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Pandas_Study02

pandas 数据清洗 1. 去除 NaN 值 在Pandas的各类数据Series和DataFrame里字段值为NaN的为缺失数据，不代表0而是说没有赋值数据，类似于python中的None值。...["gake"].fillna(method = 'bfill',inplace=True, axis = 0) # 对整个df 正常，按列操作，取最先出现NaN值的前一列数值，用来填充接下去出现NaN...NaN值开始将之后的位置全部填充，填充的数值为列上保留数据的最大值最小值之间的浮点数值。...，keep= last first false 等 默认first保留第一次出现的重复数据，last同时保留最后一次出现的重复数据，false 不保留 使用如上。...，和course表进行匹配，同时course表的数据会显示在choose表前 print course.merge(choose, how = "right") # choose表左外连接course，

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小白也能看懂的Pandas实操演示教程(下)

5 pandas实现SQL操作 pandas实现对数据的增删改查 增：添加新行或增加新列 dict={'Name':['LiuShunxiang','Zhangshan'], 'Sex':['...保留score表中的所有信息，同时将student3表的信息与之配对，能配多少配多少，对于没有配上的score,将会显示Nan stu_score3=pd.merge(student3,score,on...6 对缺失值的处理 现实中的数据存在很多噪音的同时，缺失值也非常的常见。缺失值的存在会影响后期的数据分析或挖掘工作，那么缺失值的处理有哪些方法呢？...在列方向上至少保留有3个非NAN的项保留 df=pd.DataFrame([[1,1,2,np.nan],[3,5,np.nan,np.nan],[13,21,34,np.nan],[55,np.nan...columns:指定哪些离散的分组变量 aggfunc:指定相应的聚合函数 fill_value:使用一个常数替代缺失值，默认不替换 margins:是否进行行或列的汇总，默认不汇总 dropna:默认所有观测为缺失的列

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Day4.利用Pandas做数据处理

在NumPy中数据结构是围绕ndarray展开的， 那么在Pandas中的核心数据结构是Series和 DataFrame，分别代表着一维的序列和二维的表结构。...进行的，我们可以用加减乘除(+ - * /)这样的运算符对两个Series进行运算，Pandas 将会根据索引 index，对相应的数据进行计算，结果将会以浮点数的形式存储，以避免丢失精度。...计算时，如果 Pandas在两个Series里找不到相同的 index，对应的位置就返回一个空值 NaN。...(drop=False 指定列作为索引列的同时保留指定列的数据不删除，默认是不保留) result = df3.set_index('S',drop=False) result.index.name=...数据的处理包含以下四个部分： 对Series过滤NaN 对DataFrame过滤NaN 填充缺失数据 移除重复数据 from numpy import nan as NaN # 通过pandas中的dropna

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数据导入与预处理-第5章-数据清理

how：表示删除缺失值的方式。 thresh：表示保留至少有N个非NaN值的行或列。 subset：表示删除指定列的缺失值。 inplace：表示是否操作原数据。...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({'A':[1, 2, np.NaN, 4...结合正态分布曲线图，3σ原则在各区间所占的概率如下： 数值分布在（μ-σ,μ+σ)区间中的概率为68.2%。 数值分布在（μ-2σ,μ+2σ)区间中的概率为95.4%。...数值分布在（μ-3σ,μ+3σ)区间中的概率为99.7%。 大多数数值集中在（μ-3σ,μ+3σ)区间的概率最大，数值超出这个区间的概率仅占不到0.3%。...[0])[rule] # 获取异常值 outliers = ser.iloc[index] return outliers # 对df1的old列进行异常值检测 three_sigma

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数据导入与预处理-课程总结-04~06章

how：表示删除缺失值的方式。 thresh：表示保留至少有N个非NaN值的行或列。 subset：表示删除指定列的缺失值。 inplace：表示是否操作原数据。...结合正态分布曲线图，3σ原则在各区间所占的概率如下： 数值分布在（μ-σ,μ+σ)区间中的概率为68.2%。 数值分布在（μ-2σ,μ+2σ)区间中的概率为95.4%。...数值分布在（μ-3σ,μ+3σ)区间中的概率为99.7%。 大多数数值集中在（μ-3σ,μ+3σ)区间的概率最大，数值超出这个区间的概率仅占不到0.3%。...sort：表示按键对应一列的顺序对合并结果进行排序，默认为True。...实现哑变量的方法： pandas中使用get_dummies()函数对类别数据进行哑变量处理，并在处理后返回一个哑变量矩阵。

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数据清洗 Chapter07 | 简单的数据缺失处理方法

在一些实际场景下，数据的采集成本高且缺失值无法避免，删除方法可能会造成大量的资源浪费 二、均值填补 含有缺失值的数据没有携带完整的信息，但简单的删除会导致已有信息的丢失 保留现在的数据，并对缺失值进行填补...，成为合适的选择 通常来说，可使用均值、中位数和众数对缺失值进行填补 1、使用Numpy库随机生成一个4行3列，含有缺失值的数据矩阵gen_data import pandas as pd import...2、根据属性的不同类型，把含缺失值的属性进行缺失值填补 数值型：使用缺失值所在列的其他数据记录取值的均值、中位数进行填补 非数值型：使用同列其他数据记录取值次数最高的数值(众数)进行填补 1、...使用Pandas库的interpolate函数实现线性插值 参数使用默认值，相当于对缺失值所在位置的前后值求均值，进行填补 interpolate()函数 根据数据记录的index进行插值...表示： 1、在Pandas库中，np.nan作为缺失值的一种表示方式 含义是Not a Number ，用来表明一个缺失的浮点型数值 2、还可以使用Python语言中的None这个单例对象来表示缺失值

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Stata与Python等效操作与调用

常规的数据整理包括变量增、删和改、重命名和排序等操作。处理过程中，针对数值型和字符型不同的数据类型，有不同的处理方法。 数值型变量主要是简单的计算，生成新的变量。...( value label ) 1.7 数据合并与匹配 df_joint = df1.append(df2) Pandas DataFrames 匹配不需要指定“多对一”或“一对多”。...在这些情况下，给列起一个名字很有意义，这样就知道要处理的内容。long.unstack('time') 进行 reshape ，它使用索引 'time' 并创建一个新的它具有的每个唯一值的列。...请注意，这些列现在具有多个级别，就像以前的索引一样。这是标记索引和列的另一个理由。如果要访问这些列中的任何一列，则可以照常执行操作，使用元组在两个级别之间进行区分。...另一个重要的区别是 np.nan 是浮点数据类型，因此 DataFrame 的任何列包含缺失数字的将是浮点型的。如果一列整型数据改变了，即使只有一行 np.nan ，整列将被转换为浮点型。

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pandas 缺失数据处理大全（附代码）

大家好，我是东哥 之前一直在分享pandas的一些骚操作：pandas骚操作，根据大家反映还不错，但是很多技巧都混在了一起，没有细致的分类，这样不利于查找，也不成体系。...因为nan在Numpy中的类型是浮点，因此整型列会转为浮点；而字符型由于无法转化为浮点型，只能归并为object类型（'O'），原来是浮点型的则类型不变。...None == None >> True 在传入数值类型后，会自动变为np.nan。...五、缺失值填充 一般我们对缺失值有两种处理方法，一种是直接删除，另外一种是保留并填充。下面先介绍填充的方法fillna。...2、累加 # 对D列进行累加 df.D.cumsum() >> 0 5.0 1 NaN 2 14.0 3 24.0 Name: D, dtype: float64

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Pandas基础：使用Cut方法进行数据分箱（Binning Data）

我们想把这些人分为不同的年龄段并进行分析。...结果是一个pandas系列，包含每个记录的年龄段，如下所示： pd.cut(df['Age'],bins=age_band) 图2 可以将此年龄段列存储到数据框架中，以保留每条记录的段信息。...注意到数据集底部的一些NaN值。 df['band']= pd.cut(df['Age'], bins=age_band) 图3 之所以使用NaN值，是因为我们创建的分段没有覆盖数据集中的最大值。...要对所有记录进行装箱，需要包含一个最大年龄为110岁的数据点。基本上，我们增加了另一个年龄段90至110岁。再次数据分箱将为所有记录创建年龄段，如下所示。...下面的示例变为左包含，如标注(band)列左侧的方括号“[”所示。

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数据科学 IPython 笔记本 7.7 处理缺失数据

在标记方法中，标记值可能是某些特定于数据的惯例，例如例如使用-9999或某些少见的位组合来表示缺失整数值，或者它可能是更全局的惯例，例如使用NaN（非数字）表示缺失浮点值，这是一个特殊值，它是 IEEE...Pandas 中的缺失数据 Pandas 处理缺失值的方式受到其对 NumPy 包的依赖性的限制，NumPy 包没有非浮点数据类型的 NA 值的内置概念。...NaN：缺失的数值数据 另一个缺失的数据表示，NaN（“非数字”的首字母缩写）是不同的；它是所有系统都识别的特殊浮点值，使用标准 IEEE 浮点表示： vals2 = np.array([1, np.nan...Pandas 中的NaN和None NaN和None都有它们的位置，并且 Pandas 的构建是为了几乎可以互换地处理这两个值，在适当的时候在它们之间进行转换： pd.Series([1, np.nan...参数允许你为要保留的行/列指定最小数量的非空值： df.dropna(axis='rows', thresh=3) 0 1 2 3 1 2.0 3.0 5 NaN 这里删除了第一行和最后一行，因为它们只包含两个非空值

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Pandas图鉴(二)：Series 和 Index

它建立在NumPy库的基础上，借用了它的许多概念和语法约定，所以如果你对NumPy很熟悉，你会发现Pandas是一个相当熟悉的工具。...第二，保留原始标签是一种与过去某个时刻保持联系的方式，就像 "保存游戏" 按钮。如果你有一个有一百列和一百万行的大表，需要找到一些数据。...你逐一进行了几次查询，每次都缩小了搜索范围，但只看了列的一个子集，因为同时看到所有的一百个字段是不现实的。现在你已经找到了目标行，想看到原始表中关于它们的所有信息。一个数字索引可以帮助你立即得到它。...在Pandas中，它被称为MultiIndex（第4部分），索引内的每一列都被称为level。 索引的另一个重要特性是它是不可改变的。与DataFrame中的普通列相比，你不能就地修改它。...下面是插入数值的一种方式和删除数值的两种方式： 第二种删除值的方法（通过删除）比较慢，而且在索引中存在非唯一值的情况下可能会导致复杂的错误。

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10个高效的pandas技巧

-2e8e483808ba 译者 | kbsc13("算法猿的成长"公众号作者) 声明 | 翻译是出于交流学习的目的，欢迎转载，但请保留本文出于，请勿用作商业或者非法用途 导读 Pandas 是一个广泛应用于数据分析等领域的...，使用这个参数的另一个好处是对于包含不同类型的列，比如同时包含字符串和整型的列，这个参数可以指定该列就是字符串或者整型的类型，避免在采用该列作为键进行融合不同表的时候出现错误。...，这是因为 df2=df1 这段代码并不是对 df1 进行拷贝，然后赋给 df2，而是设置了一个指向 df1 的指针。...比如，想对列c 的数值进行取舍为整数值，可以采用方法 round(df['c'], o) 或者 df['c'].round(o)，而不是使用apply 方法的代码：df.apply(lambda x:...另一个技巧是处理混合了整数和缺失值的情况。当某一列同时有缺失值和整数，其数据类型是 float 类型而不是 int 类型。

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针对SAS用户：Python数据分析库pandas

Pandas使用两种设计来表示缺失数据，NaN（非数值）和Python None对象。 下面的单元格使用Python None对象代表数组中的缺失值。相应地，Python推断出数组的数据类型是对象。...用于检测缺失值的另一种方法是通过对链接属性.isnull().any()使用axis=1参数逐列进行搜索。 ? ? ? ?...显然，这会丢弃大量的“好”数据。thresh参数允许您指定要为行或列保留的最小非空值。在这种情况下，行"d"被删除，因为它只包含3个非空值。 ? ? 可以插入或替换缺失值，而不是删除行和列。....NaN被上面的“下”列替换为相邻单元格。下面的单元格将上面创建的DataFrame df2与使用“前向”填充方法创建的数据框架df9进行对比。 ? ?...NaN被上面的“上”列替换为相邻单元格。下面的单元格将上面创建的DataFrame df2与使用“后向”填充方法创建的数据框架df10进行对比。 ? ?

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Python在Finance上的应用3：处理股票数据基础

欢迎来到Python for Finance教程系列的第3节。在本教程中，我们将使用股票数据进一步进行基本的数据处理和可视化。...当计算连续的数值，一个新的数值加入，同时一个旧数值剔出，所以无需每次都重新逐个数值加起来： ?...df ['Adj Close']列，窗口时间为100，并且进行求平均值的操作。...在100ma列下，只看到NaN。我们选择了100个移动平均线，理论上需要100个之前的数据点进行计算，但是在这里却没有任何数据在前100行。 NaN的意思是“Not a Number”。...这里我们想要创建两个子图，而这两个子图都将像6x1网格一样，有6行1列。第一个子图从该网格上的（0,0）开始，跨越5行，并跨越1列。下一个轴也在6x1网格上，但是从（5,0）开始，跨越1行和1列。

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基础知识篇（一）Pandas数据结构

本文介绍pandas的基本数据类型，要熟练使用pandas，需要熟悉它的两种主要数据结构：Series和DataFrame 1.Series Series 形如于一维矩阵的对象，通常用来存储一列数值，其包含数值列...(与numpy数据格式相似)和标签列(与数值列相对应，称之为index列) 1.1 Series生成 最简单的Series可以由一个数值list生成 import pandas as pd from pandas...(index),后边列则是我们输入的数值。...因为没有在生成Series的时候设置index列，所以pandas会创建由0到N-1的默认索引(N为数据长度) 此时可以分别values和index属性，如下： obj.values array([...，让我们回头开头，Series代表着1列数据，如果把它扩展到N列，那么 没错，就是接下来要介绍的DataFrame 2.DataFrame DataFrame为pandas中最重要的数据结构，它的格式等同于我们要处理的矩形表格

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