Python的科学计算及可视化 今天讲讲pandas模块 修改Df列名，删除某列，以及将nan值替换为字符串yes Part 1：目标 ?...目标： 修改列名：{'time': 'date', 'pos': 'group', 'value1': 'val1', 'value3': 'val3'} 删除列value2 替换nan值为yes Df...该方法生成了一个新的df，不是直接在原df上进行操作 df_2.drop(['value2'], axis=1, inplace=True)，删除列名为value2的列，axis=1表示按列进行删除，inplace...=True表示对原df进行操作，保留操作后的结果，与第1点的情况不同 df_2.fillna("yes", inplace=True) 将nan值用字符串yes进行替换 定义nan值使用np.nan方法...实际情况中，当df某行某列没有赋值，会出现nan值情况，对于nan值有些情况需要处理，例如使用Django进行网站搭建，后端向前端反馈数据时，不能包括nan值
前言 数据清洗很重要，本文演示如何使用 Python Pandas 来查找和丢弃 DataFrame 中列值唯一的列，简言之，就是某列的数值除空值外，全都是一样的，比如：全0，全1，或者全部都是一样的字符串如...：已支付，已支付，已支付… 这些列大多形同虚设，所以当数据集列很多而导致人眼难以查找时，这个方法尤为好用。...上代码前先上个坑吧，数据列中的空值 NaN 也会被 Pandas 认为是一种 “ 值 ”，如下图： 所以只要把列的缺失值先丢弃，再统计该列的唯一值的个数即可。...代码实现 数据读入 检测列值唯一的所有列并丢弃 最后总结一下，Pandas 在数据清洗方面有非常多实用的操作，很多时候我们想不到只是因为没有接触过类似的案例或者不知道怎么转换语言描述，比如 “...列值唯一 ” --> “ 除了空值以外的唯一值的个数等于1 ” ，许多坑笔者都已经踩过了，欢迎查看我的其余文章，提建议，共同进步。
首先，我们直接用的是icrawler这个爬取的模块，简直是太方便了，用不着再去分析网页，用不着再去写正则。。都不用，一个循环遍历就行，模块给我们封装好了。...第一步代码：我定义的这个列表。列表的话，我们可以任意添加多少，添加你任何想要爬取的图片。...举个例子，我想要爬取张杰，林俊杰，周杰伦他们的图片，那我们就在列表里面分别添加这三个人的，注意分开哈，看我代码，我是分开了的。...（偷偷说一下，想要爬取美女帅哥图片，可以直接列表中装个’美女’,‘帅哥’，哈哈） 第二步：遍历这个列表，然后在下面顶一个我们要保存的路径，我是装在一个photo的文件夹，不用自己取建立文件夹，就在代码里面把定义好自己的文件夹名字...最后一步就是根据关键字和图片数量进行开始爬取。 这是不是很好学的一个爬虫技巧？
一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，问题如下：大佬们,我发现个问题,请教一下,我把某一列譬如0.001什么的，转化了1%以后再对某列做print(df...上一篇文章中【瑜亮老师】先取最大值所在的行，然后在转换格式展示数据。这个思路顺利地解决了粉丝的问题，这一篇文章我们一起来看看另外的一个解决思路。那如果这excel中已经有百分数了，怎么取最大数？...二、实现过程 后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一个提示如下：一般来说在Excel可以设置格式为百分数，而不是添加字符串%符号，如果是后者，把字符串型的百分数转换成小数，再取最大值 这里【瑜亮老师】给了一个代码如下...其实这些单元格里面保存的都是数字而已，只是展示的样式不同。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，问题如下：大佬们,我发现个问题,请教一下,我把某一列譬如0.001什么的,转化了1%以后,再对某列做print(...df[df.点击 == df['点击'].max()]，最大值 明明有15%的却显示不出来，只显示出来10%以下的，是什么原因啊？...二、实现过程 后来【瑜亮老师】也给了一个提示如下：因为你的百分比这一列是文本格式的。首先的话需要进行数据类型转换，现在先转为flaot型的。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题，感谢【瑜亮老师】给出的思路，感谢【莫生气】、【冯诚】等人参与学习交流。
一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【iLost】的粉丝问了一个关于使用pandas解决两列数据对比的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习。...大概意思是说在DF中有2列数据，想每行取两列数据中的最大值，形成一个新列，该怎么写？最开始【iLost】自己使用了循环的方法写出了代码，当然是可行的，但是写的就比较难受了。...二、解决过程 这里给出5个方法，感谢大佬们的解答，一起来看看吧！ 方法一：【月神】解答 其实这个题目的逻辑和思路也相对简单，但是对于Pandas不熟悉的小伙伴，接受起来就有点难了。...使用numpy结合pandas，代码如下： df['max4'] = np.where(df['cell1'] > df['cell2'],df['cell1'], df['cell2']) df...这篇文章基于粉丝提问，针对df中，想在每行取两列数据中的最大值，作为新的一列问题，给出了具体说明和演示，一共5个方法，顺利地帮助粉丝解决了问题，也帮助大家玩转Pandas，学习Python相关知识。
16]: print(sess.run(input_2)) [[[ 3 6 9] [12 15 18]]] 补充知识：TensorFlow 训练过程中获取某个Tensor值；只有conv1和bn1存在NAN...在训练过程中,获取某个参数Tensor的值: 获取所有Tensor的name: [tensor.name for tensor in tf.get_default_graph().as_graph_def...只有conv1的filter, bias和bn1的gamma为nan: 由于训练数据中存在nan. bn1后的max pooling层输出全为0 (∵bn1输出有0), 导致后续参数和输出看起来正常,...以上这篇Tensorflow–取tensorf指定列的操作方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
如图，我有两列MAC地址表，然后需要把F列的值取值到D列，可以使用公式：=VLOOKUP(A1,$E$1:$F$44,2,0)进行处理数据。...A1代表以哪一列为基础取值参考，$E$1:$F$44代表查找对比范围。
Pandas 包含一些有用的调整，但是：对于一元操作，如取负和三角函数，这些ufunc将保留输出中的索引和列标签，对于二元操作，如加法和乘法，将对象传递给ufunc时，Pandas 将自动对齐索引。...', 'Texas'], dtype='object') 任何没有条目的项目都标为NaN（非数字），这就是 Pandas 标记缺失数据的方式（请在“处理缺失数据”中参阅缺失数据的进一步讨论）。...对于 Python 的任何内置算术表达式，索引匹配是以这种方式实现的；默认情况下，任何缺失值都使用NaN填充： A = pd.Series([2, 4, 6], index=[0, 1, 2]) B =...''' 如果使用NaN值不是所需的行为，则可以使用适当的对象方法代替运算符来修改填充值。...1 -1.0 NaN 2.0 NaN 2 3.0 NaN 1.0 NaN 索引和列的保留和对齐意味着，Pandas 中的数据操作将始终维护数据上下文，这可以防止在处理原始 NumPy 数组中的异构和
# 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...,1] # 取第二列 attr4.iloc[:,[0,2]] # 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...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。...] # 删除存在NaN的行 attr4.deopna(axis=0) # 列就是axis = 1 # 想删除某一列全部为NaN的行 attr4.deopna(axis=0,how='all') # 只要有一个...pandas 连接MongoDB数据库 # 导入操作MongoDB的模块 from pymongo import MongoClient import pandas as pd # 链接 client
本期的文章源于工作中，需要固定label的位置，便于在spark模型中添加或删除特征，而不影响模型的框架或代码。...spark的jupyter下使用sql 这是我的工作环境的下情况，对你读者的情况，需要具体分析。...sql = ''' select * from tables_names -- hdfs下的表名 where 条件判断 ''' Data = DB.impala_query(sql...) -- 是DataFrame格式 **注意：**DB是自己写的脚本文件 改变列的位置 前面生成了DataFrame mid = df['Mid'] df.drop(labels=['Mid'], axis...=1,inplace = True) df.insert(0, 'Mid', mid) # 插在第一列后面,即为第二列 df 缺失值填充 df.fillna（0） 未完待补充完善。
参考链接： 在Pandas DataFrame中处理行和列 在print时候，df总是因为数据量过多而显示不完整。 ...解决方法如下： #显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None...) #设置value的显示长度为100，默认为50 pd.set_option('max_colwidth',100) 可以参看官网上的资料，自行选择需要修改的参数： https://pandas.pydata.org.../pandas-docs/stable/reference/api/pandas.set_option.html
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。...此外我们还要掌握常见的取数方法，取行和列，包括某行某列，连续的行和列，间断的行和列，单个数据等，这些取数的方法与NumPy取数方法相同，括号中索引以逗号分隔，逗号前为行，后为列。...除了DataFrame自身所带有的取数方法，我们还补充了常见的两个取数方法，.loc()按照标签取行值，.iloc()通过位置取行值，使用起来更为方便。...print(df.iloc[1]) # 取连续多行 print(df.iloc[0:2]) # 取间断的多行 print(df.iloc[[0,2],:]) # 取某一列 print(df.iloc[...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
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 JS除法不是默认向下取整的 今天刷题的时候，用到了二分，但是测试的时候居然超时了。。。...然后我检查了好久，原来是我用除法获取中间索引值的时候，没有对中间索引值进行取整处理， 后来查资料之后才知道 javaScript 中的除法和现实中的除法一样，不会自动向下取整，太坑了！！！...console.log(10/3); console.log(Math.floor(10/3));//向下取整 console.log(Math.ceil(10/3));//向上取整 console.log
一般而言，Pandas 是使 Python 成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。...Pandas 是基于 NumPy 构建的库，在数据处理方面可以把它理解为 NumPy 加强版，同时 Pandas 也是一项开源项目。...（7）列出所有列的名字 df.columns 基本数据处理 （8）删除缺失数据 df.dropna(axis=0, how='any') 返回一个 DataFrame，其中删除了包含任何 NaN 值的给定轴...（10）检查空值 NaN pd.isnull(object) 检查缺失值，即数值数组中的 NaN 和目标数组中的 None/NaN。...「size」： df.rename(columns = {df.columns[2]:'size'}, inplace=True) （18）取某一行的唯一实体 下面代码将取「name」行的唯一实体： df
一般而言，Pandas 是使 Python 成为强大而高效的 数据分析环境的重要因素之一。...Pandas 是基于 NumPy 构建的库，在数据处理方面可以把它理解为 NumPy 加强版，同时 Pandas 也是一项开源项目。...（7）列出所有列的名字 df.columns 基本数据处理 （8）删除缺失数据 df.dropna(axis=0, how='any') 返回一个 DataFrame，其中删除了包含任何 NaN 值的给定轴...（10）检查空值 NaN pd.isnull(object) 检查缺失值，即数值数组中的 NaN 和目标数组中的 None/NaN。...「size」： df.rename(columns = {df.columns[2]:'size'}, inplace=True) （18）取某一行的唯一实体 下面代码将取「name」行的唯一实体： df
在处理数据的时候，有可能会把行和列交换的情况。...= np.mean(attr,axis=0) 还有很多，求和sum，取中值median(加轴就取轴的，不加取全部)，方差var(),标准差std()，极差ptp(),中值median等等。...numpy中的nan和inf 1） nan:在之前0/0会显示nan，其实nan表示不是一个数字 inf：inf表示正无穷，-inf表示负无穷，当数据不对的时候（比如1/0）就会出现这个值 2） 两个nan...6）实例替换nan值 # 生成一个数组 t = np.arange(12).reshape((3,4)).astype('float') # 将第3行的第2列和后面的替换成nan t[2,1:] = np.nan...= 0: temp_col[np.isnan(temp_col)] = 0 print(t) pandas基础 numpy只能处理数值类型，而pandas是再numpy的基础上还能够处理字符串等其他类型
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...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...DataFrame作为二维格式，取数会比较花哨一点 # 1.取某一列的所有值，类似于字典取数 frame2['state'] one Ohio two Ohio three
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