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数据导入与预处理-课程总结-04~06章

2.3.1 重复值的检测 pandas使用duplicated()方法来检测数据中的重复值。...keep:表示采用哪种方式保留重复,该参数可以取值为’first’(默认值)、 'last '和 ‘False’,其中’first’代表删除重复,仅保留第一次出现的数据;'last '代表删除重复...2.3.2 重复值的处理 重复值的一般处理方式是删除,pandas使用drop_duplicates()方法删除重复值。...ignore_index=False) keep:表示采用哪种方式保留重复,该参数可以取值为’first’(默认值)、 'last ‘和’False’,其中’first’代表删除重复,仅保留第一次出现的数据...;'last '代表删除重复,仅保留最后一次出现的数据;'False’表示删除所有的重复

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panda python_12个很棒的Pandas和NumPy函数,让分析事半功倍

参考链接: Python | 使用Panda合并,联接和连接DataFrame 本文转载自公众号“读芯术”(ID:AI_Discovery)  大家都知道Pandas和NumPy函数很棒,它们在日常分析中起着重要的作用...NumPy开始:  NumPy是使用Python进行科学计算的基本软件包。...16,0])np.clip(x,2,5)  array([3, 5, 5, 5, 2, 2, 5, 5, 2, 2, 5, 2])  4. extract()  顾名思义,extract() 函数用于根据特定条件数组中提取特定元素...它返回在特定条件下值的索引位置。这差不多类似于在SQL中使用的where语句。请看以下示例中的演示。  ...以下是Pandas的优势:  轻松处理浮点数据和非浮点数据中的缺失数据(表示为NaN)  大小可变性:可以DataFrame和更高维的对象中插入和删除列  自动和显式的数据对齐:在计算中,可以将对象显式对齐到一组标签

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技术解析:如何获取全球疫情历史数据并处理

虽然国内很多网站都提供了疫情的跟踪报道,但是并没有找到提供完整历史数据的网站,所以想直接网站爬数据的思路就暂时断掉。不过没关系,我们去GitHub上搜搜 ?...二、数据处理 首先将存储在字典里面的数据保存到dataframe中,使用pandas里面的pd.DataFrame()当传进去一个字典形式的数据之后可以转换为dataframe⬇️ ?...keep='first'表示保留第一次出现的重复行,是默认值。keep另外两个取值为"last"和False,分别表示保留最后一次出现的重复行和去除所有重复行。...inplace=True表示直接在原来的DataFrame上删除重复,而默认值False表示生成一个副本 于是我们我们需要根据时间进行去重,也就是每天每个国家只保留一条数据,首先把所有时间取出来 ?...四、结束语&彩蛋 回顾上面的过程,本次处理数据过程中使用的语法都是pandas中比较基础的语法,当然过程中也有很多步骤可以优化。

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Python数据分析之数据预处理(数据清洗、数据合并、数据重塑、数据转换)学习笔记

参考链接: Python | pandas 合并merge,联接join和级联concat 文章目录  1....keep:删除重复并保留第一次出现的取值可以为 first、last或 False  ​ duplicated()方法用于标记 Pandas对象的数据是否重复重复则标记为True,不重复则标记为False...(2)duplicated()方法支持从前向后( first)和后向前(last)两种重复值查找模式,默认是从前向后查找判断重复值的。换句话说,就是将后出现的相同条目判断为重复值。 ...创建 Pandas数据对象时,如果没有明确地指出数据的类型,则可以根据传入的数据推断出来并且通过 dtypes属性进行查看。 ...3.2 轴向旋转  ​ 在 Pandas中pivot()方法提供了这样的功能,它会根据给定的行或列索引重新组织一个 DataFrame对象。

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统计学基础:Python数据分析中的重要概念

Python中,可以使用pandas库来处理类别型数据,例如进行数据清洗和特征编码。1.3 时间型数据时间型数据是指表示时间或日期的数据类型,例如年份、月份和具体时间点等。...使用pandas和NumPy库中的函数,我们可以轻松地计算这些指标。- 均值(mean):所有数据的平均值。使用`DataFrame.mean()`或`np.mean()`函数计算。...使用`DataFrame.value_counts()`函数计算。3. 概率分布概率分布是描述随机变量取值概率的函数,常用的概率分布包括正态分布、二分布和泊松分布等。...3.2 二分布二分布是描述重复进行二元试验的概率分布,例如抛硬币的结果。使用SciPy库中的函数,我们可以计算二分布的概率质量、累积分布和随机采样等。...在实际应用中,请根据您的具体需求和数据特点选择适合的统计学方法和工具。同时,合理地解释和解读统计结果也是很重要的。

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12 种高效 Numpy 和 Pandas 函数为你加速分析

我们都知道,Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库,支持大量的维度数组和矩阵运算;Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包,以及强大的数据分析库。...二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用,如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持,数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度,有什么办法可以帮助到我们吗?...Pandas 数据统计包的 6 种高效函数 Pandas 也是一个 Python 包,它提供了快速、灵活以及具有显著表达能力的数据结构,旨在使处理结构化 (表格化、多维、异构) 和时间序列数据变得既简单又直观...Pandas 擅长处理的类型如下所示: 容易处理浮点数据和非浮点数据中的 缺失数据(用 NaN 表示); 大小可调整性: 可以 DataFrame 或者更高维度的对象中插入或者是删除列; 显式数据可自动对齐...我们需要做的只是.csv 文件中导入几行,之后根据需要继续导入。

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加速数据分析,这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护

我们都知道,Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库,支持大量的维度数组和矩阵运算;Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包,以及强大的数据分析库。...二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用,如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持,数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度,有什么办法可以帮助到我们吗?...Pandas 数据统计包的 6 种高效函数 Pandas 也是一个 Python 包,它提供了快速、灵活以及具有显著表达能力的数据结构,旨在使处理结构化 (表格化、多维、异构) 和时间序列数据变得既简单又直观...Pandas 擅长处理的类型如下所示: 容易处理浮点数据和非浮点数据中的 缺失数据(用 NaN 表示); 大小可调整性: 可以 DataFrame 或者更高维度的对象中插入或者是删除列; 显式数据可自动对齐...我们需要做的只是.csv 文件中导入几行,之后根据需要继续导入。

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python数据科学系列:pandas入门详细教程

pandaspython+data+analysis的组合缩写,是python中基于numpy和matplotlib的第三方数据分析库,与后两者共同构成了python数据分析的基础工具包,享有数分三剑客之名...二者之间主要区别是: 数据结构上看: numpy的核心数据结构是ndarray,支持任意维数的数组,但要求单个数组内所有数据是同质的,即类型必须相同;而pandas的核心数据结构是series和dataframe...也正因为pandas这3种独特的数据结构,个人一度认为pandas包名解释为:pandas = panel + dataframe + series,根据维数取相应的首字母个数,从而构成pandas,这是个人非常喜欢的一种关于...删除重复值,drop_duplicates,按行检测并删除重复的记录,也可通过keep参数设置保留。...例如,以某列取值为重整后行标签,以另一列取值作为重整后的列标签,以其他列取值作为填充value,即实现了数据表的行列重整。

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加速数据分析,这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护航

Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包,以及强大的数据分析库。...二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用,如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持,数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度,有什么办法可以帮助到我们吗?...Pandas 数据统计包的 6 种高效函数 Pandas 也是一个 Python 包,它提供了快速、灵活以及具有显著表达能力的数据结构,旨在使处理结构化 (表格化、多维、异构) 和时间序列数据变得既简单又直观...Pandas 擅长处理的类型如下所示: 容易处理浮点数据和非浮点数据中的 缺失数据(用 NaN 表示); 大小可调整性: 可以 DataFrame 或者更高维度的对象中插入或者是删除列; 显式数据可自动对齐...我们需要做的只是.csv 文件中导入几行,之后根据需要继续导入。

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NumPy、Pandas中若干高效函数!

我们都知道,Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库,支持大量的维度数组和矩阵运算;Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包,以及强大的数据分析库。...二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用,如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持,数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度,有什么办法可以帮助到我们吗?...Pandas数据统计包的6种高效函数 Pandas 也是一个 Python 包,它提供了快速、灵活以及具有显著表达能力的数据结构,旨在使处理结构化 (表格化、多维、异构) 和时间序列数据变得既简单又直观...Pandas 擅长处理的类型如下所示: 容易处理浮点数据和非浮点数据中的 缺失数据(用 NaN 表示); 大小可调整性: 可以DataFrame或者更高维度的对象中插入或者是删除列; 显式数据可自动对齐...我们需要做的只是.csv文件中导入几行,之后根据需要继续导入。

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删除重复值,不只Excel,Python pandas更行

因此,我们将探讨如何使用Python数据表中删除重复,它超级简单、快速、灵活。 图1 准备用于演示的数据框架 可以到完美Excel社群下载示例Excel电子表格以便于进行后续操作。...删除重复根据你试图实现的目标,我们可以使用不同的方法删除重复。最常见的两种情况是:整个表中删除重复列中查找唯一值。我们将了解如何使用不同的技术处理这两种情况。...整个表中删除重复 Python提供了一个方法.drop_duplicates()可以帮助我们轻松删除重复!...pandas Series方法.unique() pandas Series有一个.unique()方法;然而,pandas Dataframe没有此方法。...图7 Python集 获取唯一值的另一种方法是使用Python中的数据结构set,集(set)基本上是一组唯一的集合。由于集只包含唯一,如果我们将重复传递到集中,这些重复将自动删除。

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来看看数据分析中相对复杂的去重问题

如果重复的那些行是每一列懂相同的,删除多余的行只保留相同行中的一行就可以了,这个在Excel或pandas中都有很容易使用的工具了,例如Excel中就是在菜单栏选择数据->删除重复值,然后选择根据哪些列进行去重就好...,pandas中是有drop_duplicates()函数可以用。...例如根据特定条件去重、去重时对多行数据进行整合等。特定条件例如不是保留第一条也不是最后一条,而是根据两列存在的某种关系、或者保留其中最大的值、或保留评价列文字最多的行等。...,建个新表保存去重后的行, ndf=pd.DataFrame(columns=df.columns) #根据df的列名建一个空表ndf uids=set(df['uid']) for u in uids...更深入一些,如果没有某一列可以作为主键呢?存在一个表,除name之外,其他的列都相同算重复行,这些列有文本有数值型,但是不能拿其中任何列作主键,实现上面的去重合并name,怎么办?

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数据导入与预处理-第5章-数据清理

2.2.1 重复值的检测 pandas使用duplicated()方法来检测数据中的重复值。...keep:表示采用哪种方式保留重复,该参数可以取值为’first’(默认值)、 'last '和 ‘False’,其中’first’代表删除重复,仅保留第一次出现的数据;'last '代表删除重复...2.2.2 重复值的处理 重复值的一般处理方式是删除,pandas使用drop_duplicates()方法删除重复值。...ignore_index=False) keep:表示采用哪种方式保留重复,该参数可以取值为’first’(默认值)、 'last ‘和’False’,其中’first’代表删除重复,仅保留第一次出现的数据...2.2.3 重复值处理案例 创建DataFrame对象: # 创建DataFrame对象 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame

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最近,又发现了Pandas中三个好用的函数

导读 笔者早先学习Python以及数据分析相关知识时,对Pandas投入了很多精力,自认掌握的还算扎实,期间也总结分享了很多Pandas相关技巧和心得(点击上方“Pandas”标签可以查看系列文章)。...因此,为了在Pandas中更好的使用循环语句,本文重点介绍以下三个函数: iteritems iterrows itertuples 当然,这三个函数都是面向DataFrame这种数据结构的API,...所以,对于一个DataFrame,我们可以方便的使用类似字典那样,根据一个列名作为key来获取对应的value值,例如在上述DataFrame中: 当然,这是Pandas中再基础不过的知识了,这里加以提及是为了引出...DataFrame的下述API:即,类似于Python中字典的items()方法可以返回所有键值对那样,DataFrame也提供了items方法,返回结果相信也正是猜测的那样: 当然,返回的结果是一个生成器...namedtuple除了可以使用索引来访问各元素取值外,还支持以各位置的'name'来访问元素(类似于C语言中的结构体类型),或者说namedtuple可以很方便的无缝转换为dict。

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独家 | PySpark和SparkSQL基础:如何利用Python编程执行Spark(附代码)

Python编程语言要求一个安装好的IDE。最简单的方式是通过Anaconda使用Python,因其安装了足够的IDE包,并附带了其他重要的包。...因为只是使用Python,仅需点击“Notebook”模块中的“Launch”按钮。 Anaconda导航主页 为了能在Anaconda中使用Spark,请遵循以下软件包安装步骤。...('parquet_data.parquet') 4、重复值 表格中的重复值可以使用dropDuplicates()函数来消除。...dataframe = sc.read.json('dataset/nyt2.json') dataframe.show(10) 使用dropDuplicates()函数后,我们可观察到重复值已从数据集中被移除...通过使用.rdd操作,一个数据框架可被转换为RDD,也可以把Spark Dataframe转换为RDD和Pandas格式的字符串同样可行。

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Pandas数据处理3、DataFrame去重函数drop_duplicates()详解

处理,在最基础的OpenCV中也会有很多的Pandas处理,所以我OpenCV写到一般就开始写这个专栏了,因为我发现没有Pandas处理基本上想好好的操作图片数组真的是相当的麻烦,可以在很多AI大佬的文章中发现都有这个...---- 环境 系统环境:win11 Python版本:python3.9 编译工具:PyCharm Community Edition 2022.3.1 Numpy版本:1.19.5 Pandas...版本:1.4.4 基础函数的使用 Pandas数据处理——渐进式学习1、Pandas入门基础 Pandas数据处理——渐进式学习、DataFrame(函数检索-请使用Ctrl+F搜索) ---- drop_duplicates...keep:有三个可选参数,分别是 first、last、False,默认为 first,表示只保留第一次出现的重复,删除其余重复,last 表示只保留最后一次出现的重复,False 则表示删除所有重复...inplace:布尔值参数,默认为 False 表示删除重复后返回一个副本,若为 Ture 则表示直接在原数据上删除重复。 subset参数测试 根据参数说明我们知道,是根据列名去重。

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pandas操作excel全总结

pandas是基于Numpy创建的Python包,内置了大量标准函数,能够高效地解决数据分析数据处理和分析任务,pandas支持多种文件的操作,比如Excel,csv,json,txt 文件等,读取文件之后...index_col ,指定索引对应的列为数据框的行标签,默认 Pandas 0、1、2、3 做自然排序分配给各条记录。...增删改查的常用方法,已整理成思维导图,便于大家查阅学习: 「两种查询方法的介绍」 「loc」 根据行,列的标签值查询 「iloc」 通过行号索引行数据,行号0开始,逐次加1。...loc属性,表示取值和切片都是显式索引 iloc属性,表示取值和切片都是隐式索引 Pandas 读取 csv文件的语法格式和读取excel文件是相似的,大家可以对照读取excel的方法学习。...1]) # 删除行 df.drop_duplicates() # 删除重复值 df.fillna('missing')# 使用字符串填补 df.replace('old', 'new') # old替换成

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数据分析的利器,Pandas 软件包详解与应用示例

如果还没有安装,可以使用以下命令进行安装: pip install pandas 然后在Python脚本中导入Pandas库: import pandas as pd 使用示例 让我们通过几个简单的例子来展示...import pandas as pd import numpy as np # 创建一个包含缺失值和重复DataFrame data = {'A': [1, 2, np.nan], 'B': [...4, np.nan, 4]} df_with_issues = pd.DataFrame(data) # 清洗数据:填充缺失值,删除重复 df_clean = df_with_issues.fillna...(0).drop_duplicates() # 查看清洗后的数据 print(df_clean) 上面的例子中,首先创建了一个包含缺失值(np.nan)和重复DataFrame。...Pandas社区 目前Pandas是托管在github上面的,github上面的star数量可以看出,这个库还是非常受欢迎的。

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