【硬核干货】4500字、10个案例分享几个Python可视化小技巧，助你绘制高质量图表 【硬核干货】| 3000字推荐一个可视化神器，50行Python代码制作数据大屏 今天小编打算来讲一讲数据分析方面的内容...columns: 指定了要分组的类目，作为列 rownames/colnames: 行/列的名称 aggfunc: 指定聚合函数 values: 最终在聚合函数之下，行与列一同计算出来的值 normalize...这里我们将省份指定为行索引，将会员类型指定为列，其中顾客类型有“会员”、“普通”两种，举例来说，四川省的会员顾客有26名，普通顾客有35名。...-03-22 15:16:45 Name: date, dtype: datetime64[ns] 上面的例子是精确到秒，我们也可以精确到天，代码如下 df = pd.DataFrame({'date...'] = pd.to_numeric(df['money_regex']) df['money_regex'] 另外我们也可以通过astype()方法，对多个列一步到位进行数据类型的转换，代码如下 df
这时，我们就需要将分类变量转换成数值变量然后再将它们作为模型的输入。对于数据可视化任务来说，我建议大家保留分类变量，从而让可视化结果有更明确的解释，便于理解。...删除列中的字符串 def remove_col_str(df): # remove a portion of string in a dataframe column - col_1 df...=True, inplace=True) # replace the 'pil' with emtpy space 当你希望在一定条件下将两列字符串数据组合在一起时，这种方法很有用。...例如，你希望当第一列以某些特定的字母结尾时，将第一列和第二列数据拼接在一起。根据你的需要，还可以在拼接工作完成后将结尾的字母删除掉。...这意味着我们可能不得不将字符串格式的数据转换为根据我们的需求指定的日期「datetime」格式，以便使用这些数据进行有意义的分析和展示 ---- 最近看到的python 杰出的自学资料这个项目里面的例子基本都是开源领域的大咖写的
，如果可以欢迎星标我的公众号：Python与算法社区 小技巧1：如何使用map对某些列做特征工程？...点击代码区域，向右滑动，查看完整代码） df["sales"] = df["sales"].replace("[$,RMB]", "", regex...，那么如何把这三列合并为一列？...小技巧4：已知 year 和 dayofyear，怎么转 datetime?...int_number date 0201935020193502019-12-16 1201936520193652019-12-31 22020120200012020-01-01 小技巧5：如何将分类中出现次数较少的值归为
我攥了很久才汇总出这个小技巧系列手册，现暂命名为：《Pandas数据分析小技巧系列手册1.0》 我会一篇5个小技巧陆续推送出来，如果可以欢迎星标我的公众号：Python与算法社区 小技巧1：如何使用map...对某些列做特征工程？...点击代码区域，向右滑动，查看完整代码） df["sales"] = df["sales"].replace("[$,RMB]", "", regex...，那么如何把这三列合并为一列？...小技巧4：已知 year 和 dayofyear，怎么转 datetime?
在步骤 3中，通过直接调用构造函数并将time_series_data作为参数来创建一个 pandas DataFrame对象，并将返回数据分配给df。字典的键成为df的列名，值成为数据。...重命名列、重新排列列、反转DataFrame，以及对DataFrame进行切片以提取行、列和数据子集。 准备工作完成 确保df对象在你的 Python 命名空间中可用。...你可以在 DataFrame 对象上使用iloc属性来提取行、列或子集 DataFrame 对象。在步骤 5 中，你使用iloc提取第一行，并使用0作为索引。...lambda 函数应用于列中的每个值。此调用返回一个新的 pandas.Series 对象，您将其重新分配给 df 的 timestamp 列。...你将 dataframe.csv，一个生成 .csv 文件的文件路径，作为第一个参数传递，将索引设置为 False 作为第二个参数。将索引设置为 False 可以防止索引被转储到 .csv 文件中。
pd.concat()将每个贷款的分期信息合并成一个dataframe。 结果： esproc ? python ? ?...指定起始时间和终止时间 datetime.datetime.strptime(str, '%Y-%m-%d')将字符串的日期格式转换为日期格式 pd.to_datetime()将date列转换成日期格式...筛选出在该时间段内数据中的销售额AMOUNT字段，求其和，并将其和日期放入初始化的date_amount列表中。 pd.DataFrame()生成结果 结果： esproc ? python ? ?...我们的目的是过滤掉重复的记录，取出前6列，并重整第7,8两列，具体要求是：将wrok phone作为新文件第7列，将work email作为新文件第8列，如果有多个work phone或work email...rename()将FULL_NAME字段名改为NAME，重新设置索引并将原来的索引丢弃。 生成最终结果。 结果： esproc ? python ? ?
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 ❞ 看标题是否似曾相似？...pandas还有很多让人舒适的用法，这次再为大家介绍5个pandas函数，作为这个系列的第二篇。 1. explode explode用于将一行数据展开成多行。...() 输出：10 对整个dataframe的每一个字段进行唯一值计数： df.nunique() 3. infer_objects infer_objects用于将object类型列推断为更合适的数据类型...； deep：如果为True，则通过查询object类型进行系统级内存消耗来深入地检查数据，并将其包括在返回值中。...用法： DataFrame.replace(to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad
随后，我们使用pd.read_csv方法读取输入文件，并将数据存储于df中。 ...接下来，我们使用pd.to_datetime方法将df中的时间列转换为日期时间格式，并使用set_index方法将时间列设置为DataFrame的索引。 ...随后，计算需要填补的日期范围——我们将字符串'2021001'转换为日期时间格式并作为结束日期，将字符串'2021365'转换为日期时间格式并作为结束日期，使用pd.date_range方法生成完整的日期范围...其次，使用reset_index方法将索引列还原为普通列，并使用dt.strftime方法将时间列转换回字符串格式。 ...最后，我们使用drop方法删除第一列（否则最终输出的结果文件的第一列是前面的索引值，而不是time列），并将最后一列（也就是time列）移到第一列。
本文将介绍如何使用Python进行ETL数据处理的实战案例，包括从多个数据源中提取数据、进行数据转换和数据加载的完整流程。...在本次实战案例中，我们使用Python的pandas库和pymongo库来读取MySQL数据库、MongoDB数据库和Excel文件中的数据，并将其转换为DataFrame对象，如下所示： import...将MongoDB数据库中的行为时间转换为日期类型，并提取出日期、小时、分钟等信息作为新的列。 对Excel文件中的客户数据进行清洗和整理，去除重复项，并将客户名称转换为大写字母格式。...下面是针对这些数据转换需求的代码实现： # 将MySQL中的销售日期转换为日期类型，并提取销售额的前两位作为销售分类 df_mysql['sales_date'] = pd.to_datetime(df_mysql...中的行为时间转换为日期类型，并提取日期、小时、分钟等信息作为新的列 df_mongo['action_time'] = pd.to_datetime(df_mongo['action_time'], unit
(data=data, index=index) # 将出生日期转为时间戳 user_info["birth"] = pd.to_datetime(user_info.birth) user_info...这时候我们的str属性操作来了，来看看如何使用吧~ # 将文本转为小写 user_info.city.str.lower() 可以看到，通过 `str` 属性来访问之后用到的方法名与 Python 内置的字符串的方法名一样...contains() 如果每个字符串都包含pattern / regex，则返回布尔数组 replace() 用其他字符串替换pattern / regex的出现 repeat() 重复值（s.str.repeat...，在对 Series 操作时会作用到每个值上，在对 DataFrame 操作时会作用到所有行或所有列（通过 axis 参数控制）。...（c）将（b）中的ID列结果拆分为原列表相应的5列，并使用equals检验是否一致。
原作 Kin Lim Lee 乾明 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 最近，大数据工程师Kin Lim Lee在Medium上发表了一篇文章，介绍了8个用于数据清洗的Python代码。...涵盖8大场景的数据清洗代码 这些数据清洗代码，一共涵盖8个场景，分别是： 删除多列、更改数据类型、将分类变量转换为数字变量、检查缺失数据、删除列中的字符串、删除列中的空格、用字符串连接两列（带条件）、转换时间戳...def remove_col_str(df): # remove a portion of string in a dataframe column - col_1 df[ col_1...column - col_1 df[ col_1 ].replace( &#.* , , regex=True, inplace=True) 删除列中的空格 数据混乱的时候，什么情况都有可能发生...带条件） 当你想要有条件地用字符串将两列连接在一起时，这段代码很有帮助。
---- Python乱炖 记录 分享 成长 ❝文章来源：towardsdatascience 作者：Soner Yıldırım ❞ 看标题是否似曾相似？...pandas还有很多让人舒适的用法，这次再为大家介绍5个pandas函数，作为这个系列的第二篇。 1. explode explode用于将一行数据展开成多行。...3. infer_objects infer_objects用于将object类型列推断为更合适的数据类型。...； deep：如果为True，则通过查询object类型进行系统级内存消耗来深入地检查数据，并将其包括在返回值中。...用法： DataFrame.replace(to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad
Python的Pandas库是数据科学家必备的基础工具，在本文中，我们将整理15个高级Pandas代码片段，这些代码片段将帮助你简化数据分析任务，并从数据集中提取有价值的见解。...df.isnull().sum() # Fill missing values with a specific value df['Age'].fillna(0, inplace=True) 将函数应用于列...index='Name', columns='Age', values='Value') print(pivot_table) 处理日期时间数据 # Converting a column to DateTime...df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) 数据重塑 # Melting a DataFrame melted_df = pd.melt(df, id_vars...总结 这15个Pandas代码片段将大大增强您作为数据科学家的数据操作和分析能力。将它们整合到的工作流程中，可以提高处理和探索数据集的效率和效率。
将日期列转换为 datetime 类型 df['年月'] = pd.to_datetime(df['年月']) # 按年月排序 df = df.sort_values('年月') # 计算每个年月后面...以下是代码示例： ```python import pandas as pd # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('销售额.xlsx') # 将年月列转换为日期格式...然后，我们使用 `to_datetime` 函数将年月列转换为日期格式，并使用 `sort_values` 函数按照年月进行排序。 3....下面是完整的代码： ```python import pandas as pd # 读取Excel文件 数据 = pd.read_excel('销售数据.xlsx') # 将年月列转换为时间格式...接下来，使用移动平均方法预测每个年月的未来6个月销售额累计值，并将结果保存到名为"未来6个月预测销售额累计值方法1"的新列中。最后，将结果保存到新的Excel文件中。
最近，大数据工程师Kin Lim Lee在Medium上发表了一篇文章，介绍了8个用于数据清洗的Python代码。...涵盖8大场景的数据清洗代码 这些数据清洗代码，一共涵盖8个场景，分别是： 删除多列、更改数据类型、将分类变量转换为数字变量、检查缺失数据、删除列中的字符串、删除列中的空格、用字符串连接两列（带条件）、转换时间戳...def remove_col_str(df): # remove a portion of string in a dataframe column - col_1 df['col_1'...) for column - col_1 df['col_1'].replace(' &#.*', '', regex=True, inplace=True) 删除列中的空格 数据混乱的时候，...带条件） 当你想要有条件地用字符串将两列连接在一起时，这段代码很有帮助。
转换 如果你有一个使用np.nan的DataFrame或Series，可以在DataFrame中使用Series.convert_dtypes()和DataFrame.convert_dtypes()将数据转换为使用...在这个例子中，虽然所有列的 dtype 都已更改，但我们仅展示前 10 列的结果。...转换 如果你有一个使用np.nan的DataFrame或Series，可以在DataFrame中使用Series.convert_dtypes()和DataFrame.convert_dtypes()将数据转换为使用...在这个例子中，虽然所有列的数据类型都被更改，但我们展示了前 10 列的结果。...转换 如果您有一个使用np.nan的DataFrame或Series，Series.convert_dtypes()和DataFrame.convert_dtypes()在DataFrame中可以将数据转换为使用
DataFrame df['均价'] = df['总价'] * 1000 / df['建筑面积'] 2.定义函数进行套用 map：将函数套用到Series 上的每个元素 eg....使用匿名函式 df['物业费'].map(lambda e: e.split('元')[0]) Apply：将函数套用到DataFrame 上的行与列 eg: df = pandas.DataFrame...ApplyMap：将函式套用到DataFrame上的每个元素(elementwise) 将所有暂无资料的元素替代成缺失值(NaN) import numpy as np df.applymap(lambda...datetime.now() 将时间转换成字符串 current_time.strftime('%Y-%m-%d') 将字符串转化为时间 datetime.strptime('2017-04-21',...Python通过re模块提供对正则表达式的支持。
在本秘籍中，我们将加载 scikit-learn 分发中包含的示例数据集。 数据集将数据保存为 NumPy 二维数组，并将元数据链接到该数据。 操作步骤 我们将加载波士顿房价样本数据集。...最后，将打印相关性，并显示一个图： 要创建数据框，请创建一个包含股票代码作为键的字典，并将相应的日志作为值返回。...数据框本身以日期作为索引，将股票代码作为列标签： data = {} for i, symbol in enumerate(symbols): data[symbol] = np.diff(np.log...方法： 函数 描述 pandas.DataFrame() 此函数使用指定的数据，索引（行）和列标签构造DataFrame。...DataSet对象具有名为exog的属性，当作为 Pandas 对象加载时，该属性将成为具有多个列的DataFrame对象。 在我们的案例中，它还有一个endog属性，其中包含世界铜消费量的值。
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。...Python内置的None值在对象数组中也可以作为NA： In [13]: string_data[0] = None In [14]: string_data.isnull() Out[14]:...如果DataFrame的某一列中含有k个不同的值，则可以派生出一个k列矩阵或DataFrame（其值全为1和0）。...= pd.DataFrame(zero_matrix, columns=genres) 现在，迭代每一部电影，并将dummies各行的条目设为1。...正则表达式，常称作regex，是根据正则表达式语言编写的字符串。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。
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