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30 个小例子帮你快速掌握Pandas

8.删除缺失 处理缺失另一种方法是删除它们。“已退出”中仍缺少。以下代码将删除缺少任何行。...df.dropna(axis=0, how='any', inplace=True) axis = 1用于删除缺少。我们还可以为行具有的非缺失数量设置阈值。...第一个参数是位置索引,第二个参数是名称,第三个参数是。 19.where函数 它用于根据条件替换。默认替换是NaN,但我们也可以指定要替换。...符合指定条件将保持不变,而其他替换为指定。 20.排名函数 它为这些分配一个等级。让我们创建一个根据客户余额对客户进行排名。...Geography内存消耗减少了近8倍。 24.替换 替换函数可用于替换DataFrame中。 ? 第一个参数是要替换,第二个参数是新。 我们可以使用字典进行多次替换。 ?

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Pandas知识点-添加操作append

Pandas中,append()方法用于将一个多个DataFrameSeries添加到DataFrame中。append()方法也可以用于合并操作,本文介绍append()方法用法。...如果调用append()DataFrame和传入append()DataFrame中有不同,则添加后会在不存在填充空,这样即使两个DataFrame有不同也不影响添加操作。...合并时根据指定连接(行索引)和连接方式来匹配两个DataFrame行。可以在结果中设置相同列名后缀和显示连接是否在两个DataFrame中都存在。...合并时根据指定连接(行索引)和连接方式来匹配两个DataFrame行,也可以设置相同列名后缀,所以有时候join()和merge()可以相互转换。...联合操作是将一个DataFrame中部分数据用另一个DataFrame中数据替换补充,通过一个函数来定义联合时取数据规则。在联合过程中还可以对空进行填充。

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机器学习中处理缺失7种方法

删除缺少行: 可以通过删除具有空来处理缺少。如果中有超过一半行为null,则可以删除整个。也可以删除具有一个多个为null行。 ?...---- 用平均值/中位数估算缺失: 数据集中具有连续数值可以替换中剩余值平均值、中值众数。与以前方法相比,这种方法可以防止数据丢失。...不考虑特征之间协方差。 ---- 分类插补方法: 如果缺少来自分类(字符串数值),则可以用最常见类别替换丢失。如果缺失数量非常大,则可以用新类别替换它。 ?...在编码时向模型中添加新特征,这可能会导致性能较差 ---- 其他插补方法: 根据数据数据类型性质,某些其他插补方法可能更适合于对缺失进行插补。...回归分类模型可用于根据具有缺失特征性质(分类连续)来预测缺失

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数据导入与预处理-课程总结-04~06章

Excel文件中默认有3个工作表,用户可根据需要添加一定个数(因可用内存限制)工作表。...2.1.2 删除缺失 pandas中提供了删除缺失方法dropna(),dropna()方法用于删除缺失所在一行数据,并返回一个删除缺失新对象。...2.1.4 插补缺失 pandas中提供了插补缺失方法interpolate(),interpolate() 会根据相应方法求得进行填充。...lsuffix: 左DataFrame中重复列后缀 rsuffix: 右DataFrame中重复列后缀 sort: 按字典序对结果在连接键上排序 join方式为按某个相同进行join: score_df...prefix:表示索引名称前缀,默认为None。 prefix_sep:表示附加前缀分隔符,默认为“_”。 columns:表示哑变量处理索引名称,默认为None。

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python数据处理 tips

df.head()将显示数据帧前5行,使用此函数可以快速浏览数据集。 删除未使用 根据我们样本,有一个无效/空Unnamed:13我们不需要。我们可以使用下面的函数删除它。...注意:请确保映射中包含默认male和female,否则在执行映射后它将变为nan。 处理空数据 ? 此列中缺少3个:-、na和NaN。pandas不承认-和na为空。...在该方法中,如果缺少任何单个,则整个记录将从分析中排除。 如果我们确信这个特征()不能提供有用信息或者缺少百分比很高,我们可以删除整个。...在这种情况下,我们没有出生日期,我们可以用数据平均值中位数替换缺失。 注:平均值在数据不倾斜时最有用,而中位数更稳健,对异常值不敏感,因此在数据倾斜时使用。...在这种情况下,让我们使用中位数来替换缺少。 ? df["Age"].median用于计算数据中位数,而fillna用于中位数替换缺失

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一款使用Excel制作批量修改Excel文件名实用工具

有时候,我们需要修改大量Excel文件名称,例如,公司人力资源主管每月末都会收到当月各个部门发来工作簿,需要修改这些工作簿名称并添加前缀后缀,如果只有少量几个工作簿,分别重命名不是什么问题,但如果有成百个这样工作簿呢...可以在“要替换”中输入文件名中要被替换文本,在“替换为”中输入替换文本,在“前缀”中输入要在文件名中添加前缀,在“后缀”中输入要在文件名中添加后缀。...此时,下方“文件新名称”和“最终文件名称”都会根据输入实时发生变化。 如果不想重命名现有文件,则将该文件文件名输入到“覆盖”中该文件对应单元格。...单击“重命名文件”后,除“覆盖”中已输入文件名外,其余文件名都被修改。...如果在使用“导入文件”将文件列表导入工作表中后,又在文件夹中添加了新文件,则可以单击“刷新文件列表”按钮,将列出该文件夹中目前所有文件(包括刚刚添加新文件)。

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Python数据分析之数据预处理(数据清洗、数据合并、数据重塑、数据转换)学习笔记

数据清洗  1.1 空和缺失处理  ​ 空一般表示数据未知、不适用将在以后添加数据。缺失是指数据集中某个某些属性是不完整。  ​...1.1.2.1 dropna()删除含有空或缺失  ​ axis:确定过滤行  ​ how:确定过滤标准,默认是‘any’  ​ inplase::False=不修改对象本身  1.1.2.2...3.2 轴向旋转  ​ 在 Pandas中pivot()方法提供了这样功能,它会根据给定索引重新组织一个 DataFrame对象。 ...数据转换  4.1 重命名轴索引  Pandas中提供了一个rename()方法来重命名个别索引行索引标签名称。 ...4.1.1 rename()方法  index,columns:表示对行索引名索引名转换。  inplace:默认为False,表示是否返回新Pandas对象。

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快速介绍Python数据分析库pandas基础知识和代码示例

添加插入行 要向DataFrame追加添加一行,我们将新行创建为Series并使用append()方法。...NaN(非数字首字母缩写)是一个特殊浮点,所有使用标准IEEE浮点表示系统都可以识别它 pandas将NaN看作是可互换,用于指示缺失。...有几个有用函数用于检测、删除和替换panda DataFrame中。...通常回根据一个多个对panda DataFrame进行排序,或者根据panda DataFrame行索引行名称进行排序。 例如,我们希望按学生名字按升序排序。...类似地,我们可以使用df.min()来查找每一行最小。 其他有用统计功能: sum():返回所请求总和。默认情况下,axis是索引(axis=0)。

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数据科学家需要掌握几大命令行骚操作

对于许多数据科学家来说,数据操作起始于PandasTidyverse。从理论上看,这个概念没有错。毕竟,这是为什么这些工具首先存在原因。...后缀约定可以通过-d标识来数字化。添加文件扩展名,你需要执行下面这个find命令。他会给当前文件夹下所有文件追加.csv后缀,所以需要小心使用。 find ....另一个值得注意是-e标志,如果发现有字段丢失,它可以用来替换成其他。...它擅长替换,但是也可以用来重构。 最基本sed命令包含了s/old/new/g。也就是全局搜索旧替换。没有/g 我们命令可能在第一次出现旧就会终止。...为了获取文件中这53个记录: awk -F, 'NR == 53' filename.csv 添加一个小窍门可以基于一个或者多个过滤。

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(数据科学学习手札72)用pdpipe搭建pandas数据分析流水线

图7 DropNa:   这个类用于丢弃数据中空元素,其主要参数与pandasdropna()保持一致,核心参数如下: axis:01,0表示删除含有缺失行,1表示删除含有缺失...型,决定是否在计算完成后把旧删除,默认为True,即对应列计算结果直接替换掉对应 suffix:str型,控制新后缀名,当drop参数设置为False时,结果列名变为其对应列+suffix...图15   可以看到这时原有得以保留,新以旧列名+后缀方式被添加到旧之后,下面我们修改result_columns参数以自定义结果列名: # 设置drop参数为False,并将suffix参数设置为...,其主要参数如下: columns:str型list型,传入要进行替换单个多个列名 pattern:str,传入匹配替换内容正则表达式 replace:str,传入替换新字符串 result_columns...:strlist,与columns参数一一对应结果列名称,当你想要自定义结果新列名称时这个参数就变得非常有用,默认为None,即直接替换原始 drop:bool型,用于决定是否删除替换原始

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案例 | 用pdpipe搭建pandas数据分析流水线

:01,0表示删除含有缺失行,1表示删除含有缺失 下面是举例演示,首先我们创造一个包含缺失数据框: import numpy as np # 创造含有缺失示例数据 df = pd.DataFrame...,默认为True,即对应列计算结果直接替换掉对应 suffix:str型,控制新后缀名,当drop参数设置为False时,结果列名变为其对应列+suffix参数指定后缀名;当drop设置为...,新以旧列名+后缀方式被添加到旧之后,下面我们修改result_columns参数以自定义结果列名: # 设置drop参数为False,并将suffix参数设置为'_log' pdp.AggByCols...,下文只介绍其中我认为最有用: RegexReplace:   这个类用于对文本型进行基于正则表达式内容替换,其主要参数如下: columns:str型list型,传入要进行替换单个多个列名...,默认为None,即直接替换原始 drop:bool型,用于决定是否删除替换原始,默认为True,即删除原始 下面是举例演示: 替换original_language中'en''cn'为'

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手把手教你做一个“渣”数据师,用Python代替老情人Excel

可以用工作表名字,一个整数值来当作工作表index。 ? 4、使用工作表中列作为索引 除非明确提到,否则索引添加到DataFrame中,默认情况下从0开始。...1、从“头”到“脚” 查看第一行最后五行。默认为5,也可以自定义参数。 ? 2、查看特定数据 ? 3、查看所有名字 ? 4、查看信息 查看DataFrame数据属性总结: ?...8、筛选不在列表Excel中 ? 9、用多个条件筛选多数据 输入应为一个表,此方法相当于excel中高级过滤器功能: ? 10、根据数字条件过滤 ?...五、数据计算 1、计算某一特定 输出结果是一个系列。称为单列数据透视表: ? 2、计数 统计每每行非NA单元格数量: ? 3、求和 按行求和数据: ? 为每行添加: ?...以上,我们使用方法包括: Sum_Total:计算总和 T_Sum:将系列输出转换为DataFrame并进行转置 Re-index:添加缺少 Row_Total:将T_Sum附加到现有的DataFrame

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Pandas全景透视:解锁数据科学黄金钥匙

向量化操作:Pandas支持向量化操作,这意味着可以对整个数据集执行单个操作,而不是逐行地进行迭代。向量化操作通常比纯Python循环更快,因为它们可以利用底层优化和硬件加速。...了解完这些,接下来,让我们一起探索 Pandas 中那些不可或缺常用函数,掌握数据分析关键技能。①.map() 函数用于根据传入字典函数,对 Series 中每个元素进行映射转换。...具体来说,map()函数可以接受一个字典一个函数作为参数,然后根据这个字典函数对 Series 中每个元素进行映射转换,生成一个新 Series,并返回该 Series。...定义了填充空方法, pad / ffill表示用前面行/,填充当前行/; backfill / bfill表示用后面行/,填充当前行/。axis:轴。...0’index’,表示按行删除;1’columns’,表示按删除。inplace:是否原地替换。布尔,默认为False。如果为True,则在原DataFrame上进行操作,返回为None。

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Python—关于Pandas缺失问题(国内唯一)

具体而言,我们将重点关注可能是最大数据清理任务,即 缺少。 缺失来源 在深入研究代码之前,了解丢失数据来源很重要。这是数据丢失一些典型原因: 用户忘记填写字段。...这些是Pandas可以检测到缺失。 回到我们原始数据集,让我们看一下“ ST_NUM”。 ? 第三中有一个空单元格。在第七行中,有一个“ NA”。 显然,这些都是缺失。...下面,我将介绍一些Pandas无法识别的类型。 非标准缺失 有时可能是缺少具有不同格式情况。 让我们看一下“Number of Bedrooms”一栏,了解我意思。 ?...代码另一个重要部分是.loc方法。这是用于修改现有条目的首选Pandas方法。有关此更多信息,请查看Pandas文档。 现在,我们已经研究了检测缺失不同方法,下面将概述和替换它们。...# 基于位置更换 df.loc[2,'ST_NUM'] = 125 替换缺失一种非常常见方法是使用中位数。

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收藏 | 提高数据处理效率 Pandas 函数方法

,例如我们针对数据集当中“room_type”这一来进行处理 pd.factorize(df['room_type']) 结果返回是元组形式数据,由两部分组成,其中第一部分是根据离散映射完成后数字...而在“Pandas”模块当中有相应方法来实现上面的功能: pd.get_dummies(df['room_type']) ## 参数prefix: 给输出添加前缀 ##     drop_first...: 将第一给去掉 我们将它与源数据进行合并的话 df.join(pd.get_dummies(df['room_type'])) 03 pandas.qcut() 有时候我们需要对数据集中某一进行分箱处理...,要是遇到超过所规定范围,则会对其进行替换替换成所设定范围中上限与下限,例如下面的例子,我们针对数据集当中“price”这一进行极值处理 df['price'] = df['price'...].clip(100,140) df.head(8) 超过140替换成了140了,没到100被100给代替了 更多精彩推荐大手笔 !

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介绍一种更优雅数据预处理方法!

,id 包含重复,B 112 似乎是一个异常值。...: val = df[col].mean() df[col].fillna(val, inplace=True) return df 我喜欢用平均值替换数字缺少...return df 调用 Pandas 内置 drop duplicates 函数,它可以消除给定重复。...: 需要一个数据帧和一列表 对于列表中每一,它计算平均值和标准偏差 计算标准差,并使用下限平均值 删除下限和上限定义范围之外 与前面的函数一样,你可以选择自己检测异常值方法。...但是,管道函数提供了一种结构化和有组织方式,可以将多个功能组合到单个操作中。 根据原始数据和任务,预处理可能包括更多步骤。可以根据需要在管道函数中添加任意数量步骤。

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