gbk2312和gb18030等 使用to_excel快速保存为xlsx格式 import pandas as pd import os os.getcwd...() 'D:\\Jupyter\\notebook\\Python数据清洗实战\\数据清洗之文件读写' os.chdir('D:\\Jupyter\\notebook\\Python数据清洗实战\\数据...jpg 1442 os.getcwd() 'D:\\Jupyter\\notebook\\Python数据清洗实战...\\数据' df1.to_excel('asdf.xlsx', index=False, sheet_name='one')
在数据分析中，数据清洗是一个必备阶段。数据分析所使用的数据一般都很庞大，致使数据不可避免的出现重复、缺失、格式错误等异常数据，如果忽视这些异常数据，可能导致分析结果的准确性。...用以下数据为例，进行讲解数据清洗常用方式： ? 下面的操作只做示例，具体数据的清洗方式要根据数据特性进行选择！ 重复值处理 重复值处理，一般采用直接删除重复值的方式。...在pandas中，可以用duplicated函数进行查看和drop_duplicates函数删除重复数据。 如下所示，可以通过duplicated函数查看重复的数据: ?...需要删除重复值时，可直接用drop_duplicates函数完成： ? 缺失值处理 缺失值与重复值一样，都是数据中比较常见的问题，必须进行处理才能进行下一步分析，保证分析的准确性。...在pandas中，可以用info和dtypes方法进行查看数据类型: ? 常用的数据类型包括str（字符型）、float（浮点型）和int（整型）。
1、数据来源【上海发布】 2、把每天链接在浏览器打开（这样没有评论，方便数据清洗），复制文本，建立每天的工作表（4-23），在excel中只粘贴文本。...# 记录器 import csv global 区 global 需要排除 #excel表格 = pandas.read_excel('@@上海4.12-4.23-清洗.xlsx',sheet_name...Apr 24 15:14:38 2022 @author: Administrator 1、读取excel 2、判断句子是否在区数据内，赋值区 3、写入excel（日期、区、居住地） 3、excel写入卡...，换csv试试 4、数据清洗-排除空行、去除标点符号、某些行 """ import pandas from DataRecorder import Recorder # 记录器 import csv...global 区 global 需要排除 #excel表格 = pandas.read_excel('@@上海4.12-4.23-清洗.xlsx',sheet_name='总表',header=None
在进行数据分析和建模之前，数据清洗是一个必要的步骤。数据清洗是通过处理和转换原始数据，使其变得更加规范、准确和可用于分析的过程。Python提供了丰富的库和工具，使数据清洗变得更加高效和便捷。...本文将详细介绍数据清洗的概念、常见的数据质量问题以及如何使用Python进行数据清洗。图片1. 数据清洗概述数据清洗是数据预处理的重要环节，它包括数据收集、数据整理、数据转换等步骤。...使用Python进行数据清洗Python提供了丰富的开源库和工具，便于进行数据清洗。以下是几个常用的Python库：Pandas：Pandas是一个强大的数据分析库，内置了许多数据清洗的功能。...它可以用来处理不一致数据和数据格式问题。Openpyxl：Openpyxl是一个用于读写Excel文件的库。它可以用来处理Excel文件中的数据清洗任务。...本文介绍了数据清洗的概念、常见的数据质量问题以及使用Python进行数据清洗的方法。通过合理运用Python的数据分析库，可以高效、方便地进行数据清洗工作。
回归分析的实施步骤： 1）根据预测目标，确定自变量和因变量 2）建立回归预测模型 3）进行相关分析 4）检验回归预测模型，计算预测误差 5）计算并确定预测值 我们接下来讲解在Excel2007中如何进行回归分析...一、案例场景 为了研究某产品中两种成分A与B之间的关系，现在想建立不同成分A情况下对应成分B的拟合曲线以供后期进行预测分析。测定了下列一组数据： ?...二、操作步骤 1、先绘制散点图：具体步骤是选中数据，插入—>图表—>散点图 ? 2、在散点图的数据点上右键—>添加趋势线 ?...我们进一步使用Excel中数据分析的回归分析提供更多的分析变量来描述这一个线性模型 4、选中数据—>数据—>数据分析—>回归 注：本操作需要使用Excel扩展功能，如果您的Excel尚未安装数据分析，可以参考该专题文章的第一篇...《用Excel进行数据分析：数据分析工具在哪里？》。
在日常数据分析工作当中，回归分析是应用十分广泛的一种数据分析方法，按照涉及自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。...回归分析的实施步骤： 1）根据预测目标，确定自变量和因变量 2）建立回归预测模型 3）进行相关分析 4）检验回归预测模型，计算预测误差 5）计算并确定预测值 我们接下来讲解在Excel2007中如何进行回归分析...一、案例场景 为了研究某产品中两种成分A与B之间的关系，现在想建立不同成分A情况下对应成分B的拟合曲线以供后期进行预测分析。测定了下列一组数据： ?...二、操作步骤 1、先绘制散点图：具体步骤是选中数据，插入—>图表—>散点图 ? 2、在散点图的数据点上右键—>添加趋势线 ?...我们进一步使用Excel中数据分析的回归分析提供更多的分析变量来描述这一个线性模型
1.关于数据 假设我们有如下数据： ? ...由于在后面的capm模型中需要引入无风险收益率这样一个概念，如果时间限度为day的话，后面的无风险收益率将会很小，以至于产生很大的误差，所以这里我们进行月化，严谨的方式是使用复利，这里我们贪图方便就直接乘以...首先，我们在excel上绘制出散点图，如上图所示，然后修改横坐标和纵坐标的数据，分别是markrt premiun和portfolio return monthly。
我们在做数据分析，清洗的过程中，很多时候会面对各种各样的数据源，要针对不同的数据源进行清洗，入库的工作。...本篇博客就针对，在windows平台下使用python3（python2社区将要停止支持，使用3是大势所趋），读取xls，xlsx格式的数据进行清洗入库做一个小例子。...读取xlsx数据进行清洗 2. cx_Oracle批量入库 ?...return conn except Exception: print(Exception) #######################进行数据批量插入#...getSheetNumber(data): sheet_num = len(data.sheets()) return sheet_num #######################一些数据清洗工作
本文操作环境为Win10，Excel2013 设置单元格格式 方法一 ? image.png 方法二：框住想要设置的区域，右键弹出菜单，如下图所示位置。 ?...image.png 利用条件格式给单元格上色 科类上色 按照下面图的顺序进行相同的操作可以实现，图片名即为此步作用。 ? 框住上色区域的单元格.png ? 条件格式.png ?...筛选结果图示2.png 数据验证 ? 手动输入两个科类.png ? 数据验证位置.png ? 数据验证设置.png ? 设置成功图示.png ? 圈释无效数据位置.png ?
由于公司想针对不同类别不活跃客户进行激活促销；同时，为回馈重点客户，也计划推出一系列针对重点客户的优惠活动，希望保留这些客户，维持其活跃度。因此希望利用该数据进行客户分类研究。...本文为了普及，介绍使用Excel（2007版）做初步的RFM分析。 操作步骤： 第一步：数据的清洗 原始数据集：数据请参考附件Excel（模拟数据.xlsx）。大家可以下载练习。...通过Excel的透视表即可计算以上RFM数据。 Excel操作： 菜单栏点击“插入” 快捷按钮栏点击“透视表” ?...用单纯的数据形式覆盖原有透视表。...$符号还快些】 【另外一种简单的处理方式就是直接用公式“=ROUNDUP((B5-$F$2)/$F$3,0)”，然后用ctrl^H快捷操作，将0值替换成1即可，这个替换需要将公式复制-快捷粘帖为数值后进行
你一定听说过这句著名的数据科学名言： 在数据科学项目中， 80% 的时间是在做数据处理。 如果你没有听过，那么请记住：数据清洗是数据科学工作流程的基础。...在本文中将列出数据清洗中需要解决的问题并展示可能的解决方案，通过本文可以了解如何逐步进行数据清洗。 缺失值 当数据集中包含缺失数据时，在填充之前可以先进行一些数据的分析。...测试集是看不见的数据用于评估模型性能。如果在数据清洗或数据预处理步骤中模型以某种方式“看到”了测试集，这个就被称做数据泄漏（data leakage）。...所以应该在清洗和预处理步骤之前拆分数据： 以选择缺失值插补为例。数值列中有 NA，采用均值法估算。...所以当模型用训练集构建时，它也会“看到”测试集。但是我们拆分的目标是保持测试集完全独立，并像使用新数据一样使用它来进行性能评估。所以在操作之前必须拆分数据集。
今天通过一个数据清洗的例子讲解一下Excel Power Query中关于数据清洗的例子。 如下所示，将下面的左侧的数据清洗成右侧的数据。...Excel Power Query 这个例子，科目这一栏中，语文，数学，英语的顺序每个人是一样的，所以就好处理多了。先将数据加载至Power Qeury中。...= Table.SelectRows(源, each [#"语文|数学|英语"] null) 然后再对第1列进行填充。...，最后再用Table.FromList函数进行转换。...整体的代码如下图所示： let 源 = Excel.CurrentWorkbook(){[Name="表1"]}[Content], 筛选 =
0.0 前言 是的，用 Excel 也能爬数据，步骤少，实现起来也简单。...优点：简单，电脑有 office 就可以了 缺点：只能爬表格类的数据，适用范围小；使用的是ie浏览器，有点小毛病 1.0 实现 打开 excel，然后按照3步走 ?...打开链接后，我们可以在数据那看见一个小箭头，点击一下它 ? 如果小箭头变成了一个小勾勾，数据背景变成浅蓝色，那就是成功了，这时再点一下导入就好。 ? 看到这个点确定就好 ?...然后我们稍微等一下就可以看见数据了，爬数据需要一点时间，出来后就是这样。 ? 来一个相对完整的操作 ? 2.0 相关说明 因为使用的是 ie浏览器，所以就直接进入不了知乎 ?
数据清洗 一般义的清洗 特殊字符 在数据清洗中最常见的就是特殊字符，一般的特殊字符可以直接替换掉如地址码中最常见的’#’，像这种直接替换为号即可。...错/别字处理 错别字问题在数据清洗中是难度比较大的一部分工作，在这部分工作中，首先要找出错别字，并建立错别字对应的正确字符串的对应关系，然后使用程序批量的完成替换 空值检测 空值是要在数据清洗中过滤掉的...清洗中常用的工具与技术 如果要做地理数据的相关处理，那么FME是应该首选工具，当然，清洗也属于数据处理的范畴。...但是前面提到的一些清洗，用FME实现的话会比较困难，比如：全角半角的问题的处理，又或者，简体转繁体，又或者汉语转拼音。所以除了FME还需要一些其他的技术，比如说：Python。...但在进行数据处理的时候，要秉承一个原则，在有选择的时候，能少些代码就少些代码！ 综上，在数据清洗中，能够掌握FME与Python基本就够了，如果你还会点正则，那就基本上是完美了！
这篇文章讲述的是数据存储方式和数据类型等基本概念、数据清洗的必要性和质量评价的关键点。希望这篇数据清洗的文章对您有所帮助！...等级行只能比较大小，不能进行数学计算 3.4、数值型 最常见的数据类型 直接使用自然数或可进行测量的具体数值 可直接用数值计算方法进行汇总和分析 ?...二、数据清洗 1、什么是数据清洗 脏数据 ?...数据清洗在大数据分析流程中的位置 ?...2、为什么要进行数据清洗 从不同渠道获得的数据，集成在一起，组成新的数据集，需要进行数据清洗，来保证数据集的质量 数据分析算法对输入的数据集有要求 显示情况下的数据集质量不禁如人意，需要数据清洗 3、数据存在的问题
图1 所示文件夹中有 4 个 Excel 文件。 图 1 我们可以使用 os.listdir(path)来获取 path 路径下所有的文件名。具体实现代码如下。...我们在前面学过，如何读取一个文件，可以用 load_work()，也可以用 read_excel()，不管采用哪种方式，都只需要指明要读取文件的路径即可。 那如何批量读取呢？...format(i)) 如果要对读取的文件的数据进行操作，那么只需把具体的操作实现代码放置在读取代码之后即可。比如我们要对每一个读取进来的文件进行删除重复值处理，实现代码如下。...还是上面的数据集，假设我们现在拿到了一份 1—6 月的文件，这份文件除了“日期”和“销量”两列，还多了一列“月份”。...df_month = df_o[df_o['月份'] == m] #将筛选出来的数据进行保存 df_month.to_csv(r'D:/Data-Science/share/data/split_data
什么是数据清洗 数据清洗是指在数据处理过程中对原始数据进行筛选、转换和修正，以确保数据的准确性、一致性和完整性的过程。...哪些数据需要进行清洗 通常在这几种情况下需要进行数据清洗。 1.缺失数据处理：数据在采集或迁移的过程中，出现数据的遗漏。 2.错误数据判断：数据在采集或迁移的过程中与原数据不一致。...数据清洗都需要做些什么 下面让我们看一下数据清洗都会涉及的处理步骤： 分析需求：通过对数据原本的格式，特征进行分析，规划数据清洗的业务规则及需求。...数据清洗：根据需求，结合Excel库的API，进行数据清洗。如：用默认值填写缺失数据的单元格，删除整个空行，删除重复数据，把不符合范围的数据删除掉，或者把日期数字的格式统一起来，等等。...如何使用GcExcel实现数据清洗 GcExcel有IRange的API，可以让数据清洗时代码写的更简单，因此下面我们选择用GcExcel的代码为例解决上面提到的几个场景。
导读：数据清洗是数据分析的必备环节，在进行分析过程中，会有很多不符合分析要求的数据，例如重复、错误、缺失、异常类数据。...99.0 3 2 3 Miki 77.0 4 1 4 Sully 77.0 5 2 5 Rose NaN 02 缺失值处理 缺失值是数据清洗中比较常见的问题...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。...直方图其实首先对数据进行了等宽分箱，再计算频数画图。...、8 箱2：15、21、21、24 箱3：25、28、34 分箱法将异常数据包含在了箱子中，在进行建模的时候，不直接进行到模型中，因而可以达到处理异常值的目的。
数据的质量直接关乎最后数据分析出来的结果，如果数据有错误，在计算和统计后，结果也会有误。 所以在进行数据分析前，我们必须对数据进行清洗。...需要考虑数据是否需要修改、如何修改调整才能适用于之后的计算和分析等。 数据清洗也是一个迭代的过程，实际项目中可能需要不止一次地执行这些清洗操作。...如果数据不存在或不符合数值规则 用nan填充 delimiter 以什么符号进行分割 skiprows=12 跳过开头12行 数据是从第13行开始的 usecols 就是获取下标为6，7列 的内容...|\$',np.nan,regex=True)#用np.nan替换？或.或$原字符 # df.replace([r'\?',r'\$'],np.nan,regex=True)#用np.nan替换？...,r'\$'],[np.nan,'NA'],regex=True)#用np.nan替换？用 NA替换$符号 # df.replace(regex={r'\?'
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