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。...32 33 NaN """ dropna 方法可以选择删除 # 要删除一列或一行中全部都是nan 值的那一行或列，可以通过下面的方式 print("del cols is all NaN\n"...axis = 1, thresh = 2)) # axis=1按列操作，thresh 指示这一列或行中有两个或以上的非NaN 值的行或列被保留 通过布尔判断，也是可以实现删除 NaN 的功能。...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。..., "supplier" : np.max}) 3. transform() 方法 可以作用于groupby之后的每个组的所有数据，之前的aggregate函数只能用于分组后组的每列数据。
选择特定的列 3.读取DataFrame的一部分行 read_csv函数允许按行读取DataFrame的一部分。有两种选择。第一个是读取前n行。...例如，thresh = 5表示一行必须具有至少5个不可丢失的非丢失值。缺失值小于或等于4的行将被删除。 DataFrame现在没有任何缺失值。...14.将不同的汇总函数应用于不同的组 我们不必对所有列都应用相同的函数。例如，我们可能希望查看每个国家/地区的平均余额和流失的客户总数。 我们将传递一个字典，该字典指示哪些函数将应用于哪些列。...如果我们将groupby函数的as_index参数设置为False，则组名将不会用作索引。 16.带删除的重置索引 在某些情况下，我们需要重置索引并同时删除原始索引。...第一个参数是位置的索引，第二个参数是列的名称，第三个参数是值。 19.where函数 它用于根据条件替换行或列中的值。默认替换值是NaN，但我们也可以指定要替换的值。
方法 描述 any() 计算组中任何值是否为真 all() 计算组中所有值是否为真 count() 计算组中非 NA 值的数量 cov() * 计算组的协方差 first() 计算每个组中首次出现的值...方法 描述 any() 计算组中任何值是否为真 all() 计算组中所有值是否为真 count() 计算组中非 NA 值的数量 cov() * 计算组的协方差 first() 计算每个组中首次出现的值...，pandas 接受在DataFrameGroupBy.agg()和SeriesGroupBy.agg()中的特殊语法，称为“命名聚合”，其中 关键字是输出列名 这些值是元组，第一个元素是要选择的列...方法 描述 head() 选择每个组的前几行 nth() 选择每个组的第 n 行 tail() 选择每个组的底部行 用户还可以在布尔索引中使用转换来构建组内的复杂过滤。...方法 描述 head() 选择每个组的顶部行 nth() 选择每个组的第 n 行 tail() 选择每个组的底部行 用户还可以在布尔索引中使用转换来构建组内的复杂过滤。
正如您将看到的，借助 Python 和 pandas 的表达力，我们可以通过将它们表达为自定义 Python 函数来执行相当复杂的组操作，这些函数操作与每个组相关联的数据。...dtype: int64 一种类似于 size 的组函数是 count，它计算每个组中的非空值的数量： In [31]: df.groupby("key1").count() Out[31]: key2...表 10.1：优化的groupby方法 函数名称 描述 any, all 如果任何（一个或多个值）或所有非 NA 值为“真值”则返回True count 非 NA 值的数量 cummin, cummax...非 NA 值的乘积 quantile 计算样本分位数 rank 非 NA 值的序数排名，类似于调用Series.rank size 计算组大小，将结果返回为 Series sum 非 NA 值的总和 std...例如，nsmallest Series 方法从数据中选择请求的最小数量的值。虽然nsmallest没有明确为 GroupBy 实现，但我们仍然可以使用它与非优化的实现。
分和合按照字面理解就可，但是“治”又是怎么理解，进一步将治分为3件事： 聚合操作，比如统计每组的个数，总和，平均值 转换操作，对每个组进行标准化，依据其他组队个别组的NaN值填充 过滤操作，忽略一些组...df_data.groupby('A') 默认是按照axis=0分组的(行)，如果按照列，修改轴，即 df_data.groupby('A' , axis=1) 也可以按照多个列分组，比如： df_data.groupby...([ 'A', 'B'] ) 05 选择分组 分组后返回的对象类型为：DataFrameGroupBy，我们看下按照列标签'A'分组后，因为'A'的可能取值为：foo, bar ，所以分为了两组，通过DataFrameGroupBy...同样的方法，看下bar组包括的行： agroup = df.groupby('A') agroup.get_group('bar') ?...如果我们想看下每组的第一行，可以调用 first()，可以看到是每个分组的第一个，last()显示每组的最后一个： agroup.first() ?
# 使用join合并，着重关注的是 行的合并 import pandas as pd df1=pd.DataFrame({'Red':[1,3,5],'Green':[5,0,3]},index=list...,直接跳过层级，最内层开始取) print(s.iloc[1]) print(s.iloc[1:4]) # 注：列值中的数字是随机数，这里不附上运行结果，可以先把复制过去，全部注释，然后一行一行的运行...,after指定日期之后的值全部过滤出去. after = df.truncate(after='20200105') print(after) ''' 2020-01-01 9 2020-01-...以下是常用的聚合函数： mean 计算分组平均值 count 分组中非NA值的数量 sum 非NA值的和 median 非NA值的算术中位数 std 标准差 var 方差 min 非NA值的最小值 max...非NA值的最大值 prod 非NA值的积 first 第一个非NA值 last 最后一个非NA值 mad 平均绝对偏差 mode 模 abs 绝对值 sem 平均值的标准误差 skew 样品偏斜度(三阶矩
9 .drop() 删除Series和DataFrame指定行或列索引。 10 .loc[行标签，列标签] 通过标签查询指定的数据，第一个值为行标签，第二值为列标签。...() 针对各列的多个统计汇总，用统计学指标快速描述数据的概要 6 .sum() 计算各列数据的和 7 .count() 非NaN值的数量 8 .mean( ) 计算数据的算术平均值 9 .median(...举例：判断city列的值是否为北京 df_inner['city'].isin(['beijing']) 七、分组的方法 序号 方法 说明 1 DataFrame.groupby() 分组函数 2 pandas.cut...2 .dropna() 删除缺失数据 3 .info() 查看数据的信息，包括每个字段的名称、非空数量、字段的数据类型 4 .isnull() 返回一个同样长度的值为布尔型的对象（Series或DataFrame...如果你已经清楚了Pandas的这些基础东西之后，搭配上文章中的这些方法，那你用Pandas去做数据处理和分析必然会游刃有余。
9 .drop() 删除Series和DataFrame指定行或列索引。 10 .loc[行标签，列标签] 通过标签查询指定的数据，第一个值为行标签，第二值为列标签。...，用统计学指标快速描述数据的概要 6 .sum() 计算各列数据的和 7 .count() 非NaN值的数量 8 .mean( ) 计算数据的算术平均值 9 .median() 计算算术中位数 10 ....举例：判断city列的值是否为北京 df_inner['city'].isin(['beijing']) 七、分组的方法 序号 方法 说明 1 DataFrame.groupby() 分组函数 2 pandas.cut...2 .dropna() 删除缺失数据 3 .info() 查看数据的信息，包括每个字段的名称、非空数量、字段的数据类型 4 .isnull() 返回一个同样长度的值为布尔型的对象（Series或DataFrame...如果你已经清楚了Pandas的这些基础东西之后，搭配上文章中的这些方法，那你用Pandas去做数据处理和分析必然会游刃有余。
对于非数字标签来说，这有点显而易见：为什么（以及如何）Pandas在删除一行后，会重新标记所有后续的行？对于数字标签，答案就有点复杂了。...首先，Pandas 纯粹通过位置来引用行，所以如果想在删除第3行之后再去找第5行，可以不用重新索引（这就是iloc的作用）。...大多数Pandas函数都会忽略缺失的值： 更高级的函数（median, rank, quantile等）也是如此。 算术操作是根据索引来调整的： 在索引中存在非唯一值的情况下，其结果是不一致的。...这对于groupby来说是不需要的。实际上，如果组内元素不是连续存储的，它也同样能工作，所以它更接近collections.defaultdict而不是itertools.groupby。...而且它总是返回一个没有重复的索引。 与defaultdict和关系型数据库的GROUP BY子句不同，Pandas groupby是按组名排序的。
选择 在训练机器学习模型时，我们需要将列中的值放入X和y变量中。...NaN(非数字的首字母缩写)是一个特殊的浮点值，所有使用标准IEEE浮点表示的系统都可以识别它 pandas将NaN看作是可互换的，用于指示缺失值或空值。...要检查panda DataFrame中的空值，我们使用isnull()或notnull()方法。方法返回布尔值的数据名，对于NaN值为真。...groupby 是一个非常简单的概念。我们可以创建一组类别，并对类别应用一个函数。这是一个简单的概念，但却是我们经常使用的极有价值的技术。...我们将调用pivot_table()函数并设置以下参数: index设置为 'Sex'，因为这是来自df的列，我们希望在每一行中出现一个唯一的值 values值为'Physics','Chemistry
行的长度相同） 在 Pandas 中，只需在整个列上编写一个布尔表达式，就可以为每一行生成 True 或 False 值 Pandas 仅会显示行为True的值。...之后仅显示为True的行所对应的值。...http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/missing_data.html 添加缺失值 将缺失值定义为np.nan： df_auto.loc['UvT_Car.../pandas-docs/stable/groupby.html 通过创建 group 对象拆分 dataframe 步骤 1：创建一个组对象，该对象指定我们要创建的组。...如果要将每个组汇总到新数据框中的一行，则可以使用以下两个示例中的许多选项： grouped.sum() 和 gropued.mean() grouped.sum() pricempgheadroomtrunkweightlengthforeign
去重复的值： 数据采集可能存在重复的行，这时只要使用 drop_duplicates() 就会自动把重复的行去掉。...Pandas 和 NumPy 一样，都有常用的统计函数，如果遇到空值 NaN，会自动排除。...NaN 5 3 NaN 3.0 NaN 4 pandas.DataFrame.groupby groupby操作涉及拆分对象，应用函数和组合结果的某种组合。...用于将系列中的每个值替换为另一个值，该值可以从函数，a dict或a 派生Series。...a cat 1 I am a dog 2 I am a nan 3 I am a rabbit dtype: object 为避免将函数应用于缺失值（并将其保留为 NaN
二、非聚合类方法 这里的非聚合指的是数据处理前后没有进行分组操作，数据列的长度没有发生改变，因此本章节中不涉及groupby()，首先读入数据，这里使用到的全美婴儿姓名数据，包含了1880-2018...map()还有一个参数na_action，类似R中的na.action，取值为'None'或'ingore'，用于控制遇到缺失值的处理方式，设置为'ingore'时串行运算过程中将忽略Nan值原样返回。...三、聚合类方法 有些时候我们需要像SQL里的聚合操作那样将原始数据按照某个或某些离散型的列进行分组再求和、平均数等聚合之后的值，在pandas中分组运算是一件非常优雅的事。...当变量为1个时传入名称字符串即可，当为多个时传入这些变量名称列表，DataFrame对象通过groupby()之后返回一个生成器，需要将其列表化才能得到需要的分组后的子集，如下面的示例： #按照年份和性别对婴儿姓名数据进行分组...可以看到每一个结果都是一个二元组，元组的第一个元素是对应这个分组结果的分组组合方式，第二个元素是分组出的子集数据框，而对于DataFrame.groupby()得到的结果，主要可以进行以下几种操作： ●
二、非聚合类方法 这里的非聚合指的是数据处理前后没有进行分组操作，数据列的长度没有发生改变，因此本章节中不涉及groupby()。...map()还有一个参数na_action，类似R中的na.action，取值为None或ingore，用于控制遇到缺失值的处理方式，设置为ingore时串行运算过程中将忽略Nan值原样返回。...三、聚合类方法 有些时候我们需要像SQL里的聚合操作那样将原始数据按照某个或某些离散型的列进行分组再求和、平均数等聚合之后的值，在pandas中分组运算是一件非常优雅的事。...当为多个时传入这些变量名称列表，DataFrame对象通过groupby()之后返回一个生成器，需要将其列表化才能得到需要的分组后的子集，如下面的示例： #按照年份和性别对婴儿姓名数据进行分组 groups...可以看到每一个结果都是一个二元组，元组的第一个元素是对应这个分组结果的分组组合方式，第二个元素是分组出的子集数据框，而对于DataFrame.groupby()得到的结果。
在代码中使用pandas，首先需要导入： import pandas as pd 它主要的数据结构有如下两种：Series Series类似于一维数组对象，它由一组数据以及一组与之相关的数据标签组成，简单的...可以简单理解为一个数据表，列索引为数据表中除主键外的一个个字段，行索引相当于数据表中每一条数据的主键值。...7点到晚上22点，门禁编号数据在2014/02/23之前只有“编号”信息，之后引入了“进门、出门”信息，还有些异常信息为null，请参赛者自行处理。...groupby的使用如下： #首先，使用groupby，指定首先按照id进行分组，再按照how列进行分组， #对于分#组后的数据，我们取amount列，并进行加总处理 card_group=card_df.groupby...没错，pandas也提供了数据透视表的功能，相对于使用groupby来说，数据透视表更加的便捷快速，代码如下： #第一个参数指定我们需要计算的列，第二个参数指定行标签，第三个参数代表列标签， #aggfunc
24]: AAA BBB CCC 0 999 10 100 1 5 20 50 2 999 30 -30 3 999 40 -50 使用 argsort 选择最接近某个值的数据行...3 2 方法 2：先排序再取每个的第一个 In [63]: df.sort_values(by="BBB").groupby("AAA", as_index=False).first() Out...Paynter 10 88 103.0 Paynter 8 100 88.0 从每个组中选择具有最大值的行...24]: AAA BBB CCC 0 999 10 100 1 5 20 50 2 999 30 -30 3 999 40 -50 使用 argsort 选择最接近某个值的数据行...3 2 方法 2：排序然后取每个的第一个 In [63]: df.sort_values(by="BBB").groupby("AAA", as_index=False).first() Out
first显示的是以分组为索引的每组的第一个分组信息 grouped_single.first() ? c)....根据奇偶行分组。 df.groupby(lambda x:'奇数行' if not df.index.get_loc(x)%2==1 else '偶数行').groups ?...利用变换方法进行组内缺失值的均值填充 df_nan = df[['Math','School']].copy().reset_index() df_nan.loc[np.random.randint(0...]=np.nan df_nan.head() fillna 的method方法可以控制参数的填充方式，是向上填充：将缺失值填充为该列中它上一个未缺失值；向下填充相反 method : {‘backfill...']).price.agg(['count']).reset_index().groupby('carat_cuts').max() ##因为没有计算序列第一个值。
choice_description 是每一项更详尽的描述 例如：某个单子中，客人要 1瓶可乐 和 1瓶雪碧 ，那么这个订单的 order_id 为:'xx'，有2个行记录(样本)，2行的item_name...() ) 注意我们这次把行索引1的记录修改为nan 这里可以发现，其实大部分的表(DataFrame)或列(Series)的操作都能用于分组操作 现在希望使用组内出现频率最高的值来填充组内的缺失值：...('item_name')['choice_description'] .apply(each_gp) ) dfx 行9：pandas 正在灵活之处在于在分组时能够用自定义函数指定每个组的处理逻辑...行3-5：此时数据有2组(2个不同的 item_name值)，因此这个自定义函数被执行2次，参数x就是每一组的 choice_description 列(Series) 行4：使用 value_counts...统计每个值的频数，然后取出第一笔的索引值(choice_description 的值) ---- 推荐阅读： 入门Python，这些JupyterNotebook技巧就是你必须学的 懂Excel轻松入门
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