limit：表示可以连续填充的最大数量。...中是否存在缺失值 na_df.isna() # 计算每列缺失值的总和 na_df.isnull().sum() # 看看缺失值所在的行 na_df[na_df.isnull().T.any()]...# 删除缺失值 -- 将缺失值出现的行全部删掉 na_df.dropna() # 保留至少有3个非NaN值的行 na_df.dropna(thresh=3) # 缺失值补全｜整体填充 将全部缺失值替换为...* na_df.fillna("*") 2.3 重复值处理 2.3.1 重复值的检测 pandas中使用duplicated()方法来检测数据中的重复值。...lsuffix: 左DataFrame中重复列的后缀 rsuffix: 右DataFrame中重复列的后缀 sort: 按字典序对结果在连接键上排序 join方式为按某个相同列进行join: score_df
在数据分析中，往往会遇到各种复杂的数据处理操作：分组、排序、过滤、转置、填充、移动、合并、分裂、去重、找重、填充等操作。这时候R语言就是一个很好的选择：R可以高效地、优雅地解决数据处理操作。...对于NA值的操作，主要都集中在了过滤操作和填充操作中，因此就不在单独介绍NA值的处理了。...数值分段，就是把一个连续型的数值型数据，按区间分割为因子类型的离散型数据。...此处仅讲述aggregate数据分组计算内容，更多分组计算内容 参考→《R语言 分组计算，不止group_by》 dplyr包中的group_by联合summarize group_by和summarise...去重与找重 去重，是把向量中重复的元素过滤掉。找重，是把向量中重复的元素找出来。
functions **另一种方式通过另一个已有变量：** **修改原有df[“xx”]列的所有值：** **修改列的类型（类型投射）：** 修改列名 --- 2.3 过滤数据--- 3、-------...(参考：王强的知乎回复) python中的list不能直接添加到dataframe中，需要先将list转为新的dataframe,然后新的dataframe和老的dataframe进行join操作,...另一种方式通过另一个已有变量： result3 = result3.withColumn('label', df.result*0 ) 修改原有df[“xx”]列的所有值： df = df.withColumn...，一列为分组的组名，另一列为行总数 max(*cols) —— 计算每组中一列或多列的最大值 mean(*cols) —— 计算每组中一列或多列的平均值 min(*cols) ——...DataFrame 返回当前DataFrame中不重复的Row记录。
as.matrix()[，1]——把数据框转化为矩阵后，再去提取列向量 na和NULL的区别 is.na()——判断na值存在，na是指该数值缺失但是存在...：中位数，下上四分位数，最小值，最大值 数学函数 sum（x,y,z，na.rm=FALSE）——x+y+z，na.rm为TURE可以忽略掉na值数据 sum...（table()， ）——计算列联表的边际频数（边际求和）并求和,=1为按列变量 as.formula()——转换为一个R公式，...，说明是否对p值采用连续性修正，conf.int是逻辑变量，给出相应的置信区间。...调整R方考虑回归模型中参数的数量，更加严格 4、检验解释变量x与目标变量y之间存在的依赖关系， 统计量F，用p-value值，p值越小越好 5、绘图检验plot(<
其他常用的统计方法有： ######################## ****************************************** count 非 NA 值的数量 describe...针对 Series 或 DF 的列计算汇总统计 min , max 最小值和最大值 argmin , argmax 最小值和最大值的索引位置（整数） idxmin , idxmax 最小值和最大值的索引值...样本值的峰度（四阶矩） cumsum 样本值的累计和 cummin , cummax 样本值的累计最大值和累计最小值 cumprod 样本值的累计积 diff 计算一阶差分（对时间序列很有用） pct_change...计算百分数变化 其中df.describe()还是挺有用的，对应R的summary： 1、频数统计 R中的table真的是一个逆天的函数，那么python里面有没有类似的函数呢？...————————————————————————————————————- 七、其他 1、组合相加 两个数列，返回的Index是两个数据列变量名称的；value中重复数据有值，不重复的没有。
() 按行合并 merge() 按列或行合并dataframe dim() 对象的维数，返回值为一个list dimnames() 返回或设置对象的每一维的名字 row.names...unique() 去掉重复的元素 rep() 按照指定方式重复向量中的元素 cut() 将一个数值向量中的元素按指定的方式划分区间，返回一个factor变量 split() 将对象中元素按指定方式分组...,如果每次函数操作只产生一个元素 tapply () 对所给变量按照指定的分组方式分别运行一个函数 mapply rapply eapply range() 返回所有指定对象的最大和最小值...pretty() 计算一数值序列的等分位点 deparse() 以字符形式按原样输出表达式，对画图时的标注有用 substitute() 将表达式中的变量名替换为变量的值，其余部分不变...frame中不包含NA值的行的行号
， # 所以其结果就为NaN（即“非数字”（Not a Number），在Pandas中，它用于表示缺失值或NA值）。...选项： 方法 描述 'average' 默认:在相等分组中，为各个值分配平均排名 'min' 使用整个分组的最小排名 'max' 使用整个分组的最大排名 'first' 按值在原始数据中的出现顺序分配排名...方法 描述 count 非NA值的数量 describe 针对Series或各DataFrame列计算汇总统计 min、max 计算最小值和最大值 argmin、argmax 计算能够获取到最小值和最大值的索引位置...： returns = price.pct_change() print(returns.head()) Series的corr方法用于计算两个Series中重叠的、非NA的、按索引对齐的值的相关系数...计算Series中的唯一值数组，按发现的顺序返回 value_counts 返回一个Series，其索引为唯一值，其值为频率，按计数值降序排列 有时，你可能希望得到DataFrame中多个相关列的一张柱状图
数据类型数值型：用于直接计算加减乘除字符串型：可以进行连接，转换，提取等逻辑型：真或假日期型等R对象R语言中的变量可以赋值给变量的任何事物，包括常量、数据结构、函数甚至图形对象都拥有某种模式，描述此对象是如何储存的...F)] #循环使用TRUE,FALSE逻辑，按顺序进行判断#如果T,F数量多于向量值的数量，会输出NA缺失值y[y>5 & y<9]6 7 8----------------------------...x的不同值来求得 #labels：指定各水平的标签, 不指定时用各水平值的对应字符串 #exclude：指定要转换为缺失值(NA)的元素值集合 #ordered：取真值时表示因子水平是有次序的(按编码次序...)cut()函数连续取值的变量，可以用cut()函数将其分段， 转换成因子使用breaks()参数指定分点， 最小分点要小于数据的最小值， 最大分点要大于等于数据的最大值， 默认使用左开右闭区间分组cut...c c c c c d d d d d## Levels: a b c dtable()函数——统计频数table(sex)## sex## 男 女 ## 3 2tapply()函数可以按照因子分组然后每组计算另一变量的概括统计
查看数据基本信息 df.info() 使用方式： 提供DataFrame的基本信息，包括每列的非空值数量和数据类型。 示例： 查看数据信息。 df.info() 5....描述性统计信息 df.describe() 使用方式： 提供DataFrame的描述性统计信息，包括均值、标准差、最小值、25%分位数、中位数（50%分位数）、75%分位数和最大值。...示例： 按状态分组，计算平均年龄和总工资。 df.groupby('Status').agg({'Age': 'mean', 'Salary': 'sum'}) 19....使用value_counts计算唯一值的频率 df['Column'].value_counts() 使用方式： 使用value_counts计算某列中每个唯一值的频率。...示例： 计算每个组的平均值、最小值和最大值。 df.groupby('Status').agg({'Salary': ['mean', 'min', 'max']}) 50.
：对每个分组应用自定义的聚合函数 transform：对每个分组应用转换函数，返回与原始数据形状相同的结果 rank：计算元素在每个分组中的排名 filter：根据分组的某些属性筛选数据 sum：计算分组的总和...mean：计算分组的平均值 median：计算分组的中位数 min和 max：计算分组的最小值和最大值 count：计算分组中非NA值的数量 size：计算分组的大小 std和 var：计算分组的标准差和方差...describe：生成分组的描述性统计摘要 first和 last：获取分组中的第一个和最后一个元素 nunique：计算分组中唯一值的数量 cumsum、cummin、cummax、cumprod：...计算分组的累积和、最小值、最大值、累积乘积 数据清洗 dropna: 丢弃包含缺失值的行或列 fillna: 填充或替换缺失值 interpolate: 对缺失值进行插值 duplicated: 标记重复的行...drop_duplicates: 删除重复的行 str.strip: 去除字符串两端的空白字符 str.lower和 str.upper: 将字符串转换为小写或大写 str.replace: 替换字符串中的特定字符
数据分析 描述性统计信息 分组聚合操作 groupby方法 透视表和交叉表 数据分箱 数据可视化 用plot方法出图 其他方法 其他方法 独热编码 数据表中的字符串字段通常需要做预处理，因为字符串字段没有办法计算相关性...如果变量 X 的较大值主要与另一个变量 Y 的较大值相对应，而两者较小值也相对应，那么两个变量倾向于表现出相似的行为，协方差为正。...如果一个变量的较大值主要对应于另一个变量的较小值，则两个变量倾向于表现出相反的行为，协方差为负。简单的说，协方差的正负号显示着两个变量的相关性。方差是协方差的一种特殊情况，即变量与自身的协方差。...，只要两个变量的观测值是成对的等级评定资料，或者是由连续变量观测资料转化得到的等级资料，不论两个变量的总体分布形态、样本容量的大小如何，都可以用斯皮尔曼等级相关系数来进行研究。...两个变量之间是线性关系，都是连续数据。 两个变量的总体是正态分布，或接近正态的单峰分布。 两个变量的观测值是成对的，每对观测值之间相互独立。
1、默认参数 2、按升序对结果进行排序 3、按字母顺序排列结果 4、结果中包含空值 5、 以百分比计数显示结果 6、将连续数据分入离散区间 7、分组并调用 value_counts() 8、将结果系列转换为...默认情况下，结果系列按降序排列，不包含任何 NA 值。例如，让我们从 Titanic 数据集中获取“Embarked”列的计数。...NA 默认情况下，结果中会忽略包含任何 NA 值的行。...我们可以将该值设置为 False 以包含 NA 的行数。...一个常见的用例是按某个列分组，然后获取另一列的唯一值的计数。例如，让我们按“Embarked”列分组并获取不同“Sex”值的计数。
默认参数 按升序对结果进行排序 按字母顺序排列结果 结果中包含空值 以百分比计数显示结果 将连续数据分入离散区间 分组并调用 value_counts() 将结果系列转换为 DataFrame 应用于DataFrame...默认情况下，结果系列按降序排列，不包含任何 NA 值。例如，让我们从 Titanic 数据集中获取“Embarked”列的计数。...NA 默认情况下，结果中会忽略包含任何 NA 值的行。...我们可以将该值设置为 False 以包含 NA 的行数。...一个常见的用例是按某个列分组，然后获取另一列的唯一值的计数。例如，让我们按“Embarked”列分组并获取不同“Sex”值的计数。
默认参数 按升序对结果进行排序 按字母顺序排列结果 结果中包含空值 以百分比计数显示结果 将连续数据分入离散区间 分组并调用 value_counts() 将结果系列转换为 DataFrame 应用于DataFrame...默认情况下，结果系列按降序排列，不包含任何 NA 值。例如，让我们从 Titanic 数据集中获取“Embarked”列的计数。 ...NA 默认情况下，结果中会忽略包含任何 NA 值的行。...我们可以将该值设置为 False 以包含 NA 的行数。 ...一个常见的用例是按某个列分组，然后获取另一列的唯一值的计数。例如，让我们按“Embarked”列分组并获取不同“Sex”值的计数。
limit：表示可以连续填充的最大数量。...输出为： 查看包含的空缺值 # 使用isna()方法检测na_df中是否存在缺失值 na_df.isna() 输出为： 计算每列缺失值的总和： # 计算每列缺失值的总和 na_df.isnull...： # 删除缺失值 -- 将缺失值出现的行全部删掉 na_df.dropna() 输出为： 保留至少有3个非NaN值的行： # 保留至少有3个非NaN值的行 na_df = pd.DataFrame...()方法来检测数据中的重复值。...正态分布也称高斯分布，是统计学中十分重要的概率分布，它有两个比较重要的参数：μ和σ，其中μ是遵从正态分布的随机变量（值无法预先确定仅以一定的概率取值的变量）的均值，σ是此随机变量的标准差。
1.交叉分析 用于分析两个或两个以上，分组变量之间的联系，以交叉表形式进行变量间关系的对比分析。...：数据透视表中的值 index：数据透视表中的行 columns：数据透视表中的列 aggfunc：统计函数 fill_value：NA值的统一替换 import numpy import pandas...pandas中进行占比计算，使用groupby计算出分组结果，或pivot_table计算出交叉表的结果之后，如果 还需要继续运算，可使用数据框自带函数计算。...线性相关：当一个连续变量发生变动时，另一个连续变量相应的呈线性关系变动 采用皮尔逊相关系数r的绝对值来度量连续变量之间线性相关强度 线性相关系数r（取绝对值）的范围 相关程度 0 ≤ r < 0.3...将会计算每个列两两之间的相似度 如果由序列调用corr方法，只计算该序列与传入的序列之间的相似度 返回值： DataFrame调用：返回DataFrame Series调用：返回一个数值型，大小为相关度
skipna 排除缺失值，默认True level 如果轴是层次化索引的，则根据level分组简约 描述和汇总统计 方法 说明 count 非NA值的数量 describe 针对Series或各DataFrame...列计算汇总统计 min、max 计算最小值和最大值 argmin、argmax 计算能够获取到最小值和最大值的索引位置（整数） idxmin、idxmax 计算能够获取到最小值和最大值的索引值 quantile...（对时间序列很有用） pct_change 计算百分数变化 相关系数与协方差 corr方法用于计算两个Series中重叠的、非NA的、按索引对齐的值的相关系数。...isin方法计算表示Series各值是否包含传入的值序列中的布尔型数组。...，但在DataFrame中可以选择丢弃全NA或者含有NA的行或列。
4.3 变量的重编码 1）将连续变量修改为一组类别值； 2）将误编码替换为正确值； 3）基于一组条件进行逻辑判断变量； 4）逻辑运算： != 不等于； == 严格等于（慎用）； !...1)leadership$age[leadership$age == 99] <- NA within()可以认为是数据框版本的with(),将每一行都设置为缺失值，然后按条件赋值（字符型变量，还不是有序因子...4.5 缺失值 R中的字符型缺失值与数值型数据使用的缺失值符号是相同的。缺失值以符号NA（Not Available，不可用）表示。...（慎用） na.omit(leadership) 4.6 日期值 函数as.Date()用于执行这种转化，而符号示例如下： %d 数字表示的日期（0~31）01~31 %a 缩写的星期名Mon %A 非缩写星期名...（保留）变量 数据框中的元素是通过dataframe[row indices,column indices]这样的记号来访问的，可以通过这种方法轻松的选取变量。
、创建dataframe 3、 选择和切片筛选 4、增加删除列 5、排序 6、处理缺失值 7、分组统计 8、join操作 9、空值判断 10、离群点 11、去重 12、 生成新列 13、行的最大最小值..."), nanvl(df.a, df.b).alias("r2")).show() 7、分组统计 # 分组计算1 color_df.groupBy('length').count().show() #...# 如果是pandas,重复列会用_x,_y等后缀标识出来，但spark不会 # join会在最后的dataframe中存在重复列 final_data = employees.join(salary...我们得到一个有缺失值的dataframe，接下来将对这个带有缺失值的dataframe进行操作 # 1.删除有缺失值的行 clean_data=final_data.na.drop() clean_data.show...("a").alias("r1"), isnan(df.a).alias("r2")).show() 10、离群点 # 需要提醒的是，列的计算都是放在select里面的 # 1.先计算均值 mean_salary
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