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python数据分析——数据预处理

Python提供了丰富的库和工具来处理这些问题，如pandas库可以帮助我们方便地处理数据框（DataFrame）中的缺失值和重复值。对于异常值，我们可以通过统计分析、可视化等方法来识别和处理。...describe()函数是一个Series和DataFrame对象的方法，它提供了一些常见的统计信息，如计数、均值、标准差、最小值、最大值以及上下四分位数。...请注意，interpolate方法还可以接受其他参数，用于自定义插值行为，例如limit参数用于限制插值的最大连续缺失值数量。...数据修改与替换 按列增加数据 insert（） insert()是Python中的一个列表方法，用于在指定位置插入一个元素。...最后，我们打印修改后的列表，它包含了添加的元素。 iloc() 在Python中，iloc()函数是Pandas库中的一个用于根据索引位置选取数据的函数。

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Pandas图鉴(二)：Series 和 Index

就像range()一样，它几乎不使用任何内存，并提供与位置索引相吻合的标签。...Pandas没有像关系型数据库那样的 "唯一约束"（该功能[4]仍在试验中），但它有一些函数来检查索引中的值是否唯一，并以各种方式删除重复值。 有时，但一索引不足以唯一地识别某行。...索引中的任何变化都涉及到从旧的索引中获取数据，改变它，并将新的数据作为一个新的索引重新连接起来。...统计数据 Pandas提供了全方位的统计功能。它们可以深入了解百万元素系列或数据框架中的内容，而无需手动滚动数据。...由于系列中的每个元素都可以通过标签或位置索引来访问，所以有一个argmin（argmax）的姐妹函数，叫做idxmin（idxmax），如图所示： 下面是Pandas的自描述性统计函数的列表，供参考：

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    pandas处理字符串方法汇总

    Pandas中字符串处理 字符串是一种常见的数据类型，我们遇到的文本、json数据等都是属于字符串的范畴。Python内置了很多处理字符串的方法，这些方法为我们处理和清洗数据提供了很大的便利。...Python内置的字符串处理方法只能处理一个字符串，如果想要同时处理，可以使用： for循环，通过遍历列表来实现 python列表推导式来实现 a = ["python","java","c"] a [...Gudio 1991 1 Java Gosling 1990 2 None 3 Pandas Mckinney 2008 查找指定元素第一次出现的位置（索引号，左边第一个）；如果字符串中不包含该字符...Gudio 1991 1 Java Gosling 1990 2 None None None 3 Pandas Mckinney 2008 指定最大列属性值：n=1表示分割split之后的最大列索引值为...str.index：查找指定字符在字符串中第一次出现的位置（索引号） str.rindex：查找指定字符在字符串中最后一次出现的位置（索引号） str.capitalize：将字符串中的单词的第一个字母变成大写

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    一个真实问题，搞定三个冷门pandas函数

    首先需要构造这样的数据，在Python中我们可以先按照规则生成字符串，然后使用time或datatime模块进行转换，方法很多，但是pandas中如何直接生成呢？...pd.date_range 其实在pandas中生成时间序列数据比其他方法要方便很多，使用.date_range一行代码即可，该函数使用方法为 pandas.date_range(start=None,...pandas.DataFrame.idxmax 如何在pandas中直接定位一组数据中最大/最小值的位置？...可以使用idxmax/idxmin，这个函数不难，直接看一个简单的例子 它可以返回最大值/最小值第一次出现的位置索引！...但我还希望你能掌握上面三个函数并灵活运用，如果有更好的思路可以在评论区留言。 -END- 送一份学习资料60多本电子书 扫码回复「1024」后获取大礼包 推荐阅读 重磅消息！

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    python数据分析——数据的选择和运算

    Python的Pandas库为我们提供了强大的数据选择工具。通过DataFrame的结构化数据存储方式，我们可以轻松地按照行或列进行数据的选择。...综上所述，Python在数据分析中的数据选择和运算方面展现出了强大的能力。通过合理的数据选择和恰当的运算处理，我们可以从数据中获取到宝贵的信息和洞见，为决策提供有力的支持。...Python的Pandas库为数据合并操作提供了多种合并方法,如merge()、join()和concat()等方法。...1.使用merge()方法合并数据集 Pandas提供了一个函数merge,作为DataFrame对象之间所有标准数据库连接操作的入口点。...： 四、数据运算 pandas中具有大量的数据计算函数,比如求计数、求和、求平均值、求最大值、最小值、中位数、众数、方差、标准差等。

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    针对SAS用户：Python数据分析库pandas

    pandas为 Python开发者提供高性能、易用的数据结构和数据分析工具。该包基于NumPy（发音‘numb pie’）中，一个基本的科学计算包，提供ndarray，一个用于数组运算的高性能对象。...Series由整数值索引，并且起始位置是0。 ? SAS示例使用一个DO循环做为索引下标插入数组。 ? 返回Series中的前3个元素。 ? 该示例有2个操作。...Pandas使用两种设计来表示缺失数据，NaN（非数值）和Python None对象。 下面的单元格使用Python None对象代表数组中的缺失值。相应地，Python推断出数组的数据类型是对象。...df.columns返回DataFrame中的列名称序列。 ? 虽然这给出了期望的结果，但是有更好的方法。...该方法应用于使用.loc方法的目标列列表。第05章–了解索引中讨论了.loc方法的详细信息。 ? ? 基于df["col6"]的平均值的填补方法如下所示。.

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    【数据处理包Pandas】数据载入与预处理

    目录 一、数据载入 二、数据清洗 （一）Pandas中缺失值的表示 （二）与缺失值判断和处理相关的方法 三、连续特征离散化 四、哑变量处理 准备工作 导入 NumPy 库和 Pandas 库。...中缺失值的表示 Pandas 表示缺失值的一种方法是使用NaN（Not a Number），它是一个特殊的浮点数；另一种是使用 Python 中的None，Pandas 会自动把None转变成NaN。...2 在缺失值的处理方法中，删除缺失值是常用的方法之一。...Pandas 库中提供了缺失值替换的方法fillna，格式如下： DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False,...limit （对于前向和后向填充）可以连续填充的最大数量 （1）用单个值填充 df.fillna(0) （2）从前向后填充（forward-fill） df.fillna(method='ffill

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    手把手教你做一个“渣”数据师，用Python代替老情人Excel

    拟写此文的灵感来自于人人可访问的免费教程网站，我曾认真阅读并一直严格遵守这篇Python文档，链接如下，相信你也会从该网站中找到很多干货。...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。...Python提供了许多不同的方法来对DataFrame进行分割，我们将使用它们中的几个来了解它是如何工作的。...7、用列表筛选多种数值 ? 8、筛选不在列表或Excel中的值 ? 9、用多个条件筛选多列数据 输入应为列一个表，此方法相当于excel中的高级过滤器功能： ? 10、根据数字条件过滤 ?...11、在Excel中复制自定义的筛选器 ? 12、合并两个过滤器的计算结果 ? 13、包含Excel中的功能 ? 14、从DataFrame获取特定的值 ?

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    数据导入与预处理-课程总结-04~06章

    第4章 pandas数据获取 完整参考： 数据导入与预处理-第4章-pandas数据获取 1.1 数据获取 1.1.1 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...1.1.4 读取json文件 掌握read_json()函数的用法，可以熟练地使用该方法从JSON文件中获取数据 JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式...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。...limit：表示可以连续填充的最大数量。...2.1.4 插补缺失值 pandas中提供了插补缺失值的方法interpolate()，interpolate() 会根据相应的插值方法求得的值进行填充。

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    pandas 入门 1 ：数据集的创建和绘制

    更改这些参数的值以更好地了解它们的用法。...read_csv处理的第一个记录在CSV文件中为头名。这显然是不正确的，因为csv文件没有为我们提供标题名称。...为了纠正这个问题，我们将header参数传递给read_csv函数并将其设置为None（在python中表示null） df = pd.read_csv(Location, header=None) df...与该表一起，最终用户清楚地了解Mel是数据集中最受欢迎的婴儿名称。plot()是一个方便的属性，pandas可以让您轻松地在数据框中绘制数据。我们学习了如何在上一节中找到Births列的最大值。...['Births'].max()] 等于选择Names列WHERE [Births列等于973]中的所有记录 另一种方法可能是使用Sorted dataframe： Sorted ['Names'].

    6.1K10

    04-【久远讲算法】链表——实现无序列表

    列表是我们接触 python 以后，最经常用到的数据类型，列表非常的强大，它为我们提供了很多操作。但是其实不是所有的编程语言都有列表的，而没有列表的编程语言，就要通过别的方式去实现列表的功能。...next 的值默认初始化为 None ，指向 None 的引用代表着该元素后面没有其他元素。 getData 方法主要是用于获取当前节点的数据。...： 无序列表类的生成方法包括有一行代码，self.head = None 即默认该无序列表的头节点为空，不指向任何元素。...，如果指向的节点不为空，则说明该节点后面还有另外的节点存在，计数器加1，如此循环直到 current 指向的节点为空，这就在提醒我们，该节点后没有别的节点了，已经到了列表的尾部，因此我们将返回计数器的个数即可...我们平常的 python 使用中，一般都更常用列表，因此我们以列表为由，引出了它的本质之一，链表。

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    一个真实问题，搞定三个冷门pandas函数

    首先需要构造这样的数据，在Python中我们可以先按照规则生成字符串，然后使用time或datatime模块进行转换，方法很多，但是pandas中如何直接生成呢？...pd.date_range 其实在pandas中生成时间序列数据比其他方法要方便很多，使用.date_range一行代码即可，该函数使用方法为 pandas.date_range(start=None,...也可以通过开始日期与长度生成 上面的默认间隔是1天，当然是可以自定义，比如修改为5天 该方法还支持生成更多的指定形式的时间序列数据，感兴趣的读者可以自行查阅官方文档，现在我们就可以生成示例数据?...pandas.DataFrame.idxmax 如何在pandas中直接定位一组数据中最大/最小值的位置？...可以使用idxmax/idxmin，这个函数不难，直接看一个简单的例子 它可以返回最大值/最小值第一次出现的位置索引！

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    一个真实问题，搞定三个冷门pandas函数

    首先需要构造这样的数据，在Python中我们可以先按照规则生成字符串，然后使用time或datatime模块进行转换，方法很多，但是pandas中如何直接生成呢？...pd.date_range 其实在pandas中生成时间序列数据比其他方法要方便很多，使用.date_range一行代码即可，该函数使用方法为 pandas.date_range(start=None,...也可以通过开始日期与长度生成 上面的默认间隔是1天，当然是可以自定义，比如修改为5天 该方法还支持生成更多的指定形式的时间序列数据，感兴趣的读者可以自行查阅官方文档，现在我们就可以生成示例数据?...pandas.DataFrame.idxmax 如何在pandas中直接定位一组数据中最大/最小值的位置？...可以使用idxmax/idxmin，这个函数不难，直接看一个简单的例子 它可以返回最大值/最小值第一次出现的位置索引！

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    python数据分析——数据分类汇总与统计

    本文将介绍如何使用Python进行数据分类汇总与统计，帮助读者更好地理解和应用数据。 首先，我们需要导入一些常用的Python库，如pandas、numpy和matplotlib等。...提供的方法对数据进行分类汇总。...通过掌握pandas、numpy和matplotlib等库的使用方法，我们可以更好地理解和应用数据，为实际工作和研究提供有力的支持。...第一个阶段，pandas对象中的数据会根据你所提供的一个或多个键被拆分(split)为多组。拆分操作是在对象的特定轴上执行的。...五、数据采样 Pandas中的resample()是一个对常规时间序列数据重新采样和频率转换的便捷的方法,可 以对原样本重新处理,其语法格式如下: resample(rule, how=None,

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    最全攻略：数据分析师必备Python编程基础知识

    在Python中，索引的起始位置为0，例如取list1的第一个位置的元素： list1[0] 1 可以通过”:”符号选取指定序列的位置的元素,例如取第1到第3个位置的元素，注意这种索引取数是前包后不包的...[-1] 4 列表支持加法运算，表示两个或多个列表合并为一个列表，如下所示： [1,2,3]+[4,5,6] [1, 2, 3, 4, 5, 6] 1.2 列表的方法 Python中，列表对象内置了一些方法...中，诸如列表、元组、集合、字典都是可迭代对象，Python为这些对象的遍历提供了更加简洁的写法。...若不太清楚如何使用Python 中（含第三方包和库）的方法和对象，可以查阅相关文档或使用帮助功能，代码中获取帮助信息的方式有多种，比如如下几种： ?np.mean ??...读取数据 1.1 使用Pandas读取文件 Python的Pandas库提供了便捷读取本地结构化数据的方法，这里主要以csv数据为例。

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    数据科学家私藏pandas高阶用法大全 ⛵

    的一列的计数统计，可以使用groupby和count组合，如果要获取2列或更多列组成的分组的计数，可以使用groupby和size组合。...大家都知道，我们可以使用value_counts获取列里的取值计数，但是，如果要获取列中某个值的百分比，我们可以添加normalize=True至value_counts参数设置来完成： import...combine_first()方法根据 DataFrame 的行索引和列索引，对比两个 DataFrame 中相同位置的数据，优先取非空的数据进行合并。...如果调用combine_first()方法的 df1 中数据非空，则结果保留 df1 中的数据，如果 df1 中的数据为空值且传入combine_first()方法的 df2 中数据非空，则结果取 df2...在以下示例中，创建了一个新的排名列，该列按学生的分数对学生进行排名： import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Students': ['John', 'Smith

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    猿创征文｜数据导入与预处理-第3章-pandas基础

    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，也提供了对应属性和方法，我们只需要把数据封装到pandas...提供的数据结构对象中，既可以使用pandas库提供的实用的高效的方法。...pandas中使用reindex()方法实现重新索引功能，该方法会参照原有的Series类对象或DataFrame类对象的索引设置数据：若该索引存在于新对象中，则其对应的数据设为原数据，否则填充为缺失值...，进而获取该列索引对应的一列数据。...的DataFrame类对象和Series类对象中提供了一个plot()方法，使用该方法可以快速地绘制一些常见的图表，包括折线图、柱形图、条形图、直方图、箱形图、饼图等。

    14K20

    猫头虎分享 Python 知识点：pandas--info()函数用法

    本文将详细介绍 pandas.info() 函数的用法，并通过代码示例展示如何使用该函数获取数据框的基本信息。无论你是数据分析小白还是大佬，这篇文章都将为你提供有价值的参考。...背景 在数据分析过程中，我们经常需要了解数据框的结构和基本信息。pandas 提供了多种工具来帮助我们完成这一任务，其中 info() 函数就是一个非常有用的工具。...引言 pandas.info() 函数是 pandas 库中的一个方法，用于快速了解 DataFrame 的基本信息，包括索引类型、列数、非空值计数和数据类型等。这对于数据预处理和分析非常重要。...pandas 是数据分析中不可或缺的工具，掌握其基本方法对于数据处理非常重要。...这是一个非常有用的工具，可以帮助我们快速获取数据框的基本信息，从而更好地进行数据分析和处理。

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