上一篇的数据合并，以及本篇的数据清洗，都是非常非常实用的技能。我们用Python做数据分析，其实会有80%的功夫花在这些操作上面。...以上是按照“有两行数据，这两行数据的所有变量值都一样，这么这两行就算重复数据”，但有时候我们会只根据一个变量来剔除重复，比如值根据Areas这个变量，那么A/B/C/D四个地区只会保留第一条，传入take_last...首先可以用 describe() 进行一个描述分析，在第五天的学习中（第5天：Pandas，露两手）已经学过如何对数据进行描述： ?...替换 我要把异常的年龄替换成缺失，把package等于-9的替换成0（换成0是因为，不抽烟其实也就是抽烟数量为0，这样还能少一些缺失值）。...替换的方式有2种，字典，或者替换关系组成的数组： （1）data.replace([A, B], [A_R, B_R])，如果这里替换之后的值A_R和B_R是一样的，那么[A_R,B_R]直接是A_R就可以了
由此我们得到了需要的结果。 注：第二个输出中使用了head（）函数，因为结果中包含很多行。 # 3–填补缺失值 ‘fillna()’可以一次性解决：以整列的平均数或众数或中位数来替换缺失值。...现在，我们可以填补缺失值并用# 2中提到的方法来检查。 #填补缺失值并再次检查缺失值以确认 ? ? # 4–透视表 Pandas可以用来创建MS Excel风格的透视表。...例如，在本例中一个关键列是“贷款数额”有缺失值。我们可以根据“性别”，“婚姻状况”和“自由职业”分组后的平均金额来替换。 “贷款数额”的各组均值可以以如下方式确定： ? ?...# 7–合并数据帧 当我们需要对不同来源的信息进行合并时，合并数据帧变得很重要。假设对于不同物业类型，有不同的房屋均价（INR/平方米）。让我们定义这样一个数据帧： ? ?...一些算法（如逻辑回归）要求所有的输入都是数值型，因此名义变量常被编码为0, 1…（n-1） 2. 有时同一个类别可以用两种方式来表示。
链式方程进行的多元插补 通过链式方程进行的多元插补是R用户常用的。与单个插补（例如均值）相比，创建多个插补可解决缺失值的不确定性。...如果X1缺少值，那么它将在其他变量X2到Xk上回归。然后，将X1中的缺失值替换为获得的预测值。同样，如果X2缺少值，则X1，X3至Xk变量将在预测模型中用作自变量。稍后，缺失值将被替换为预测值。...我们使用了预测均值匹配。 由于有5个估算数据集，因此可以使用complete（）函数选择任何数据集。 还可以合并来自这些模型的结果，并使用pool（）命令获得合并的输出。...这可以通过调整mtry和ntree参数的值来改善 。mtry是指在每个分割中随机采样的变量数。ntree是指在森林中生长的树木数量。...它也构建了多个插补模型来近似缺失值。并且，使用预测均值匹配方法。
索引器中括号内行列下标的位置上都允许使用切片和花式索引，下例中行使用切片，列使用花式索引。 注意：下面的3:5表示下标为3和4的两行，[0,2]表示下标为0和2的两列。...merge主要基于列值匹配而进行列合并，类似于SQL中的连接操作。...的过滤条件要求显式的指定某一列 六、处理缺失值 1、Pandas中缺失值的表示 Pandas表示缺失值的一种方法是使用NaN(Not a Number)，它是一个特殊的浮点数；另一种是使用Python中的...() （2）统计一维的data中缺失值的个数： data.isnull().sum() 2 （3）统计二维的df中缺失值的个数： df = pd.DataFrame([[1, np.nan,...df.dropna(axis='columns', how='all') 3、 填充缺失值 （1）用单个值填充，下面的例子使用0来填充缺失值： df.fillna(0) （2）从前向后填充(forward-fill
PyCon starts 2013-3-13.' >>> 如果你打算用相同的模式做多次替换，考虑先编译它来提升性能 >>> import re >>> datepat = re.compile(r'(...text = ''.join(sample()) print (text) 字符串中插入变量 「你想创建一个内嵌变量的字符串，变量被它的值所表示的字符串替换掉。」...Python 并没有对在字符串中简单替换变量值提供直接的支持(类似shell那样)。但是通过使用字符串的format()方法来解决这个问题。...depth 的默认值是 0，返回调用栈顶部的帧。...尽管你可以改变 f_locals 的内容，但是这个修改对于后面的变量访问没有任何影响。所以，虽说访问一个栈帧看上去很邪恶，但是对它的任何操作不会覆盖和改变调用者本地变量的值。 设置完我们可以这样用。
“全外连接产生表 A 和表 B 中所有记录的集合，带有来自两侧的匹配记录。如果没有匹配，则缺少的一侧将包含空值。”...Maryland 2 Tina Ali 36 Miami Florida 3 Jake Milner 24 Douglas Arizona 4 Amy Cooze 73 Boston Massachusetts 数据帧中的缺失数据...re.sub 用其他东西替换正则表达式模式串。3表示要进行的最大替换次数。...''' # 将数据帧替换为不包含第一行的新数据帧 df = df[1:] # 使用标题变量重命名数据帧的列值 df.rename(columns = header) first_name last_name...101 数据帧就像 R 的数据帧。
除了官方的例子，如何获取数据并处理成和官方相同的格式花了很多的精力。.../result/${ordertype}.csv 数据合并 某类型的订单当天没有数据，需要补充日期。...，插值替换 def data_Full(r_file): df1 = load_Data(r_file) #加载数据 date0 = df1.iloc[0, 0] #初始时间 df1_date...= df1_date[j]: #如数据中日期列表与期望日期序列不相等，即存在缺失值执行while程序 nada = df1_data[j-1] #计算缺失处左右相邻插值...df1 = pd.concat([df1, date_da]) #将缺失日期加入数据列表中 date0 = datetime_toString(string_toDatetime
； ③ string类型在缺失值存储或运算时，类型会广播为pd.NA，而不是浮点型np.nan 其余全部内容在当前版本下完全一致，但迎合Pandas的发展模式，我们仍然全部用string来操作字符串。...dd0dd dtype: string （b）cat中的索引对齐 当前版本中，如果两边合并的索引不相同且未指定join参数，默认为左连接，设置join='left' s2 = pd.Series(list...ab* 1 *a 2 db dtype: string 三、替换 广义上的替换，就是指str.replace函数的应用，fillna是针对缺失值的替换，上一章已经提及。...提到替换，就不可避免地接触到正则表达式，这里默认读者已掌握常见正则表达式知识点，若对其还不了解的，可以通过这份资料来熟悉 3.1 str.replace的常见用法 s = pd.Series(['A',...（a）str.replace赋值参数不得为pd.NA 这听上去非常不合理，例如对满足某些正则条件的字符串替换为缺失值，直接更改为缺失值在当下版本就会报错 #pd.Series(['A','B'],dtype
用反引号“可以将一个命令的输出给另一个变量 directory=`pwd` echo $directory shell运算符 原生bash不支持简单的算术运算, 但是可以通过其他命令来实现, 比如awk...= 检测两个字符串是否不相等，不相等返回 true。 [ $a != $b ] 返回 true。 -z 检测字符串长度是否为0，为0返回 true。 [ -z $a ] 返回 false。...)：stdin的文件描述符为0，Unix程序默认从stdin读取数据。...-i 0.2–》第一个包和第二个包之间间隔0.2s -w 2 –》只等待2s tr -s替换重复的字符 cut用来从标准输入或文本文件中剪切列或域 #！...代表一个字符 [abcd] 匹配abcd中的任何一个字符 [a-z] 表示范围a-z,中的任何一个字符 管道符 |:把前面命令的结果给后面的命令 arp -n|grep ether|tr -s '
比如age= aa时，就将和这两行合并，其它字段（id，number）合并在一个单元格； ?...通配符主要用于替换字符串中的部分字符，通过部分字符的匹配将相关结果查询出来。...通常使用 NULL 来表示缺失的值，也就是在表中该字段是没有值的。如果在创建表时，限制某些字段不为空，则可以使用 NOT NULL 关键字，不使用则默认可以为空。...例如，创建一个表 test，该表包含不设置 NOT NULL 的字段，然后向表中插入不同的记录值，其中包括 NULL 值和实际有值的记录，最后通过 SELECT 查询字段中包括 NULL 和不包括 NULL...例如，若要判断一组数字或字母中哪个最小、哪个最大，可以通过使用 LEAST 和 GREATEST 来实现，具体操作如下所示。
= ['低', '中', '高'] df['categories'] = pd.cut(df['salary'], bins, labels=group_names) 缺失值处理 # 检查数据中是否含有任何缺失值...df.isnull().values.any() # 查看每列数据缺失值情况 df.isnull().sum() # 提取某列含有空值的行 df[df['日期'].isnull()] # 输出每列缺失值具体行数...# 用均值替换所有空值（均值可以用统计模块中的几乎所有函数替换 ） s.astype(float) # 将系列的数据类型转换为float s.replace...(col1)[col2] # 返回中的值的平均值 col2，按中的值分组 col1 （平均值可以用统计模块中的几乎所有函数替换 ） df.pivot_table(index...df.corr() # 返回DataFrame中各列之间的相关性 df.count() # 返回非空值的每个数据帧列中的数字 df.max() # 返回每列中的最高值
数据集（训练）是一些乘客（准确的说是889人）的数据集合，比赛的目标是根据一些特征，如服务等级、性别、年龄等来预测生存率（如果乘客幸存下来就是1，如果没有就是0）。...使用subset()函数，对原始数据集进行子集，只选择相关列。 现在需要考虑其他的缺失值。在拟合广义线性模型时，R可以通过在拟合函数中设置一个参数来处理它们。...然而，我个人更喜欢 "手动"替换缺失值。有不同的方法可以做到这一点，一个典型的方法是用平均数、中位数或现有数值来替换缺失的数值。我使用平均数。...Embarked中的缺失值，由于只有两个，我们将剔除这两行（我们也可以替换缺失值，保留数据点）。 data\[!is.na(Embarked),\] 在进行拟合之前，数据的清洗和格式化很重要。...通过设置参数type='response'，R将以P（y=1|X）的形式输出概率。我们的决策边界将是0.5。如果P(y=1|X)>0.5，那么y=1，否则y=0。
=True) 更改数据格式astype() isin #计算一个“Series各值是否包含传入的值序列中”的布尔数组 unique #返回唯一值的数组...df.dropna(how='all')# 一行中全部为NaN的，才丢弃该行 df.dropna(thresh=3)# 每行至少3个非空值才保留 缺失值填充fillna() df.fillna(0)...) # 将df的A列中 -999 全部替换成空值 df['A'].replace(-999, np.nan) #-999和1000 均替换成空值 obj.replace([-999,1000], np.nan...), dataframe每个元素加2 (所有列必须数字类型) contains # 使用DataFrame模糊筛选数据(类似SQL中的LIKE) # 使用正则表达式进行模糊匹配,*匹配0或无限次,?...匹配0或1次 df_obj[df_obj['套餐'].str.contains(r'.*?
在本章中，我会讨论处理缺失数据、重复数据、字符串操作和其它分析数据转换的工具。下一章，我会关注于用多种方法合并、重塑数据集。 7.1 处理缺失数据 在许多数据分析工作中，缺失数据是经常发生的。...中，我们采用了R语言中的惯用法，即将缺失值表示为NA，它表示不可用not available。...通过一个常数调用fillna就会将缺失值替换为那个常数值： In [33]: df.fillna(0) Out[33]: 0 1 2 0 -0.204708...对于许多数据集，你可能希望根据数组、Series或DataFrame列中的值来实现转换工作。...替换值 利用fillna方法填充缺失数据可以看做值替换的一种特殊情况。前面已经看到，map可用于修改对象的数据子集，而replace则提供了一种实现该功能的更简单、更灵活的方式。
其中跟R中的data.table有点像的是，可以通过data[1]，就是选中了第一行。...它可以利用所在列的均值/众数/中位数来替换该列的缺失数据。下面利用“Gender”、“Married”、和“Self_Employed”列中各自的众数值填补对应列的缺失数据。...请注意，上述方法是最基本的填补方法。包括缺失值建模，用分组平均数（均值/众数/中位数）。...1、横向合并，跟R一样，用merge就可以。...（1）pd.DataFrame+pd.Series不能通过（index=None）来消除index： 所以，DataFrame/series也是不能通过以下的办法来取消索引： data1=pd.Series
3.3缺失值处理 R中缺失值以NA表示，判断数据是否存在缺失值的函数有两个，最基本的函数是is.na()它可以应用于向量、数据框等多种对象，返回逻辑值。...complete.cases()，它同样返回逻辑值向量，但值与is.na()的相反:缺失值为FALSE，正常数据为TRUE，利用它来选取无缺失数据的行非常方便。...1 3 0 1 0 2 4 1 0 0 2 3 4 12 19 输出结果中的“1”表示没有缺失数据，“0”表示存在缺失数据。...is.na(salary)]) (3)多重插补法 多重插补(Multiple Imputation)是用于填补复杂数据缺失值的一种方法，该方法通过变量间关系来预测缺失数据，利用蒙特卡罗随机模拟方法生成多个完整数据集...在R中，选取数据子集用中括号[] > data[data$salary>6] 3.4.3数据排序 R中的排序函数sort()只能对向量进行简单的排序，对含有多变量的数据集，需要用order指令来完成，
E 50 Mark 文件名：Dataframe.csv 5)上述csv文件中缺失的值被感叹号（“!”）和问号（“?”）所代替。下列哪行代表可以正确将上述csv文件读取进R语言？...10 R语言读取了一数据集并存储在变量“dataframe”中。缺失值以NA表示。...11 应用单变量分析检查数据中的缺失值及其分布是数据分析流程中的重要步骤之一。下列是一个数据集，我们希望能为“Value”变量绘制柱状图。...33 创建一个表示另一变量是否有缺失值的特征数据，有时对于预测模型来说非常有用。 下方数据框中的某一列有缺失值。...使用B列中的值来表示条形图的高度。
b）用具体的值来进行替换，可用前后两个观测值的平均值修正该异常值 c）不处理，直接在具有异常值的数据集上进行统计分析 d）视为缺失值，利用缺失值的处理方法修正该异常值。 ...to_replace：表示查找被替换值的方式 value：用来替换任何匹配 to_replace的值，默认值None. 1.4 更改数据类型 在处理数据时，可能会遇到数据类型不一致的问题。...2.3 根据行索引合并数据 join()方法能够通过索引或指定列来连接多个DataFrame对象 2.3.1 join()方法 on：名称，用于连接列名。...sort：根据连接键对合并的数据进行排序，默认为 False. 2.4 合并重叠数据 当DataFrame对象中出现了缺失数据，而我们希望使用其他 DataFrame对象中的数据填充缺失数据，则可以通过...Categories对象中的区间范围跟数学符号中的“区间”一样，都是用圆括号表示开区间，用方括号则表示闭区间。
这使NumPy能够无缝且高速地与各种数据库进行集成。 1. allclose() Allclose() 用于匹配两个数组并且以布尔值形式输出。如果两个数组的项在公差范围内不相等，则返回False。...以下是Pandas的优势： 轻松处理浮点数据和非浮点数据中的缺失数据(表示为NaN) 大小可变性：可以从DataFrame和更高维的对象中插入和删除列 自动和显式的数据对齐：在计算中，可以将对象显式对齐到一组标签...，或者用户可以直接忽略标签，并让Series，DataFrame等自动对齐数据 强大灵活的分组功能，可对数据集执行拆分-应用-合并操作，以汇总和转换数据 轻松将其他Python和NumPy数据结构中的不规则的...、索引不同的数据转换为DataFrame对象 大数据集的智能标签的切片，高级索引和子集化 直观的合并和联接数据集 数据集的灵活重塑和旋 坐标轴的分层标签(每个刻度可能有多个标签) 强大的IO工具...将数据帧分配给另一个数据帧时，在另一个数据帧中进行更改，其值也会进行同步更改。为了避免出现上述问题，可以使用copy()函数。
['salary'], bins, labels=group_names) 缺失值处理 # 检查数据中是否含有任何缺失值 df.isnull().values.any() # 查看每列数据缺失值情况...pd.DataFrame(dict) # 从字典中，列名称的键，列表中的数据的值 导出数据 df.to_csv(filename) # 写入CSV文件 df.to_excel(filename)...# 用均值替换所有空值（均值可以用统计模块中的几乎所有函数替换 ） s.astype(float) # 将系列的数据类型转换为float s.replace...(col1)[col2] # 返回中的值的平均值 col2，按中的值分组 col1 （平均值可以用统计模块中的几乎所有函数替换 ） df.pivot_table(index...返回均值的所有列 df.corr() # 返回DataFrame中各列之间的相关性 df.count() # 返回非空值的每个数据帧列中的数字 df.max()
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