warning: 这篇文章距离上次修改已过608天，其中的内容可能已经有所变动。...最近在写一个快递查询的WearOS App，突然有一次调试发现主界面的ListView里的item，显示的都是一模一样的内容，全是最新添加的一个快递的内容（这是一个伏笔哈哈哈）。...无意中看到一篇Blog： HashMap对象重复赋值在多线程中的教训 https://blog.csdn.net/goodguyzl/article/details/83847286 该文中写道： “HashMap...），但是在循环里面这个HashMap对象反复了put了key相同的两个键值对，问题可能就出在这里” 我猛然意识到我也犯了同样的错误！...（ListView显示的item的数据源没有改变的情况下） //修改前的问题代码 Map showitem = new HashMap()
数据清理 数据清理意味着修复你的数据集中的坏数据。 坏的数据可能是: • 空单元格 • 格式错误的数据 • 错误的数据 • 重复的数据 在本教程中，你将学习如何处理所有这些问题。...该数据集包含错误的格式（第26行的 "日期"）。 该数据集包含错误的数据（第7行的 "持续时间"）。 该数据集包含重复的数据（第11行和第12行）。...这不一定是错的，但考虑到这是某人的锻炼时间的数据集，我们得出结论，这个人没有在450分钟内锻炼。...higher than 120: for x in df.index: if df.loc[x, "Duration"] > 120: df.drop(x, inplace = True) 删除重复的内容...发现重复的内容 重复的行是指已经注册过一次以上的行。
buf = BytesIO() # buf 可认为一个存储位置来使用 buf.getbuffer() 也可以用 read() 打开的文件再传递，不过几乎没人这么做。...分隔符 sep 字符型，每行数据内容分隔符号，默认是 , 逗号，另外常见的还有 tab 符 \t，空格等，根据数据实际的情况传值。...# 表头为 a b a.1 # False 会报 ValueError 错误 数据类型 dtype pandas 的数据类型可参考 dtypes。...解析重复的日期字符串时，尤其是带有时区偏移的日期字符串时，可能会大大提高速度。...如果此选项设置为True，则不应该为delimiter参数传递任何内容。
每个函数的参数非常多，可以用来解决平时实战时，很多棘手的问题，比如设置某些列为时间类型，当导入列含有重复列名称时，当我们想过滤掉某些列时，当想添加列名称时......假如我们的数据文件只有如下两行： 1 'gz' 102 'lh' 12 分别看下这几种情况： 1) names没有被赋值，header也没赋值： In [9]: df = pd.read_csv...为了高效地模拟重复列，我们使用极简的数据重现，还是原来的test.csv文件，我们故意将数据改造为如下： id id age1 'gz' 102 'lh' 12 此时导入数据后，得到如下数据框...此处可能是Pandas包的问题，一回看看。 还有一个 prefix 参数比较有意思，当我们导入的数据没有header时，我们把此参数设置为my时，列自动变为my0, my1, my2,......： 通用的解析框架 NA和缺失值的处理 时间处理 迭代 文件压缩相关 错误处理 指定列的类型 指定列为 Categorical 类型 基于各种应用场景的参数灵活运用 接下来，还会介绍to_csv背后的故事
02 数据内容 filepath_or_buffer为第一个参数，没有默认值，也不能为空，根据Python的语法，第一个参数传参时可以不写参数名。...(BytesIO(data)) 03 分隔符 sep参数是字符型的，代表每行数据内容的分隔符号，默认是逗号，另外常见的还有制表符（\t）、空格等，根据数据的实际情况传值。...# 格式为字符型str # 表头为c_0、c_2 pd.read_csv(data, prefix='c_', header=None) 10 处理重复列名 如果该参数为True，当列名有重复时，解析列名将变为...b a.1 # False会报ValueError错误 11 数据类型 dtype可以指定各数据列的数据类型。...解析重复的日期字符串，尤其是带有时区偏移的日期字符串时，可能会大大提高速度。
没有更改 解决方法：将encoding=’utf8’改为encoding=’gb18030′ 但是打开文件发现并不是所有内容都在第一列，有一些出现第二列，原因是一句话里面出现了逗号 解决方法：遍历列表将逗号改为空格...如果知道字符的位置可以在列表的基础上进行操作 去除首部空格 line=line.lstrip() 4、导入一个csv文件的时候 data = pd.read_csv(‘G:\pytorch\data1....csv’,encoding=’utf-8′) 报错的内容是这样的： UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xc9 in position...None,sep = ‘\t’,error_bad_lines=False)也没有用 删除整行重复项： from more_itertools import unique_everseen with open...vsvfile: reader = csv.reader(vsvfile) rows = [row for row in reader] print(rows) 以上就是本文的全部内容
我们尝试去理解数据的列/行、记录、数据格式、语义错误、缺失的条目以及错误的格式，这样我们就可以大概了解数据分析之前要做哪些“清理”工作。...分析数据问题 没有列头 一个列有多个参数 列数据的单位不统一 缺失值 空行 重复数据 非 ASCII 字符 有些列头应该是数据，而不应该是列名参数 清洗数据 下面我们就针对上面的问题一一击破。 1....没有列头 如果我们拿到的数据像上面的数据一样没有列头，Pandas 在读取 csv 提供了自定义列头的参数。...重复数据 有的时候数据集中会有一些重复的数据。在我们的数据集中也添加了重复的数据。 ? 首先我们校验一下是否存在重复记录。...index, inplace=True) # 重置索引，不做也没关系，主要是为了看着美观一点 df = df.reset_index(drop=True) print(df) 还有一些问题在本例中没有提及内容
import pandas as pd df1 = pd.read_csv('file-i-dont-have.csv') # 错误 do_stuff(df) 解决方案：使用d6tpipe共享数据文件...如果是很小的文件还可以，但是git并没有对数据文件进行优化，尤其是大文件。 git add data.csv 解决方案：使用问题1中提到的工具来存储和共享数据。...编写函数而不是DAG 有足够的数据，接下来谈谈实际的代码！由于在学习代码时首先要学习的内容之一就是函数，因此数据科学代码通常被组织为一系列线性运行的函数。这可能会导致几个问题。...不编写单元测试 随着数据，参数或用户输入的更改，您的代码可能会中断，有时您可能不会注意到。这可能会导致错误的输出，如果有人根据您的输出做出决策，那么错误的数据将导致错误的决策！...然后一个星期后，他们说“请您更新此内容”。您看着您的代码，不记得为什么要这么做。现在想象其他人需要运行它。
\test.csv" f = open(data_path) res = pd.read_csv(f) f.close() 错误解读： Unicode的解码Decode错误（Error），以gbk编码的方式去解码...from file failed 报错代码：pd.read_csv(r"G:\文件名.csv") 错误解读：文件初始化失败；即：文件路径或者文件名中存在中文，pd.read_csv()需要通过open...的方式打开再进行读取 data_path=r"G:\test.csv" f = open(data_path) res = pd.read_csv(f) f.close() 错误三：UnicodeDecodeError...: ‘gbk’ codec can’t decode byte 0xd7 in position 99413: illegal multibyte sequence 问题解读：gbk”编解码器无法解码位置...f=open(data_path,encoding='gbk',errors='ignore')#部分文件有字节编码错误，errors 忽略 data=pd.read_csv(f) f.close 错误四
该列将添加到当前选定的列旁边。最初，列名将是一个字母表，列的所有值都为零。 编辑新列的内容 单击新列名称（分配的字母表） 将弹出侧边栏菜单，你可以在其中编辑列的名称。...要更新该列的内容，请单击该列的任何单元格，然后输入值。你可以输入一个常量值，也可以根据数据集的现有特征创建值。如果要从现有列创建值，则直接使用要执行的运算符调用列名。...新列的数据类型根据分配的值进行更改。 下面的 GIF 演示了上面提到的所有内容： 删除列 通过单击选择任何列。 单击“Del Col”，该特定列将从数据集中删除。...注意，这里并没有像操作列一样，在下一个单元格中生成图形代码（也许开发人员会在以后的更新中推送此代码） 可以使用 Mito 生成两种类型的图： 1....回溯执行的所有步骤 要想重复上面的步骤的话，也非常容易，Mito自带“重复已保存分析步骤”功能，一键就能用同样的方法分析其他数据。这个功能是最有趣的。
绘制 说明 以下内容是我调教AI撰写的，我的prompt如下： system：假设你是一个经验非常丰富的数据分析师的助理，正在帮助他撰写一些自媒体平台的文章 Q：使用pandas处理数据时有哪些注意事项...创作的文章的质量如何，作为业余做小众内容原创的人，在流量面前是无论如何都赢不了AI的。...df = df.fillna(df.mean()) 数据清洗 数据清洗是数据处理过程中的一个关键步骤，可以去除重复项、异常值等。...例如下面的例子中，可以使用drop_duplicates和drop方法去除重复项和不需要的列： import pandas as pd #读取CSV文件 df = pd.read_csv('data.csv...这篇文章是不是看起来还挺像那么回事的，市面上绝大多数没什么干货的文章读起来似乎都是这么个样子。在这篇文章中，我的提示词相当简单，我甚至没有给AI指定文章的大纲，也没有做太多的调优处理。
不支持重复的列名和非字符串的列名 不支持对象数据类型列中的实际 Python 对象。在尝试序列化时，这些将引发一个有用的错误消息。 查看完整文档。...#### 列和索引位置及名称 headerint 或 int 列表，默认为`'infer'` 用作列名和数据起始位置的行号。...### 解析重复名称 如果文件或标题包含重复名称，pandas 默认会区分它们，以防止覆盖数据： In [59]: data = "a,b,a\n0,1,2\n3,4,5" In [60]: pd.read_csv...由其他错误引起的错误行将被静默跳过。...错误行”是由转义字符引起的。
下面是5道题目作者的答案和解析。 1.第一大题 1.1 第一步：导入相应的模块 最后2行代码可以使作图时不出现编码错误，分别用来正常显示中文标签和正常显示负号。...散点图.png 2.第二大题 2.1 第一步：导入相应的模块 最后2行代码可以使作图时不出现编码错误，分别用来正常显示中文标签和正常显示负号。...散点图.png 3.5 第五步：在同一图中绘制出吸烟顾客与不吸烟顾客的消费金额与小费之间的散点图关系 观察示例答案中左右两幅图，不同的地方有：处于画板的位置、标题、散点颜色。...定义函数drawScatter用于绘制散点图，传入4个参数：数据group、处于画板的位置subplot、标题title、散点颜色。..., '去掉停用词数据') 4.8.3 为确保所加载的英文停用词没有重复数据，请对8-1中加载的英文停用词去重 stopword_list = list(set(stopword_list)) 4.9 第九步
由于其广泛的功能性和多功能性，如果没有 importpandas as pd，几乎不可能做到数据操纵，对吧？...对于数据流来说，没有什么比错误的排版更糟糕的了，尤其是在以数据为中心的 AI 范式中。...错误的排版直接影响数据准备决策，导致不同数据块之间的不兼容性，即使以静默方式传递，它们也可能损害某些输出无意义结果的操作。...这意味着在启用写入时复制时，某些方法将返回视图而不是副本，这通过最大限度地减少不必要的数据重复来提高内存效率。 这也意味着在使用链式分配时需要格外小心。...翻译组招募信息 工作内容：需要一颗细致的心，将选取好的外文文章翻译成流畅的中文。如果你是数据科学/统计学/计算机类的留学生，或在海外从事相关工作，或对自己外语水平有信心的朋友欢迎加入翻译小组。
，只要加上参数axis=1 2.获取分组里最大值所在的行方法 分为分组中有重复值和无重复值两种。...无重复值的情况。...idxmax函数取出Count最大值所在的列，再用iloc位置索引将行取出。...有重复值的情况 df["rank"] = df.groupby("ID")["score"].rank(method="min", ascending=False).astype(np.int64) df...drinks = pd.read_csv('data/drinks.csv') # 选择所有数值型的列 drinks.select_dtypes(include=['number']).head()
，只要加上参数axis=1. 2.获取分组里最大值所在的行方法 分为分组中有重复值和无重复值两种。...无重复值的情况。...idxmax函数取出Count最大值所在的列，再用iloc位置索引将行取出。...有重复值的情况 df["rank"] = df.groupby("ID")["score"].rank(method="min", ascending=False).astype(np.int64) df...drinks = pd.read_csv('data/drinks.csv') # 选择所有数值型的列 drinks.select_dtypes(include=['number']).head()
可以将此对象视为类似于sql表或excel电子表格的格式保存BabyDataSet的内容。让我们来看看 df里面的内容。...即使这个函数有很多参数，我们也只是将它传递给文本文件的位置。...Location = /Users/mac/Desktop/births1880.csv 注意：根据文件保存在电脑的位置，您可能需要修改上面的位置。...read_csv处理的第一个记录在CSV文件中为头名。这显然是不正确的，因为csv文件没有为我们提供标题名称。...在pandas中，这些是dataframe索引的一部分。您可以将索引视为sql表的主键，但允许索引具有重复项。
import pandas as pd df = pd.read_csv("modified_titanic_data.csv") df.head() ?...删除重复项 让我们使用此函数检查此数据集中的重复项。 df[df.duplicated(keep=False)] ? keep允许一些参数检查重复项。...这可能是由于来自数据源的错误输入造成的，我们必须假设这些值是正确的，并映射到男性或女性。...例如，我们可以计算年龄和出生日期的缺失值。 在这种情况下，我们没有出生日期，我们可以用数据的平均值或中位数替换缺失值。...现在你已经学会了如何用pandas清理Python中的数据。我希望这篇文章对你有用。如果我有任何错误或打字错误，请给我留言。
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