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基于pandas数据预处理基础操作

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd #一、创建数据 #1.通过传递一个list对象来创建一个Series,pandas...会默认创建整型索引 s = pd.Series([1,3,np.nan,5,8]) #2.通过传递一个numpy array,时间索引以及列标签来创建一个DataFrame dates = pd.date_range...df2.dtypes #二、查看数据 #1.查看frame中头部尾部的行 df1.head() df1.tail() #2.显示索引、列底层的numpy数据 df1.index df1.columns...DataFrame一致的索引) s1 = pd.Series(range(1,7),index = pd.date_range('20170302',periods = 6)) df1['F'] = s1 #2.通过标签索引设置新的值...Pandas会自动的沿着指定的维度进行广播 s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8],index = dates).shift(2) df1.sub(s,axis = 'index

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数据导入与预处理-第4章-pandas数据获取

数据导入与预处理-第4章-pandas数据获取 1 数据获取 1.1 概述 1.2 从CSVTXT文件获取数据 1.2.1 读取csv案例-指定sep,encoding,engine 1.2.2 读取...1.6 读取数据库文件 1.6.1 读取sql数据 1 数据获取 1.1 概述 数据经过采集后通常会被存储到Word、Excel、JSON等文件或数据库中,从而为后期的预处理工作做好数据储备。...数据获取是数据预处理的第一步操作,主要是从不同的渠道中读取数据。...本章主要为大家介绍如何从多个渠道中获取数据,为预处理做好数据准备。...仅支持数字数据,但不支持非数字列索引标签。还要注意,如果numpy=True,则每个术语的JSON顺序必须相同。 precise_float:boolean类型,默认False。

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数据导入与预处理-拓展-pandas筛选与修改

数据导入与预处理-拓展-pandas筛选与修改 1. 数据筛选与修改 1.1 加载数据 1.2 数据修改 1. 数据修改--修改列名 2. 数据修改--修改行索引 3. 数据修改--修改值 4....数据修改--替换值 5. 数据修改-修改数据类型 1.3 数据新增 1. 数据新增-增加列 固定值 2. 数据新增-增加列 计算值 3. 数据新增-增加列 比较值 4. 数据新增-新增多列 5....数据新增-增加列引用变量 6. 数据新增-新增行 指定位置 1.4 数据删除 1. 数据删除-删除指定行 2. 数据删除-指定多行(条件) 3. 数据删除-删除列 4....数据筛选与修改 数据的增删改查是 pandas 数据分析中最高频的操作,在分组、聚合、透视、可视化等多个操作中,数据的筛选、修改操作也会不断出现。...本文内容参考:微信公众号「早起Python」 1.1 加载数据 数据集下载 import sys import os import pandas as pd df = pd.read_csv("东京奥运会奖牌数据

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数据预处理的 10 个小技能,附 Pandas 实现

Python与算法社区 第442篇原创,干货满满 值得星标 你好,我是 zhenguo 数据预处理常用的处理步骤,包括找出异常值、处理缺失值、过滤不合适值、去掉重复行、分箱、分组、排名、category...转数值等,下面使用 pandas 解决这些最常见的预处理任务。...找出异常值常用两种方法: 标准差法:异常值平均值上下1.96个标准差区间以外的值 分位数法:小于 1/4分位数减去 1/43/4分位数差的1.5倍,大于3/4减去 1/43/4分位数差的1.5倍,都为异常值...c2n(x): if x=='A': return 95 if x=='B': return 80 df['a'].apply(c2n) 以上结合数据预处理的十个小任务...更多相关知识推荐《pandas数据分析》一书的相关章节,需要的微信我,备注:分析

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Python Pandas PK esProc SPL,谁才是数据预处理王者?

业界有很多免费的脚本语言都适合进行数据准备工作,其中Python Pandas具有多种数据源接口和丰富的计算函数,受到众多用户的喜爱;esProc SPL作为一门较新的数据计算语言,在语法灵活性计算能力方面也很有特色...,基础数据类型尤其是结构化数据对象(DataFrame)的专业性不强,影响编码效率计算效率。...Pandas由于语言整体性较差,其性能不如Python原生类库。 IDE PythonSPL都有图形化的IDE,包括完整的调试功能,便利的结构化数据对象观察功能,直观的代码块/作用域缩进功能。...但如果想实现较复杂的数据准备任务,就要大量使用Python原生类库第三方类库,由于Pandas的语言整体性不佳,难度会陡然增加,代码量也水涨船高。...SPL也可以解析来自RESTful/WebService的多层数据,区别在于Pandas的语言整体性不佳,没有提供内置的RESTful/WebService接口,必须引入第三方类库。

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数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理02

数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理02 Pandas时序数据系列博客 Pandas时间序列数据处理 1.好用的Python库 2.Pandas历史 3.时序数据处理 3.1 时序中的基本对象...滑动窗口 2.重采样 Pandas时序数据系列博客 数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01 数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理02 数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理...03 备注:如果有帮助,欢迎点赞收藏评论一键三联哈~~ Pandas时间序列数据处理 1.好用的Python库 见系列博客1 2.Pandas历史 见系列博客1 3.时序数据处理 见系列博客1 本文部分内容来源为...时间差(Timedelta)的构造与属性 概念 单元素类型 数组类型 pandas数据类型 Date times Timestamp DatetimeIndex datetime64[ns] Time...对于shift函数而言,作用在datetime64为索引的序列上时,可以指定freq单位进行滑动: s.shift(freq='1D') 输出为: 2.重采样 重采样对象resample分组对象

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数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01

数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01 Pandas时序数据系列博客 Pandas时间序列数据处理 1.好用的Python库 2.Pandas历史 3.时序数据处理 3.1 时序中的基本对象...时间戳的切片索引 备注:如果感觉有帮助,可以点赞评论收藏~~ Pandas时序数据系列博客 数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01 数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理...02 数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理03 Pandas时间序列数据处理 1.好用的Python库 Python很强大,有很多的好用的库: 2.Pandas历史 本文主要介绍Pandas...Pandas 基本上是为分析金融时间序列数据而开发的,并为处理时间、日期时间序列数据提供了一整套全面的框架。...时间序列数据在很对行业都有应用,如股票价格变化、天气记录、患者健康指标、应用程序性能监控等。

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数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理03

数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理 Pandas时序数据系列博客 1. 时间序列数据 1. 1 时间序列概述 2. 时序数据分析 1.2 数据集导入与处理 1. 查看数据 2....方法7——自回归移动平均模型 Pandas时序数据系列博客 数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01 数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理02 数据导入与预处理-拓展-pandas...查看数据 读取训练集数据 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #Importing data...为了解释每种方法的不同之处,我以每天为单位构造聚合了一个数据集。 从 2012 年 8 月- 2013 年 12 月的数据中构造一个数据集。...数据分析 将数据可视化(训练数据测试数据一起),从而得知在一段时间内数据是如何变化的。

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EAST算法超详细源码解析:数据预处理标签生成

Scene Text Detector 是用于场景文字识别(OCR)的算法,五一假期 CW 把这套算法的源码研读了一番,并基于 Pytorch 进行了复现,如今打算把这期间的学习过程记录下来,本文将对数据处理与标签生成部分的源码进行解析...01 DataSet 类 在pytorch 中通常会封装一个类来处理数据集,这个类继承自 torch.utils.data.DataSet,我们需要重载父类的 _len_ _getitem_ 方法...处理数据集的类 (i) 处理数据集的类 (ii) 处理数据集的类 (iii) 处理数据集的这个类的整体部分如上,接下来就其中的重要部分进行解读,数据增强的随机缩放旋转这里就不说了,一起先来看看将图像大小裁剪至...shrink_poly(i) 然后判断下文本框两对对边哪一对的长度更长,先移动长的那一对边(2条边,4个顶点)。...以上的rotate_mat是旋转操作对应的仿射变换矩阵,根据旋转角即可计算获得: 09 结语 数据预处理标签生成的源码解析就到此为止了,CW通过代码了解到,这里面还是有不少trick的,从而感受到作者在其中加入了很多对生活实际情况的思考

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数据导入与预处理-第6章-04pandas综合案例

数据导入与预处理-第6章-04pandas综合案例 1 pandas综合案例-运动员信息数据 1.1 查看数据 1.2 数据处理与分析 1 pandas综合案例-运动员信息数据 1.1 查看数据 导入数据...: import numpy as np import pandas as pd 查看数据-运动员信息采集01.csv 数据下载地址: https://download.csdn.net/download...kg' # 填充缺失值 female_data.loc[:,'体重'].fillna(fill_female_weight, inplace=True) female_data 输出为: 查看男女蓝球运动员的数据...# 查看男女蓝球运动员的数据 basketball_data = pd.concat([male_data, female_data]) basketball_data['体重'] = basketball_data...“年龄(岁)”“频数” ax.set_xlabel('年龄(岁)') ax.set_ylabel('频数') # 设置x轴的刻度为“ages的最小值, ages的最小值+2, ..., ages最大值

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猿创征文|数据导入与预处理-第3章-pandas基础

猿创征文|数据导入与预处理-第3章-pandas基础 1 Pandas概述 1.1 pandas官网阅读指南 1.2 Pandas中的数据结构 1.3 Series 1.3.1 Series简介 1.3.2...1.2 Pandas中的数据结构 对于pandas这种数据分析库而已,我们都可以通过与传统的集合对象来理解,pandas提供了类似集合的数据结构,也提供了对应属性方法,我们只需要把数据封装到pandas...如下所示: 左侧的灰色轴表示标签轴,也就是index轴索引,在标签为"0""1""2""3"的后面存放的是对应的数据。...使用lociloc访问数据 pandas中也可以使用lociloc访问数据。...使用atiat访问数据 pandas中还可以使用atiat访问数据,与前两种方式相比,这种方式可以访问DataFrame类对象的单个数据

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Python数据分析模块 | pandas数据分析(二):常用预处理操作

数据分析机器学习的一些任务里面,对于数据集的某些列或者行丢弃,以及数据集之间的合并操作是非常常见的. 1、合并操作 pandas.merge pandas.merge(left, right, how...False, right_index=False, sort=False, suffixes=(‘_x’, ‘_y’), copy=True, indicator=False) 作用:通过执行一个类似于数据库风格...如果在columnscolumns上面进行join,那么indexes就会被忽略.同样,要是在indexesindexes之间或者indexescolumns之间进行join,那么index也会被忽略...4、处理缺失值 pandas使用浮点数NaN(not a number)表示浮点非浮点数组中的缺失数据....limit : (对于前向填充后向填充)可以连续填充的最大数量.

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数据预处理

数据预处理(也称为数据准备,但 “预处理” 听起来更像是魔术) 是 迭代过程 的收集,组合,结构化组织数据,以便将其作为数据可视化,分析机器学习应用程序的一部分进行分析。...你可能希望在数据集中添加一个新列,其标签包含基于你可以决定的上限下限的 Price_level [low,medium,high] 等便捷信息。这在 Pandas 中非常简单,请查看这里 。...最佳实践练习: 1, 2, 3 - 特征缩放 特征缩放是一种用于标准化独立变量或数据特征范围的方法。在数据处理中,它也被称为数据标准化,并且通常在数据预处理步骤期间执行。...最佳实践练习: 1, 2, 3, 4, 5 - 完整性检查 你总是希望确保你的数据刚好是你希望的,并且因为这是一个很好的经验法则,在数据预处理管道的每次完整迭代之后应用完整性检查(即我们已经看到的每个步骤...最佳实践练习: 1, 2, 3 - 自动化这些无聊的东西! 正如我在一开始就告诉你的那样,数据预处理过程可能需要很长时间并且非常繁琐。因此,你希望尽可能 自动化 。

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PyTorch 系列 | 数据加载预处理教程

首先需要确保安装以下几个 python 库: scikit-image :处理图片数据 pandas :处理 csv 文件 导入模块代码如下: from __future__ import print_function...假设我们希望将图片的最短边长调整为 256,然后随机裁剪一个 224*224 大小的图片区域,也就是我们需要组合调用 Rescale RandomCrop 预处理方法。...3 种形式预处理方法,即单独使用 Rescale,RandomCrop,组合使用 Rescale RandomCrop fig = plt.figure() sample = face_dataset...,那么可以将它们整合在一起,实现加载并预处理数据的流程,流程如下所示: 首先根据图片路径读取图片 对图片都调用预处理的方法 预处理方法也可以实现数据增强 实现的代码如下所示: transformed_dataset...plt.ioff() plt.show() break 输出结果: torchvision 最后介绍 torchvision 这个库,它提供了一些常见的数据预处理方法

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数据数据预处理

小编邀请您,先思考: 1 数据预处理包括哪些内容? 2 如何有效完成数据预处理数据的质量包含的有用信息量是决定一个机器学习算法能够学多好的关键因素。...因此,我们在训练模型前评估预处理数据就显得至关重要了。...数据预处理没有统一的标准,只能说是根据不同类型的分析数据业务需求,在对数据特性做了充分的理解之后,再选择相关的数据预处理技术,一般会用到多种预处理技术,而且对每种处理之后的效果做些分析对比,这里面经验的成分比较大...数据预处理的主要任务 1)数据清理 填写空缺的值,平滑噪声数据,识别、删除孤立点,解决不一致性 2)数据集成 集成多个数据库、数据立方体或文件 3)数据变换 规范化聚集 4)数据归约 得到数据集的压缩表示...3)数据压缩 其中包含有损压缩无损压缩。主要有字符串压缩音视频压缩。 4)数值归约 通过选择替代的、较小的数据表示形式来减少数据量。包含有参方法无参方法。

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