需注意对空值的界定：即None或numpy.nan才算空值，而空字符串、空列表等则不属于空值；类似地，notna和notnull则用于判断是否非空 填充空值，fillna，按一定策略对空值进行填充，如常数填充...、向前/向后填充等，也可通过inplace参数确定是否本地更改 删除空值，dropna，删除存在空值的整行或整列，可通过axis设置，也包括inplace参数 重复值 检测重复值，duplicated，...，要求每个df内部列名是唯一的，但两个df间可以重复，毕竟有相同列才有拼接的实际意义） merge，完全类似于SQL中的join语法，仅支持横向拼接，通过设置连接字段，实现对同一记录的不同列信息连接，支持...inner、left、right和outer4种连接方式，但只能实现SQL中的等值连接 join，语法和功能与merge一致，不同的是merge既可以用pandas接口调用，也可以用dataframe对象接口调用...；sort_values是按值排序，如果是dataframe对象，也可通过axis参数设置排序方向是行还是列，同时根据by参数传入指定的行或者列，可传入多行或多列并分别设置升序降序参数，非常灵活。
它提供了高效的数据结构和功能，使用户能够有效地操作和分析结构化数据。 凭借其广泛的功能，Pandas 对于数据清理、预处理、整理和探索性数据分析等活动具有很大的价值。...在Pandas中处理数据时，我们可以使用多种方法来查看和检查对象，例如 DataFrame和Series。...# 检查缺失值 df.isnull() # 删除有缺失值的行 df.dropna() # 用特定值填充缺失值 df.fillna(value) # 插入缺失值 df.interpolate()...df1, df2, on='A', how='right') / 07 / Pandas中的统计 Pandas提供了广泛的统计函数和方法来分析DataFrame或Series中的数据。...# 计算某列的最大值 df['column_name'].max() # 计算某列中非空值的数量 df['column_name'].count() # 计算列中某个值的出现次数 df['column_name
concat(): 将多个Series或DataFrame连接到一起，默认为按行连接(axis参数默认为0)，结果的行数为被连接数据的行数之和。...在这两个例子中，按行连接时，两个DataFrame的列索引相同，按列连接时，两个DataFrame的行索引相同，所以结果看起来很直观。 3. 被连接数据的索引不同 ? 连接原理如下。 ?...这个例子中，两个DataFrame的行索引和列索引都不相等，将它们按行连接时，先将两个DataFrame的行拼接起来，然后在每行中没有数据的列填充空值。按列连接同理。...第二步，检索数据中的列索引，如果列索引相等，则结果兼容显示在同一列(例1)，如果列索引不相等，则分别显示，无数据的位置填充空值(例3)。 三连接时取交集 ---- ?...如果取的是交集，修改行索引的过程为：先按取交集的方式连接，然后在结果中增加比修改的索引少的行，增加回的行中填充空值。 五重设结果的索引 ---- ?
pandas模块为我们提供了非常多的描述性统计分析的指标函数，如总和、均值、最小值、最大值等，我们来具体看看这些函数： 1、随机生成三组数据 import numpy as np import pandas...含义： count：指定字段的非空总数。 unique：该字段中保存的值类型数量，比如性别列保存了男、女两种值，则unique值则为2。 top：数量最多的值。...可以通过how参数设置连接的方式，left为左连接；right为右连接；outer为外连接。 ?...df.dropna() #该操作会删除所有有缺失值的行数据 ? df.dropna(how=’all’) #该操作仅会删除所有列均为缺失值的行数据 ?...3、使用常量填充不同的列 df.fillna({‘a1′:100,’a2′:200,’a3’:300}) ?
append()方法通过添加的方式实现了合并的功能，这种合并功能是按行(纵向)进行合并的，合并结果的行数是所有DataFrame的行数之和。 二填充不存在的列 ---- ?...如果调用append()的DataFrame和传入append()的DataFrame中有不同的列，则添加后会在不存在的列填充空值，这样即使两个DataFrame有不同的列也不影响添加操作。...合并时根据指定的连接列(或行索引)和连接方式来匹配两个DataFrame的行。可以在结果中设置相同列名的后缀和显示连接列是否在两个DataFrame中都存在。...合并时根据指定的连接列(或行索引)和连接方式来匹配两个DataFrame的行，也可以设置相同列名的后缀，所以有时候join()和merge()可以相互转换。...联合操作是将一个DataFrame中的部分数据用另一个DataFrame中的数据替换或补充，通过一个函数来定义联合时取数据的规则。在联合过程中还可以对空值进行填充。
另外，每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型等)。 我们可以使用 read_csv() 来加载 CSV 文件。...选择数据 我们能使用列标签来选择列数据。比如，我们想获取 Artist 所在的整列数据, 可以将 artists 当做下标来获取。 ? 同样，我们可以使用行标签来获取一列或者多列数据。...我们可以随意搭配列标签和行标签来进行切片，从而得到我们所需要的数据。比如，我们想得到第 1, 2, 3 行的 Artist 列数据。...处理空值 数据集来源渠道不同，可能会出现空值的情况。我们需要数据集进行预处理时。 如果想看下数据集有哪些值是空值，可以使用 isnull() 函数来判断。...处理空值，Pandas 库提供很多方式。最简单的办法就是删除空值的行。 ? 除此之外，还可以使用取其他数值的平均值，使用出现频率高的值进行填充缺失值。
而DataFrame是一种表格型数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值。DataFrame既有行索引，也有列索引，它可以看作是由Series组成的字典，不过这些Series公用一个索引。...多行连接 与多列连接的方式仅在于axis 参数指定，axis=0按行操作即多行连接，否则按列连接 # 删除一列，在原有的dataframe上进行操作 del df['日期'] 或是使用 pop 方法...参与运算的两个DataFrame并非完全一样，即行列个数和行列名有可能都不同，那么有对应上的就做运算，无填充NaN。 5). 列方向也有相应的计算处理方式。...series 中的常用函数 1. get() 和 get_value() 方法 因为series 具有字典的一些特征，所以允许使用get 方法来获取数值，如果没有则返回默认值，而get_value 功能类似...新的series保留原serie的values值，如果新的index和原series的index不同，则不同的填充NaN值，或者使用fill_value参数指定填充值。
使用不同分块大小来读取再调用 pandas.concat 连接DataFrame，chunkSize设置在1000万条左右速度优化比较明显 loop = True chunkSize = 100000...由于源数据通常包含一些空值甚至空列，会影响数据分析的时间和效率，在预览了数据摘要后，需要对这些无效数据进行处理。...接下来是处理剩余行中的空值，经过测试，在 DataFrame.replace() 中使用空字符串，要比默认的空值NaN节省一些空间；但对整个CSV文件来说，空列只是多存了一个“，”，所以移除的9800万...对数据列的丢弃，除无效值和需求规定之外，一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理，比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等，通过对这些数据的丢弃，新的数据文件大小为4.73GB，足足减少了4.04G...DataFrame.astype() 方法可对整个DataFrame或某一列进行数据格式转换，支持Python和NumPy的数据类型。
2、DataFrame (1)概念： DataFrame是一个表格型的数据结构，含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。...（3）获取DataFrame的值（行或列） 通过查找columns值获取对应的列。（下面两种方法） 通过索引字段ix查找相应的行。 （4）对列进行赋值处理。 对某一列可以赋一个标量值也可以是一组值。...（索引相同的进行算数运算，索引不同的被赋予空值） 4、排序和排名 根据某种条件对数据集进行排序。...obj.rank() (2)DataFrame数据结构的排序和排名 按索引值进行排列，一列或多列中的值进行排序，通过by将列名传递给sort_index. 5、缺失数据处理 （1）滤出缺失数据 使用data.dropna...也可以给fillna函数一个字典，就可以实现对不同的列填充不同的值。 Df.fillna({1:0.5,3:-1})——1列的缺失值用0.5填充，3列的缺失值用-1填充。
c=data[['w','z']] # 取多列时需要用Dataframe的格式 data.loc['A'] # 取行名为'A'的行...'的列的值（取出来的是array而不是series）取单行后是一个Series，Series有index而无columns，可以用name来获取单列的索引 data.head(4)..., n] = data.shape # 对m,n进行复制，m等于最大行数 n等于最大列数 data.notnull() # 非空值 data.dropna...100,'数学':100,}) # 不同列填充不同值 data.fillna(method='ffill') # 将空值填充为上一个值 data.fillna...(method='bfill') # 将空值填充下一个值 data.fillna(method='bfill',limit=1) # 将空值填充下一个值，
使用不同分块大小来读取再调用 pandas.concat 连接DataFrame，chunkSize设置在1000万条左右速度优化比较明显 loop = True chunkSize = 100000...由于源数据通常包含一些空值甚至空列，会影响数据分析的时间和效率，在预览了数据摘要后，需要对这些无效数据进行处理。...接下来是处理剩余行中的空值，经过测试，在 DataFrame.replace() 中使用空字符串，要比默认的空值NaN节省一些空间；但对整个CSV文件来说，空列只是多存了一个“,”，所以移除的9800万...对数据列的丢弃，除无效值和需求规定之外，一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理，比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等，通过对这些数据的丢弃，新的数据文件大小为4.73GB，足足减少了4.04G...DataFrame.astype() 方法可对整个DataFrame或某一列进行数据格式转换，支持Python和NumPy的数据类型。
使用不同分块大小来读取再调用 pandas.concat 连接DataFrame，chunkSize设置在100万条左右速度优化比较明显。...由于源数据通常包含一些空值甚至空列，会影响数据分析的时间和效率，在预览了数据摘要后，需要对这些无效数据进行处理。...接下来是处理剩余行中的空值，经过测试，在 DataFrame.replace() 中使用空字符串，要比默认的空值NaN节省一些空间；但对整个CSV文件来说，空列只是多存了一个“,”，所以移除的9800万...对数据列的丢弃，除无效值和需求规定之外，一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理，比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等，通过对这些数据的丢弃，新的数据文件大小为4.73GB，足足减少了4.04G...DataFrame.astype() 方法可对整个DataFrame或某一列进行数据格式转换，支持Python和NumPy的数据类型。
另外，每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型等)。 我们可以使用 read_csv() 来加载 CSV 文件。...2.选择数据 我们能使用列标签来选择列数据。比如，我们想获取 Artist 所在的整列数据, 可以将 artists 当做下标来获取。 ? 同样，我们可以使用行标签来获取一列或者多列数据。...我们可以随意搭配列标签和行标签来进行切片，从而得到我们所需要的数据。比如，我们想得到第 1, 2, 3 行的 Artist 列数据。...4.处理空值 数据集来源渠道不同，可能会出现空值的情况。我们需要数据集进行预处理时。...处理空值，Pandas 库提供很多方式。最简单的办法就是删除空值的行。 ? 除此之外，还可以使用取其他数值的平均值，使用出现频率高的值进行填充缺失值。
由于源数据通常包含一些空值甚至空列，会影响数据分析的时间和效率，在预览了数据摘要后，需要对这些无效数据进行处理。...如果只想移除全部为空值的列，需要加上 axis 和 how 两个参数： df.dropna(axis=1, how='all') 共移除了14列中的6列，时间也只消耗了85.9秒。...接下来是处理剩余行中的空值，经过测试，在 DataFrame.replace() 中使用空字符串，要比默认的空值NaN节省一些空间；但对整个CSV文件来说，空列只是多存了一个“,”，所以移除的9800万...对数据列的丢弃，除无效值和需求规定之外，一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理，比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等，通过对这些数据的丢弃，新的数据文件大小为4.73GB，足足减少了4.04G...DataFrame.astype() 方法可对整个DataFrame或某一列进行数据格式转换，支持Python和NumPy的数据类型。
由于源数据通常包含一些空值甚至空列，会影响数据分析的时间和效率，在预览了数据摘要后，需要对这些无效数据进行处理。...如果只想移除全部为空值的列，需要加上 axis 和 how 两个参数： df.dropna(axis=1, how='all') 共移除了14列中的6列，时间也只消耗了85.9秒。...接下来是处理剩余行中的空值，经过测试，在 DataFrame.replace() 中使用空字符串，要比默认的空值NaN节省一些空间；但对整个CSV文件来说，空列只是多存了一个","，所以移除的9800万...对数据列的丢弃，除无效值和需求规定之外，一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理，比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等，通过对这些数据的丢弃，新的数据文件大小为4.73GB，足足减少了4.04G...DataFrame.astype() 方法可对整个DataFrame或某一列进行数据格式转换，支持Python和NumPy的数据类型。
在这里你会看到一个权衡：你需要干净的数据，但你也没有大量的数据。其中两列具有相对少量的空值。SO（Strike Outs）列中有110个空值，DP（Double Play）列中有22个空值。...如果消除列中具有少量空值的行，则会丢失超过百分之五的数据。由于您正在尝试预测胜利，因此得分和允许的运行与目标高度相关。您希望这些列中的数据非常准确。...Strike outs（SO）和double plays（DP）并不重要。 我认为你最好保留行并使用该fillna()方法用每个列的中值填充空值。偷窃（CS）和俯仰（HBP）击中也不是非常重要的变量。...在这些列中有如此多的空值，最好一起消除列。 探索和可视化数据 既然您已经清理了数据，那么您可以进行一些探索。通过一些简单的可视化，您可以更好地感受数据集。...1950的数字不太可能与模型推断的其他数据具有相同的关系。 您可以通过创建基于yearID值标记数据的新变量来避免这些问题。
不同的是在第一行和第一列的地方多了索引。...",ascending=False) # 取行或取列 # 以下我们认为attr3中有很多数据,字段还是和上面的一样 # 取前50行数据 attr3[:50] # 取前20行的name字段 attr3[:...20]['name'] # 单独取某一列的数据 attr3['name'] # 通过标签取某个值 # attr4数据假如是这样 name age tel 0 张三 18 10010...]] # 取第一列和第三列 attr4.iloc[[0,1],[0,2]] # 取第一行和第二行的第一列和第三列 # 布尔索引 # 取出年龄大于10的 attr4[attr4['age']>10] #...缺失数据的处理 我们如果读取爬去到的大量数据，可能会存在NaN值。 出现NaN和numpy中是一样的，表示不是一个数字。 我们需要把他修改成0获取其他中值，来减少我们计算的误差。
事实上，Series 基本上就是基于 NumPy 的数组对象来的。和 NumPy 的数组不同，Series 能为数据自定义标签，也就是索引（index），然后通过索引来访问数组中的数据。 ?...清洗数据 删除或填充空值 在许多情况下，如果你用 Pandas 来读取大量数据，往往会发现原始数据中会存在不完整的地方。...因此，我们可以选择用 .dropna() 来丢弃这些自动填充的值，或是用.fillna() 来自动给这些空值填充数据。 比如这个例子： ?...于是我们可以选择只对某些特定的行或者列进行填充。比如只对 'A' 列进行操作，在空值处填入该列的平均值： ? 如上所示，'A' 列的平均值是 2.0，所以第二行的空值被填上了 2.0。...image 连接（Join） 如果你要把两个表连在一起，然而它们之间没有太多共同的列，那么你可以试试 .join() 方法。和 .merge() 不同，连接采用索引作为公共的键，而不是某一列。 ?
最大的不同在于pd.DataFrame行和列对象均为pd.Series对象，而这里的DataFrame每一行为一个Row对象，每一列为一个Column对象 Row：是DataFrame中每一行的数据抽象...以及对单列进行简单的运算和变换，具体应用场景可参考pd.DataFrame中赋值新列的用法，例如下述例子中首先通过"*"关键字提取现有的所有列，而后通过df.age+1构造了名字为(age+1)的新列。...这也是一个完全等同于SQL中相应关键字的操作，并支持不同关联条件和不同连接方式，除了常规的SQL中的内连接、左右连接、和全连接外，还支持Hive中的半连接，可以说是兼容了数据库的数仓的表连接操作 union...中的drop_duplicates函数功能完全一致 fillna：空值填充 与pandas中fillna功能一致，根据特定规则对空值进行填充，也可接收字典参数对各列指定不同填充 fill：广义填充 drop...，仅仅是在筛选过程中可以通过添加运算或表达式实现创建多个新列，返回一个筛选新列的DataFrame，而且是筛选多少列就返回多少列，适用于同时创建多列的情况（官方文档建议出于性能考虑和防止内存溢出，在创建多列时首选
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