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 ?...已知一个Df，如下图 包括5列["time", "pos", "value1", "value2", "value3"] 包括8行[0,1,2,3,4,5,6,7] 2....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...df_2.drop(['value2'], axis=1, inplace=True) print("删除列", "\n", df_2, "\n") # 替换nan df_2.fillna("yes...=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
导入包 为了使用pandas对象, 或任何其它Python包的对象，我们开始按名称导入库到命名空间。为了避免重复键入完整地包名，对NumPy使用np的标准别名，对pandas使用pd。 ?...pandas数据类型的详情见这里。在SAS例子中，我们使用Data Step ARRAYs 类同于 Series。 以创建一个含随机值的Series 开始： ? 注意：索引从0开始。...具体细节讨论见第11章— pandas Readers。 从读取UK_Accidents.csv文件开始。该文件包括从2015年1月1日到2015年12月31日中国香港的车辆事故数据。....fillna()方法返回替换空值的Series或DataFrame。下面的示例将所有NaN替换为零。 ? ?...PROC SQL SELECT INTO子句将变量col6的计算平均值存储到宏变量&col6_mean中。
在本例中，将新行初始化为python字典，并使用append()方法将该行追加到DataFrame。...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。...例如，我们可能想用0替换' NaN '。 replace_null = df.fillna(0) # Replace all null values with 0 ? 或者用平均值替换NaN。...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。...当我发现更多有用的Pandas函数时，我将尝试不断地对其进行更新。
：将值为NaN的缺失值以均值做替换 nan_result = nan_model.fit_transform(df) # 应用模型规则 print(nan_result) # 打印输出 首先通过...# 用前面的值替换缺失值 nan_result_pd4 = df.fillna(0) # 用0替换缺失值 nan_result_pd5 = df.fillna({'col2...在示例中， nan_result_pd4、nan_result_pd5、nan_result_pd6 分别使用0、不同的值、平均数替换缺失值。...subset：要判断重复值的列，可以指定特定列或多个列。默认使用全部列。...擅长数据挖掘、建模、分析与运营，精通端到端数据价值场景设计、业务需求转换、数据结构梳理、数据建模与学习以及数据工程交付。在电子商务、零售、银行、保险等多个行业拥有丰富的数据项目工作经验。
它包括了行索引和列索引，我们可以将 DataFrame 看成是由相同索引的 Series 组成的字典类型。...NaN NaN 5 3 NaN 3.0 NaN 4 用0替换所有NaN元素 >>> df.fillna(0) A B C D 0 0.0 2.0 0.0...3 3.0 3.0 NaN 4 将“A”，“B”，“C”和“D”列中的所有NaN元素分别替换为0,1,2和3。...2.0 0 1 3.0 4.0 2.0 1 2 0.0 1.0 2.0 5 3 0.0 3.0 2.0 4 只替换第一个NaN元素。...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。
1、前言 pandas是python数据分析中一个很重要的包； 在学习过程中我们需要预备的知识点有：DataFrame、Series、NumPy、NaN/None； 2、预备知识点详解 NumPy...（参考：Series与DataFrame） NaN/None： python原生的None和pandas, numpy中的numpy.NaN尽管在功能上都是用来标示空缺数据。...（参考：NaN 和None 的详细比较） 3、pandas详解 3.1 简介： pandas是一个Python语言的软件包，在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候，这是一个非常常用的基础编程库...()： 将无效值替换成为有效值 具体用法参照：处理无效值 4、Pandas常用函数 函数 用法 DataFrame.duplicated() DataFrame的duplicated方法返回一个布尔型...DataFrame.drop_duplicates() 它用于返回一个移除了重复行的DataFrame DataFrame.fillna() 将无效值替换成为有效值 5、Pandas常用知识点 5.1
Pandas 为 Python 带来了两个新的数据结构，即 Pandas Series(可类比于表格中的某一列)和 Pandas DataFrame(可类比于表格)。...==不修改原来的数据== 替换NaN python df.fillna(0) out: 0 1 F T one two a 0.0 0.0 9.0 8.0 1.0...2.0 b 0.0 0.0 10.0 8.0 3.0 4.0 0 5.0 6.0 0.0 0.0 0.0 0.0 Code 使用fillna()函数可以替换NaN为某一值。...其参数如下： value：用来替换NaN的值 method：常用有两种，一种是ffill前向填充，一种是backfill后向填充 axis：0为行，1为列...inplace：是否替换原数据，默认为False limit：接受int类型的输入，可以限定替换前多少个NaN 五、数据分析流程及Pandas应用 1、打开文件 python
它包括了行索引和列索引，我们可以将 DataFrame 看成是由相同索引的 Series 组成的字典类型。...10 2 NaN NaN NaN 5 11 3 NaN 3.0 NaN 4 用0替换所有NaN元素 1 >>> df.fillna(0) 2 A B C D 3...NaN 5 63 3.0 3.0 NaN 4 将“A”，“B”，“C”和“D”列中的所有NaN元素分别替换为0,1,2和3。...2.0 2.0 0 51 3.0 4.0 2.0 1 62 0.0 1.0 2.0 5 73 0.0 3.0 2.0 4 只替换第一个NaN元素。...2 3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。
在Python中，我们创建计算列的方式与PQ中非常相似，创建一列，计算将应用于这整个列，而不是像Excel中的“下拉”方法那样逐行进行。要创建计算列，步骤一般是：先创建列，然后为其指定计算。...系列，包含从“成立时间”到今天的天数。...然后，将这些数字除以365，我们得到一列年数。 处理数据框架中NAN或Null值 当单元格为空时，pandas将自动为其指定NAN值。...我们需要首先考虑这些值，因为在大多数情况下，pandas不知道如何处理它们。我们可以使用.fillna()方法将NAN值替换为我们想要的任何值。...出于演示目的，这里只是将NAN值替换为字符串值“0”。 图6 数据类型转换 & 数据框架上的简单算术运算 最后，我们将使用“成年年份”列来计算公司的年龄。
这些函数的可选参数可能属于几个类别： 索引 可以将一个或多个列视为返回的 DataFrame，并确定是否从文件、您提供的参数或根本不获取列名。...日期和时间解析 包括一种组合能力，包括将分布在多个列中的日期和时间信息组合成结果中的单个列。 迭代 支持迭代处理非常大文件的块。...skiprows 要忽略的文件开头的行数或要跳过的行号列表（从 0 开始）。 na_values 要替换为 NA 的值序列。...comment 用于将注释从行末分隔出来的字符。 parse_dates 尝试解析数据为datetime；默认为False。如果为True，将尝试解析所有列。否则，可以指定要解析的列号或名称的列表。...1.0 1 NaN 2 2.0 3 NaN 4 -1000.0 5 3.0 dtype: float64 如果您想一次替换多个值，可以传递一个列表，然后是替代值
在本节中，我们将讨论缺失数据的一些一般注意事项，讨论 Pandas 如何选择来表示它，并演示一些处理 Python 中的缺失数据的 Pandas 内置工具。...考虑到这些约束，Pandas 选择使用标记来丢失数据，并进一步选择使用两个已经存在的 Python 空值：特殊浮点值NaN和 Python None对象。...dtype: int64 ''' x[0] = None x ''' 0 NaN 1 1.0 dtype: float64 ''' 请注意，除了将整数数组转换为浮点数外，Pandas...空值上的操作 正如我们所看到的，Pandas 将None和NaN视为基本可互换的，用于指示缺失值或空值。为了促进这个惯例，有几种有用的方法可用于检测，删除和替换 Pandas 数据结构中的空值。...你可以将isnull()方法用作掩码，原地执行此操作，但因为它是如此常见的操作，Pandas 提供fillna()方法，该方法返回数组的副本，其中空值已替换。
__finalize__(self) ~/.virtualenvs/py3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/base.py in _map_values...先来看下替换操作，例如：将空字符串替换成下划线。...Alice _ Name: city, dtype: object replace方法还支持正则表达式，例如将所有开头为 S 的城市替换为空字符串。...name Tom Bei Bob Shang Mary Guang James Shen Andy NaN Alice NaN 如果使用多个组提取正则表达式会返回一个...pandas python
幸运的是，pandas和内置的Python标准库提供了一组高级的、灵活的、快速的工具，可以让你轻松地将数据规变为想要的格式。...) Out[62]: 0 1.0 1 NaN 2 2.0 3 NaN 4 -1000.0 5 3.0 dtype: float64 如果你希望一次性替换多个值...，可以传入一个由待替换值组成的列表以及一个替换值：： In [63]: data.replace([-999, -1000], np.nan) Out[63]: 0 1.0 1 NaN 2...Python内置的re模块负责对字符串应用正则表达式。我将通过一些例子说明其使用方法。 笔记：正则表达式的编写技巧可以自成一章，超出了本书的范围。...从网上和其它书可以找到许多非常不错的教程和参考资料。 re模块的函数可以分为三个大类：模式匹配、替换以及拆分。当然，它们之间是相辅相成的。
Python大数据分析 记录 分享 成长 ❝文章来源：towardsdatascience 作者：Soner Yıldırım 翻译\编辑：Python大数据分析 ❞ Pandas是python...Where Where用来根据条件替换行或列中的值。如果满足条件，保持原来的值，不满足条件则替换为其他值。默认替换为NaN，也可以指定特殊值。...，为False则在原数据的copy上操作 axis：行或列 将df中列value_1里小于5的值替换为0： df['value_1'].where(df['value_1'] > 5 , 0) Where...比如说给定三个元素[2,3,6]，计算相差百分比后得到[NaN, 0.5, 1.0]，从第一个元素到第二个元素增加50％，从第二个元素到第三个元素增加100％。...Rank Rank是一个排名函数，按照规则（从大到小，从小到大）给原序列的值进行排名，返回的是排名后的名次。
pandas.read_csv参数详解 pandas.read_csv参数整理 读取CSV（逗号分割）文件到DataFrame 也支持文件的部分导入和选择迭代 更多帮助参见：http://pandas.pydata.org...如果文件中没有列名，则默认为0，否则设置为None。如果明确设定header=0 就会替换掉原来存在列名。...header参数可以是一个list例如：[0,1,3]，这个list表示将文件中的这些行作为列标题（意味着每一列有多个标题），介于中间的行将被忽略掉（例如本例中的2；本例中的数据1,2,4行将被作为多级标题出现...），或需要跳过的行号列表（从0开始）。...na_values : scalar, str, list-like, or dict, default None 一组用于替换NA/NaN的值。如果传参，需要制定特定列的空值。默认为‘1.
1 b Trueiloc[m:n,j:k]选择行索引在m到n且列索引在j到k间的记录In: print(data2.iloc[0:2,0:1]) Out: col1 0...0 A 0将小写字符a替换为大些字母Asample抽样In: print(data2.sample(n=2)) Out: col1 col2 col3 0 2...a 1 1 1 b 1从data2中随机抽取2条数据 6 数据合并和匹配 数据合并和匹配是将多个数据框做合并或匹配操作。...11 12 13 14.0 0 2 a 1 NaN 1 1 b 1 NaN 2 0 a 0 NaN将data2...2将data2的所有列按行（默认）做累加agg一次性对多个列做聚合操作 In: import numpy as np In: print(data2.groupby(['col2']).agg(
可以使用以下代码将电子表格数据导入Python： pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, parse_cols...3、导入表格 默认情况下，文件中的第一个工作表将按原样导入到数据框中。 使用sheet_name参数，可以明确要导入的工作表。文件中的第一个表默认值为0。...4、使用工作表中的列作为索引 除非明确提到，否则索引列会添加到DataFrame中，默认情况下从0开始。...二、查看的数据的属性 现在我们有了DataFrame，可以从多个角度查看数据了。Pandas有很多我们可以使用的功能，接下来将使用其中一些来看下我们的数据集。...简单的数据透视表，显示SepalWidth的总和，行列中的SepalLength和列标签中的名称。 现在让我们试着复杂化一些： ? 用fill_value参数将空白替换为0： ?
获取文中的CSV文件用于代码编程，请看文末，关注我，致力打造别人口中的公主 在本文中，我们将使用Python的Pandas库逐步完成许多不同的数据清理任务。...让我们看看Pandas如何处理这些问题 # 查看ST_NUM列 print df['ST_NUM'] print df['ST_NUM'].isnull() # 查看ST_NUM列 Out: 0...2 NaN 3 1.0 4 3.0 5 NaN 6 2.0 7 NaN 8 NaN Out: 0 False 1 False 2 True...这是用于修改现有条目的首选Pandas方法。有关此的更多信息，请查看Pandas文档。 现在，我们已经研究了检测缺失值的不同方法，下面将概述和替换它们。...有时，您只是想删除这些行，而其他时候，您将替换它们。 正如我之前提到的，这不应该掉以轻心。我们将介绍一些基本的推论。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
