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。...# 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", df.dropna(axis = 'columns', how...，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。...，会从最近的那个非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。...下的值为NaN concat 函数 同样的可以指定是按行操作还是按列操作。
第01章 Pandas基础 第02章 DataFrame基础运算 ---- 2.1 从DataFrame中选择多列 使用列名列表提取DataFrame的多列： >>> import pandas as...["director_name"]) # Series类型 也可以使用loc提取多列。...:, "director_name"]) 预先将列名存储在列表中，可以提高代码的可读性。...23000.0 ... 23000.0 164000 4 131.0 NaN ... 12.0 0 items参数可以用来选择多列...NaN 12.0 ---- 2.3 按列名进行排列 对列进行排序的原则： 将列分为分类型和连续型； 按照分类型和连续型对列分组； 分类型排在连续型的前面； 下面是个例子。
：使用数字选择一行或多行：也可以使用列标签和行号来选择表的任何区域loc：1.3 过滤使用特定值轻松过滤行。...最简单的方法是删除缺少值的行：fillna()另一种方法是使用（例如，使用 0）填充缺失值。1.5 分组使用特定条件对行进行分组并聚合其数据时。...例如，按流派对数据集进行分组，看看每种流派有多少听众和剧目：Pandas 将两个“爵士乐”行组合为一行，由于使用了sum()聚合，因此它将两位爵士乐艺术家的听众和演奏加在一起，并在合并的爵士乐列中显示总和...1.6 从现有列创建新列通常在数据分析过程中，发现需要从现有列中创建新列。Pandas轻松做到。...通过告诉 Pandas 将一列除以另一列，它识别到我们想要做的就是分别划分各个值（即每行的“Plays”值除以该行的“Listeners”值）。
Row元素的所有列名：** **选择一列或多列：select** **重载的select方法：** **还可以用where按条件选择** --- 1.3 排序 --- --- 1.4 抽样 --- --...— 获取Row元素的所有列名： r = Row(age=11, name='Alice') print r.columns # ['age', 'name'] 选择一列或多列：select df...（均返回DataFrame类型）： avg(*cols) —— 计算每组中一列或多列的平均值 count() —— 计算每组中一共有多少行，返回DataFrame有2列...，一列为分组的组名，另一列为行总数 max(*cols) —— 计算每组中一列或多列的最大值 mean(*cols) —— 计算每组中一列或多列的平均值 min(*cols) ——...计算每组中一列或多列的最小值 sum(*cols) —— 计算每组中一列或多列的总和 — 4.3 apply 函数 — 将df的每一列应用函数f： df.foreach(f) 或者 df.rdd.foreach
向上采样：转换到更细颗粒度的频率，比如将天转为小时、分钟、秒等 向下采样：转换到更粗颗粒度的频率，比如将天转为周、月、季度、年等 resample用法 pandas中时间重采样的方法是resample(...对于dataframe而言，如不想对索引重采样，可以通过on参数选择一个column列代替索引进行重采样操作。...从1/3至1/9（绿色）是完整一周，因此之前非完整部分（黄色）自动归为一周，后面依次按周统计。 2）开闭区间指定 通过closed参数可以控制左右闭合的状态。..., 重采样也适用相关方法，参考pandas分组8个常用技巧！...df.resample('8H').interpolate(method='linear').applymap(lambda x:round(x,2)) 应用函数 1）agg 如果想同时对多列的聚合
# 用列表和嵌套字典对多列分组和聚合 # 对于每条航线，找到总航班数，取消的数量和比例，飞行时间的平均时间和方差 In[12]: group_cols = ['ORG_AIR', 'DEST_AIR'...更多 # Pandas默认会在分组运算后，将所有分组的列放在索引中，as_index设为False可以避免这么做。...，行数不变，可以赋值给原始DataFrame作为一个新列； # 为了缩短输出，只选择Bob的前两个月数据 In[67]: weight_loss['Perc Weight Loss'] = pcnt_loss.round...# 多创建两个新的列 In[81]: from collections import OrderedDict def weighted_average(df):...# 判断DIST列有无缺失值 In[84]: flights.DIST.hasnans Out[84]: False # 再次删除DIST列的缺失值（原书是没有这两段的） In[85]: flights.dropna
，工作表中包含排列成行和列的单元格。...为避免包含缺失值的数据对分析预测结果产生一定的偏差，缺失值被检测出来之后一般不建议保留，而是选择适当的手段给予处理。...缺失值的常见处理方式有三种：删除缺失值、填充缺失值和插补缺失值，pandas中为每种处理方式均提供了相应的方法。...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。...lsuffix: 左DataFrame中重复列的后缀 rsuffix: 右DataFrame中重复列的后缀 sort: 按字典序对结果在连接键上排序 join方式为按某个相同列进行join: score_df
clustervar：TEXT类型，用作聚类变量列的逗号分隔列表。 grouping_cols（可选）：TEXT类型，缺省值为NULL，当前未实现，忽略任何非NULL值。...clustervar：TEXT类型，用作聚类变量列的逗号分隔列表。 grouping_cols（可选）：TEXT类型，缺省值为NULL，当前未实现，忽略任何非NULL值。...groupingvarng_cols（可选）：TEXT类型，缺省值为NULL，当前未实现，忽略任何非NULL值。用作分组变量的逗号分隔列列表。...groupingvar的NULL值表示在计算中没有分组。 技术背景 假设数据可以分成 ? 个簇。...通常这可以通过根据一列或多列对数据表进行分组来完成。估计量与通常的三明治估计量具有相似的形式： ? 面包部分与Huber-White三明治估计量相同 ? 其中 ?
每次爬虫获取的数据都是需要处理下的。 所以这一次简单讲一下Pandas的用法，以便以后能更好的使用。 数据整合是对数据进行行列选择、创建、删除等操作。...01 行列操作 选择单列。可以直接用列名选择，也可以通过ix、iloc、loc方法进行选择行、列。 ix方法可以使用数值或者字符作为索引来选择行、列。 iloc则只能使用数值作为索引来选择行、列。...选择多列。ix、iloc、loc方法都可使用。 只不过ix和loc方法，行索引是前后都包括的，而列索引则是前包后不包(与列表索引一致)。 iloc方法则和列表索引一致，前包后不包。...05 排序 Pandas的排序方法有以下三种。 sort_values、sort_index、sortlevel。 第一个表示按值排序，第二个表示按索引排序，第三个表示按级别排序。...# 按用户年龄降序排序,last表示缺失值数据排在最后面(first) print(df.sort_values('age', ascending=False, na_position='last'))
1920 1940 1960 1980 2000 多个列的分组 我们在 Data8 中看到，我们可以按照多个列分组，基于唯一值来获取分组。...现在让我们使用多列分组，来计算每年和每个性别的最流行的名称。 由于数据已按照年和性别的递减顺序排序，因此我们可以定义一个聚合函数，该函数返回每个序列中的第一个值。...注意，多列分组会导致每行有多个标签。...总结 我们现在有了数据集中每个性别和年份的最受欢迎的婴儿名称，并学会了在pandas中表达以下操作： 操作 pandas 分组 df.groupby(label) 多列分组 df.groupby([label1...应用 pandas序列包含.apply()方法，它接受一个函数并将其应用于序列中的每个值。
聚合的官方文档 使用函数对多个列执行分组和聚合 可以对多列进行分组和聚合。.../img/00117.jpeg)] 工作原理 要像步骤 1 一样按多列分组，我们将字符串名称列表传递给groupby方法。...() 另见 请参阅第 4 章，“选择数据子集”中的“同时选择数据帧的行和列”秘籍 Pandas unstack和pivot方法的官方文档 在groupby聚合后解除堆叠 按单个列对数据进行分组并在单个列上执行聚合将返回简单易用的结果...index参数采用一列（或多列），该列将不会被透视，并且其唯一值将放置在索引中。columns参数采用一列（或多列），该列将被透视，并且其唯一值将作为列名称。...在这些实例中可以使用join，但是必须首先将传递的数据帧中的所有列移入索引。 最后，每当您打算按列中的值对齐数据时，concat都不是一个好的选择。
2）数据记录筛选（行筛选） filter函数:按指定条件筛选符合条件中逻辑判断要求的数据记录。...%in% c("setosa","virginica")) 3）变量筛选（列） select函数:可以通过指定列名选择指定的变量进行分析，得到的为选择的列。...last 向量的最后一个值。 IQR 向量的IQR（四分位距） 。...11）数据合并 dplyr包中也添加了类似cbind()函数和rbind()函数功能的函数，它们是bind_cols()函数和bind_rows()函数。...注意：bind_rows()函数需要两个合并对象有相同的列数，而bind_cols()函数则需要两个合并对象有相同的行数。
作者：风控猎人 本期的主题是关于python的一个数据分析工具pandas的，归纳整理了一些工作中常用到的pandas使用技巧，方便更高效地实现数据分析。...，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。...，然后对分组之后的数据框使用idxmax函数取出Count最大值所在的列，再用iloc位置索引将行取出。...，因为这列里包含一个代表 0 的下划线，pandas 无法自动判断这个下划线。
数据 分组 聚合 运算 聚合 ‘ 飞行综合 flights = pd.read_csv('data/flights.csv') 1 显示部分数据 2 按照AIRLINE分组， 使用agg方法， 传入要聚合的列和聚合函数...flights.groupby(['AIRLINE', 'WEEKDAY'])['CANCELLED', 'DIVERTED'] group1.agg(['sum', 'mean']).head(7) 6 # 用列表和嵌套字典对多列分组和聚合...# 对于每条航线， 找到总航班数， 取消的数量和比例，飞行时间的平均时间和方差 group_cols = ['ORG_AIR', 'DEST_AIR'] agg_dict = { 'CANCELLED...).head() 7 # 按'AIRLINE', 'WEEKDAY'分组， 分别对DIST和ARR_DELAY聚合 airline_info = flights.groupby(['AIRLINE',...大学数据集 删除这三列缺失值 数据透视表 数据透视表 交叉表 综合练习 读取显示前8 表中数据做索引，后面列都是数值 Pandas可视化 线性表 四列累加和的直方图 柱状图 bar
习语 这些都是一些很棒的 pandas 习语 对一列进行 if-then/if-then-else 条件判断，并对另一列或多列进行赋值： In [1]: df = pd.DataFrame( ...:...20 50 In [18]: df[df.AAA > 5] Out[18]: AAA BBB CCC 2 6 30 -30 3 7 40 -50 构建条件 使用多列条件进行选择...排序 按特定列或有序列的列进行排序，使用 MultiIndex In [99]: df.sort_values(by=("Labs", "II"), ascending=False) Out[99]:...使用 Grouper 而不是 TimeGrouper 进行时间分组 带有一些缺失值的时间分组 Grouper 的有效频率参数 时间序列 使用 MultiIndex 进行分组 使用 TimeGrouper...解析多列中的日期组件 使用格式在多列中��析日期组件更快 In [196]: i = pd.date_range("20000101", periods=10000) In [197]: df = pd.DataFrame
，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。...，然后对分组之后的数据框使用idxmax函数取出Count最大值所在的列，再用iloc位置索引将行取出。...drinks = pd.read_csv('data/drinks.csv') # 选择所有数值型的列 drinks.select_dtypes(include=['number']).head()...，因为这列里包含一个代表 0 的下划线，pandas 无法自动判断这个下划线。
原作：风控猎人 归纳整理了一些工作中常用到的pandas使用技巧，方便更高效地实现数据分析。...，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。...，然后对分组之后的数据框使用idxmax函数取出Count最大值所在的列，再用iloc位置索引将行取出。...，因为这列里包含一个代表 0 的下划线，pandas 无法自动判断这个下划线。
归纳整理了一些工作中常用到的pandas使用技巧，方便更高效地实现数据分析。...，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。...，然后对分组之后的数据框使用idxmax函数取出Count最大值所在的列，再用iloc位置索引将行取出。...，因为这列里包含一个代表 0 的下划线，pandas 无法自动判断这个下划线。
本附注的结构: 导入数据 导出数据 创建测试对象 查看/检查数据 选择查询 数据清理 筛选、排序和分组 统计数据 首先，我们需要导入pandas开始: import pandas as pd 导入数据...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。...通常回根据一个或多个列的值对panda DataFrame进行排序，或者根据panda DataFrame的行索引值或行名称进行排序。 例如，我们希望按学生的名字按升序排序。...假设我们想按性别将值分组，并计算物理和化学列的平均值和标准差。
聚合的结果是每列在组中的一个标量值，或者至少被视为这样。例如，产生值组中每列的总和。...，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...当observed=False和sort=False时，任何未观察到的类别将按顺序排在结果的末尾。...当存在具有相同名称的列和索引时，您可以使用key按列分组，使用level按索引分组。...当列和索引具有相同的名称时，您可以使用key按列进行分组，并使用level按索引进行分组。
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