首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布

【译】Python中的数据清洗 |Pythonic Data Cleaning With NumPy and Pandas(二)

本文是 使用 Python 进行数据清洗 第二部分翻译,全部翻译的文章内容摘要如下 【译】Python中的数据清洗 |Pythonic Data Cleaning With NumPy and Pandas...数据清理目录.png 原文地址 Pythonic Data Cleaning With NumPy and Pandas[1] 数据集地址 university_towns.txt[2] A text...我们的数据清洗任务 是把以上不规则的行数据整理为整齐的数据,我们可以看到每行数据除了一些括号外,没有其它的共性特征。 ?...applymap()实际上是一个行遍历的思想,在处理数据时,每一行都可以对应回调函数,自定义来处理数据。...参考资料 [1] Pythonic Data Cleaning With NumPy and Pandas: https://realpython.com/python-data-cleaning-numpy-pandas

78410

【译】Python中的数据清洗 |Pythonic Data Cleaning With NumPy and Pandas(三)

本文使用 Python 进行数据清洗的第三部分翻译,全部翻译的文章内容摘要如下 【译】Python中的数据清洗 |Pythonic Data Cleaning With NumPy and Pandas...(一) 【译】Python中的数据清洗 |Pythonic Data Cleaning With NumPy and Pandas(二) 下图目录是一些常规的数据清理项,本文中主要讨论 “Renaming...数据清理目录.png 原文地址 Pythonic Data Cleaning With NumPy and Pandas[1] 数据集 olympics.csv[2] A CSV file summarizing...数据清洗是数据科学中的重要部分。这篇文章是对 python 中使用 Pandas and NumPy 库的使用有一个基本的理解。...,文章算是 Python 数据处理的入门知识,是实际使用的基础应用点,翻译的内容可以作为知识索引,之后需要的时候返回来再看看。

1.2K20
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    数据分析-Pandas DataFrame的连接与追加

    微信公众号:yale记 关注可了解更多的教程问题或建议,请公众号留言。 背景介绍 今天我们学习多个DataFrame之间的连接和追加的操作,在合并DataFrame时,您可能会考虑很多目标。...例如,您可能想要“追加”它们,您可能会添加到最后,基本上添加更多行。或者您可能希望添加更多列,我们现在将开始介绍两种主要合并DataFrame的方式:连接和追加。 ? 入门示例 ? ? ? ? ?...代码片段: # ## Dataframe的连接和追加数据 # In[23]: import pandas as pd # In[24]: df1 = pd.DataFrame({'num':[60,20,80,90...'kpi':[40,50,60,55]}, index=[2001,2002,2003,2004]) # ## 使用pd.concat()连接多个...DataFrame # In[27]: concat_df = pd.concat([df1,df2]) concat_df # ## 连接三个dataframe # In[28]: concat_df_all

    14.2K31

    python数据处理,pandas使用方式的变局

    工程化更重要 当初我之所以制作自动化生成pandas工具,主要是因为我会经常到 kaggle 上找一些数据做数据探索。...这就迫使我使用pandas做数据探索。 我会经常写出类似下面的代码结构: 其实那时候我已经积累了不少常用的pandas自定义功能模块。但是,这种模式不方便分享。...比如 power bi 的数据处理工具 power query。它可以解决一部分的问题,但远远没达到 pandas 的灵活。...我们需要的并不是自动生成pandas代码,而是生成能体现流程的代码信息。 其实这也是我学习pandas的方法论,集中精力学习少数核心的方法,更重要的是学会数据流的思维。...也就是说,假如用户在界面上操作了两次筛选功能,生成的代码是这样子: 这就解决了输出代码过于散乱的问题。 不仅如此,使用者同样可以通过这种方式轻易制作自定义的功能。

    52020

    大数据和物联网的连接方式

    在本文中,您将获得有关两个功能之间的关系的概述。 大数据 大数据作为一个术语和一个领域,已经存在了一段时间。它涉及到我们研究、分析和处理数据集的方式,这些数据集太大,传统的数据处理软件无法处理。...物联网与通信数据流 物联网的世界涉及到小工具、设备、可穿戴设备和机器的开发,这些设备可以相互连接并相互通信数据。由于不再只有人类与创造数据的技术交互,我们现在可以开始看到数据是如何变得更大的。...来自众多位置的端点将有意识地解锁几乎无限量的数据,从事IoT和大数据行业的人们将考虑该数据发生了什么。 谁会从物联网和大数据之间的连接中获益? 这种互动的结果将产生两个可能的赢家。...大数据技术的发展有利于物联网公司,两者都寻求制定战略,我们看到和利用数据集的方式。至于客户或最终用户,他们将(如果他们还没有)从提供更有用的信息以及改进的客户服务和体验中受益。...对你的设备来说,了解你和你的行为可能看起来很反乌托邦,但这是这项技术的未来。你的设备将协同工作,告知你相关信息,反过来,你的决策和消费习惯也会改变。 大数据和物联网如何连接 芯片、传感器和互联网。

    98000

    【新星计划】【数据清洗】pandas库清洗数据的七种方式

    1.处理数据中的空值 我们在处理真实的数据时,往往会有很多缺少的的特征数据,就是所谓的空值,必须要进行处理才能进行下一步分析 空值的处理方式有很多种,一般是删除或者填充 Excel通过“查找和替换”功能实现空值的统一替换...pandas处理空值的方式比较灵活,可以使用dropna函数删除空值 import pandas as pd data=pd.read_csv('成绩表.csv',encoding='gbk') data.dropna...用fillna函数实现空值的填充 ①使用数字0填充数据表中的空值 data.fillna(value=0) ?...6.删除重复值 excel的功能区“数据”下有“删除重复项”,可以用来删除表中的重复值,默认保留最第一个重复值,把后面的删除: ?...keep='last') #删除第一项重复值 7.修改及替换数据 excel中使用“查找和替换”功能实现数值的替换 pandas中使用replace函数实现数据替换 data['姓名'].replace

    1.4K10

    利用 Pandas 进行分类数据编码的十种方式

    最近在知乎上看到这样一个问题 题主表示pandas用起来很乱,事实真的如此吗?本文就将先如何利用pandas来行数据转换/编码的十种方案,最后再回答这个问题。...pandas当然提供了很多高效的操作的函数,继续往下看。...下面介绍更常见的,对文本数据进行转换打标签。...pandas数据编码的方法就分享完毕,代码拿走修改变量名就能用,关于这个问题如果你有更多的方法,可以在评论区进行留言~ 现在回到文章开头的问题,如果你觉得pandas用起来很乱,说明你可能还未对pandas...其实就像本文介绍数据编码转换一样,确实有很多方法可以实现显得很乱,但学习pandas的正确姿势就是应该把它当成字典来学,不必记住所有方法与细节,你只需知道有这么个函数能完成这样操作,需要用时能想到,想到再来查就行

    95520

    一文介绍Pandas中的9种数据访问方式

    导读 Pandas之于日常数据分析工作的重要地位不言而喻,而灵活的数据访问则是其中的一个重要环节。本文旨在讲清Pandas中的9种数据访问方式,包括范围读取和条件查询等。 ?...Pandas中的核心数据结构是DataFrame,所以在讲解数据访问前有必要充分认清和深刻理解DataFrame这种数据结构。...认识了这两点,那么就很容易理解DataFrame中数据访问的若干方法,比如: 1. [ ],这是一种最常用的数据访问方式,某种意义上沿袭了Python中的语法糖特色。...语法执行数据访问的方式,这对熟悉SQL的使用者来说非常有帮助!...最后,pandas中提供了非常灵活多样的数据访问形式,可以说是兼顾了嵌套Series和嵌套dict的双重特性,但最为常用的其实还是[]、loc和iloc这几种方法,而对于where、query、isin

    4.6K30

    如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列?

    Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中,数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下,数据是从其他数据源(如csv,excel,SQL等)导入到pandas数据帧中的。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。concat 方法的第一个参数是要与列名连接的数据帧列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。...Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们的语法以及它们接受的参数。这种学习对于那些开始使用 Python 中的 Pandas 库对数据帧进行操作的人来说非常有帮助。

    10.4K30

    使用JDBC建立数据库连接的两种方式

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 使用JDBC建立数据库连接的两种方式: 1.在代码中使用DriverManager获得数据库连接。...这种方式效率低,并且其性能、可靠性和稳定性随着用户访问量得增加逐渐下降。 2.使用配置数据源的方式连接数据库,该方式其实质就是在上述方法的基础上增加了数据库连接池,这种方式效率高。...数据源连接池的方式连接数据库与在代码中使用DriverManager获得数据库连接存在如下差别: 1)数据源连接池的方式连接数据库是在程序中,通过向一个JNDI(Java Naming and Directory...()方法,将连接对象放回池中. 3)在代码中使用DriverManager获得数据库连接的方式中,客户程序得到的连接对象是物理连接,调用连接对象的close()方法将关闭连接,而采用连接池技术,客户程序得到的连接对象是连接池中物理连接的一个句柄...,调用连接对象的close()方法,物理连接并没有关闭,数据源的实现只是删除了客户程序中的连接对象和池中的连接对象之间的联系.

    1.2K30

    php连接mysql数据库的几种方式(mysql、mysqli、pdo)

    php与mysql的连接有三种API接口,分别是:PHP的MySQL扩展 、PHP的mysqli扩展 、PHP数据对象(PDO) ,下面针对以上三种连接方式做下总结,以备在不同场景下选出最优方案。...一、特性及对比 PHP的MySQL扩展是设计开发允许PHP应用与MySQL数据库交互的早期扩展。mysql扩展提供了一个面向过程 的接口,并且是针对MySQL4.1.3或更早版本设计的。...其特点为:面向对象接口 、prepared语句支持、多语句执行支持、事务支持 、增强的调试能力、嵌入式服务支持 、预处理方式完全解决了sql注入的问题。不过其也有缺点, 就是只支持mysql数据库。...如果你要是不操作其他的数据库,这无疑是最好的选择。 PDO是PHP Data Objects的缩写,其是PHP应用中的一个数据库抽象层规范。...PDO提供了一个统一的API接口可以使得你的PHP应用不去关心具体要 连接的数据库服务器系统类型。

    8K80

    nestjs连接数据库的另一种方式

    在开发nestjs应用时,连接数据库的逻辑很简单,主要是如何有效的区分开发换进和生产环境,前面我们有文章介绍了可以使用dotenv来解决,其本质原理是读取.env的配置文件给process.env对象的属性赋值...,不能直接操作process.env的指向,只能操作其属性。...在读取配置文件之前,我们先判断当前的环境变量,确定是哪种环境。...在看前面员工写的代码是又发现了一种方式,思路和dotenv实现差不多,不过这位同学没有依赖dotenv,所以特此记录,他的代码主要分为如下几步: 1、定义检查函数 import { Injectable...检查函数则是检查每一个环境变量,防止代码中疏忽的覆盖,因为process是全局变量。

    1.1K30

    PHP怎么连接和操作MySQL数据库-MySQLi 面向对象的方式

    PHP连接和操作MySQL数据库的常用方式有3种,分别是MySQLi (面向对象),MySQLi (面向过程),PDO (面向对象)。...MySQLi和PDO 都是PHP的扩展,MySQLi只针对 MySQL 数据库,PDO则可以应用在十几种数据库中。而面向对象和面向过程是项目开发中两种不同的编程思想。...PHP与数据库的交互是先连接,再操作,最后关闭连接。其中操作包括插入,读取,修改,删除这四个基本的功能。以下演示的将是MySQLi (面向对象)的代码示例。...以下的操作中,并不是所有的操作都要同时出现,而是根据需求选择相对应的操作。 第一步 连接数据库 第三步 关闭连接 <?php // 第三步 关闭连接 $conn->close(); ?>

    3.7K10

    PHP连接MySQL数据库的三种方式(mysql、mysqli、pdo)

    PHP与MySQL的连接有三种API接口,分别是:PHP的MySQL扩展 、PHP的mysqli扩展 、PHP数据对象(PDO) ,下面针对以上三种连接方式做下总结,以备在不同场景下选出最优方案。...其特点为:面向对象接口 、prepared语句支持、多语句执行支持、事务支持 、增强的调试能力、嵌入式服务支持 、预处理方式完全解决了sql注入的问题。不过其也有缺点,就是只支持mysql数据库。...如果你要是不操作其他的数据库,这无疑是最好的选择。 PDO是PHP Data Objects的缩写,是PHP应用中的一个数据库抽象层规范。...PDO提供了一个统一的API接口可以使得你的PHP应用不去关心具体要连接的数据库服务器系统类型,也就是说,如果你使用PDO的API,可以在任何需要的时候无缝切换数据库服务器,比如从Oracle 到MySQL...1.PHP与Mysql扩展(本扩展自 PHP 5.5.0 起已废弃,并在将来会被移除),PHP原生的方式去连接数据库,是面向过程的 <?

    9.3K40
    领券