本文是 使用 Python 进行数据清洗 第二部分翻译，全部翻译的文章内容摘要如下 【译】Python中的数据清洗 |Pythonic Data Cleaning With NumPy and Pandas...我们的数据清洗任务 是把以上不规则的行数据整理为整齐的数据,我们可以看到每行数据除了一些括号外，没有其它的共性特征。 ?...美国州名称用【edit】字符串分割 We can take advantage of this pattern by creating a list of (state, city) tuples and...数据清理-增加列.png The applymap() method took each element from the DataFrame, passed it to the function, and...applymap()实际上是一个行遍历的思想，在处理数据时，每一行都可以对应回调函数，自定义来处理数据。
python中的数据清洗 | Pythonic Data Cleaning With NumPy and Pandas[1] Python中的数据清洗入门文章，阅读需要一些耐心 生词释意 a handful...我们使用 head()方法查看数据集的前几列基本信息。只有少量的字段对数据是有用的。...我们把需要删除的列，单独以列表的形式，传递给 drop 方法，即可删除 When we inspect the DataFrame again, we’ll see that the unwanted...如果一列中含有多个类型,则该列的类型会是 object,同样字符串类型的列也会被当成 object 类型....“统计数据每列为空的数据个数的统计 df.isnull().sum() “查看数据的类型统计 df.get_dtype_counts() “dataframe 的时候 发现所有 string 类型的
上一篇分享了一个从时间处理上的加速方法「使用 Datetime 提速 50 倍运行速度！」，本篇分享一个更常用的加速骚操作。 for是所有编程语言的基础语法，初学者为了快速实现功能，依懒性较强。...其次，它使用不透明对象范围(0，len(df))循环，然后再应用apply_tariff()之后，它必须将结果附加到用于创建新DataFrame列的列表中。...pandas的.apply方法接受函数callables并沿DataFrame的轴(所有行或所有列)应用。...在执行此操作之前，如果将date_time列设置为DataFrame的索引，会更方便： # 将date_time列设置为DataFrame的索引 df.set_index('date_time', inplace...然后把这些布尔数组传递给DataFrame的.loc，将获得一个与这些小时匹配的DataFrame切片。然后再将切片乘以适当的费率，这就是一种快速的矢量化操作了。
除了从CSV文件中读取和从现有的列中建立外，还有一些方法来创建MultiIndex。...它感觉不够Pythonic，尤其是在选择多个层次时。 这个方法无法同时过滤行和列，所以名字xs（代表 "cross-section"）背后的原因并不完全清楚。它不能用于设置值。...我们看看文档中对命名规则的描述： "这个函数是通过类比来命名的，即一个集合被重新组织，从水平位置上的并排（DataFrame的列）到垂直方向上的堆叠（DataFrame的索引中）。"...上面的所有操作都是在传统意义上理解level这个词（level标签数与DataFrame中的列数相同），向最终用户隐藏index.label和index.code的机制。...，没有任何提示（唯一的限制是所有列的标签必须是字符串），产生的文件更小，而且工作速度更快（见基准）： df.to_parquet('df.parquet')。
Series 序列是表示 DataFrame 的一列的数据结构。使用序列类似于引用电子表格的列。 4. Index 每个 DataFrame 和 Series 都有一个索引，它们是数据行上的标签。...pandas 通过在 DataFrame 中指定单个系列来提供矢量化操作。可以以相同的方式分配新列。DataFrame.drop() 方法从 DataFrame 中删除一列。...在 Pandas 中提取单词最简单的方法是用空格分割字符串，然后按索引引用单词。请注意，如果您需要，还有更强大的方法。...； 如果匹配多行，则每个匹配都会有一行，而不仅仅是第一行； 它将包括查找表中的所有列，而不仅仅是单个指定的列； 它支持更复杂的连接操作； 其他注意事项 1....查找和替换 Excel 查找对话框将您带到匹配的单元格。在 Pandas 中，这个操作一般是通过条件表达式一次对整个列或 DataFrame 完成。
更python的做法 朴素想法应该是够用的，但是不美观，不够pythonic，看着很别扭。...boolean index stackoverflow里有人提问如何将离散数据进行二分类，把小于和大于某个值的数据分到两个DataFrame中。...直接用df1 = df[df["Sales"]>=s]这样的语句就可以完成。 但是这在我们的场景上并不太适用。当然，可以提前遍历一遍把title做成集合再循环遍历，不过这也不是很pythonic。...groupby 同样是上面那个问题，有人提到可以使用groupby方法。groupby听着就很满足我的需求，它让我想起了SQL里面的同名功能。...df.groupby('ColumnName').groups可以显示所有的列中的元素。
正因如此，可以从两个角度理解series和dataframe： series和dataframe分别是一维和二维数组，因为是数组，所以numpy中关于数组的用法基本可以直接应用到这两个数据结构，包括数据创建...所以从这个角度讲，pandas数据创建的一种灵活方式就是通过字典或者嵌套字典，同时也自然衍生出了适用于series和dataframe的类似字典访问的接口，即通过loc索引访问。...字符串向量化，即对于数据类型为字符串格式的一列执行向量化的字符串操作，本质上是调用series.str属性的系列接口，完成相应的字符串操作。...尤为强大的是，除了常用的字符串操作方法，str属性接口中还集成了正则表达式的大部分功能，这使得pandas在处理字符串列时，兼具高效和强力。例如如下代码可用于统计每个句子中单词的个数 ?...需注意的是，这里的字符串接口与python中普通字符串的接口形式上很是相近，但二者是不一样的。
其次，它使用不透明对象范围(0，len(df))循环，然后在应用apply_tariff()之后，它必须将结果附加到用于创建新DataFrame列的列表中。...实际上可以通过pandas引入itertuples和iterrows方法可以使效率更快。这些都是一次产生一行的生成器方法，类似scrapy中使用的yield用法。...Pandas的.apply方法接受函数(callables)并沿DataFrame的轴(所有行或所有列)应用它们。...然后，当你将这些布尔数组传递给DataFrame的.loc索引器时，你将获得一个仅包含与这些小时匹配的行的DataFrame切片。在那之后，仅仅是将切片乘以适当的费率，这是一种快速的矢量化操作。...以下是将预处理电力消耗DataFrame df存储在HDF5文件中的方法： # 创建储存对象，并存为 processed_data data_store = pd.HDFStore('processed_data.h5
这可能涉及从现有列创建新列，或修改现有列以使它们适合更易于使用。为此，Pandas 提供了多种方法，您可以使用这些方法来处理 DataFrame 中所有数据类型的列。...在这篇文章中，让我们具体看看在 DataFrame 中的列中替换值和子字符串。当您想替换列中的每个值或只想编辑值的一部分时，这会派上用场。 如果您想继续，请在此处下载数据集并加载下面的代码。...import pandas as pd df = pd.read_csv('WordsByCharacter.csv') 使用“替换”来编辑 Pandas DataFrame 系列（列）中的字符串...Pandas 中的 replace 方法允许您在 DataFrame 中的指定系列中搜索值，以查找随后可以更改的值或子字符串。...否则，replace 方法只会更改“Of The”的列值，因为它只会匹配整个值。 您可以通过匹配确切的字符串并提供您想要更改的整个值来完成我们上面所做的相同的事情，如下所示。
属性： info:基本信息 columns:列名 size shape len：查看某列的行数 count:查看某列的有效值（非空）的个数 方法 head(): tail(): 创建 DataFrame...的访问方式，既可以使用 se.index[2]获取行索引的值进行访问，也可以直接调用行索引值进行访问，不过比较方便的是，索引值可以是一个可以被翻译为日期的字符串（功能比较灵活，甚至可以输入年份的字符串匹配所有符合年份的数据...()方法 多个 dataframe 连接(通过 index 匹配进行)(Join and Merge) 通过一个或多个键将两个数据集的列连接起来（完成 SQl 的 join 操作）:pandas.merge...） df.join()方法适用于那些 index 相似或者相同且没有重复列的 dfs,默认使用行索引匹配也支持一个 df 的行索引英语另一个 df 的列索引 join 起来 left1 = pd.DataFrame...数据横向、纵向堆叠：pandas.concat([],axis=,join=)（可以通过 keys 来在合并轴上创建层次索引） s1=pd.DataFrame( { 'height
在进行时间相关的数据分析时，时间序列的处理是自然而然的事情，从创建、格式转换到筛选、重采样和聚合统计，pandas都提供了全套方法支持，用的熟练简直是异常丝滑。 ?...需要指出，时间序列在pandas.dataframe数据结构中，当该时间序列是索引时，则可直接调用相应的属性；若该时间序列是dataframe中的一列时，则需先调用dt属性再调用接口。...举例如下： 1.首先创建数据结构如下，其中初始dataframe索引是时间序列，两列数据分别为数值型和字符串型 ? 2.运用to_datetime将B列字符串格式转换为时间序列 ?...实际上，这是pandas行索引访问的通用策略，即模糊匹配。...当然，虽然同样是执行的模糊匹配，但对于时间序列和字符串序列的匹配策略还是略有不同：时间序列执行的模糊匹配是"截断式"，即只要当前匹配，则进行筛选保留；而字符串序列执行的模糊匹配是"比较式"，也就是说在执行范围查询时实际上是将各索引逐一与查询范围进行比较字符串大小
② 通过编程借口与 RDD 进行交互获取 Schema，并动态创建 DataFrame，在运行时决定列及其类型。...DataFrame 中的数据结构信息，即为 Scheme ① 通过反射获取 RDD 内的 Scheme （使用条件）已知类的 Schema，使用这种基于反射的方法会让代码更加简洁而且效果也更好。...这种方法的好处是，在运行时才知道数据的列以及列的类型的情况下，可以动态生成 Schema。...可以通过以下三步创建 DataFrame： 第一步将 RDD 转为包含 row 对象的 RDD 第二步基于 structType 类型创建 Schema，与第一步创建的 RDD 想匹配 第三步通过 SQLContext...{StructType,StructField,StringType} // 根据自定义的字符串 schema 信息产生 DataFrame 的 Schema val
大家好，我是小五 之前黄同学曾经总结过一些Pandas函数，主要是针对字符串进行一系列的操作。在此基础上我又扩展了几倍，全文较长，建议先收藏。...Pandas 是基于NumPy的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。它提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。...split 分割字符串，将一列扩展为多列 strip、rstrip、lstrip 去除空白符、换行符 findall 利用正则表达式，去字符串中匹配，返回查找结果的列表 extract、extractall...接受正则表达式，抽取匹配的字符串(一定要加上括号) 举例： df.insert(2, "姓名", df["姓"].str.cat(df["名"], sep="")) 输出：...如果想直接筛选包含特定字符的字符串，可以使用contains()这个方法。 例如，筛选户籍地址列中包含“黑龙江”这个字符的所有行。
2. pandas的数据结构DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值的）。...和Series之间的算数运算默认情况下会将Series的索引项 匹配到DataFrame的列，然后沿着行一直向下广播。...（如果希望匹配行且在列上广播，则必须使用算数运算方法） 6....函数应用和映射 NumPy的ufuncs（元素级数组方法）也可用操作pandas对象 DataFrame中将函数应用到由各列或各行所行成的一维数组上可用apply方法。 7....排序和排名 要对行或列索引进行排序（按字典顺序），可使用sort_index方法，它将返回一个已排序的新对象；对于DataFrame，则可以根据任意一个轴上的索引进行排序。 8.
, columns=boston.feature_names) 1. [] 第一种是最快捷方便的，直接在dataframe的[]中写筛选的条件或者组合条件。...=True：regex ：如果为True，则假定第一个字符串是正则表达式，否则还是字符串 5. where/mask 在SQL里，我们知道where的功能是要把满足条件的筛选出来。...where接受的条件需要是布尔类型的，如果不满足匹配条件，就被赋值为默认的NaN或其他指定值。...# 常用方式 train[train.Age > 25] # query方式 train.query('Age > 25') 上面的两种方式效果上是一样的。...>>> train.isnull().any(axis=1).sum() >>> 708 以上便是今天的全部内容了，如果你喜欢今天的内容，希望你能在下方点个赞和在看支持我，谢谢！
DataFrame，每个元素一行，每个正则表达式捕获组一列 extractall() 对每个元素调用re.findall，返回一个 DataFrame，每个匹配项一行，每个正则表达式捕获组一列 len...此外，对list类型元素进行操作的.str方法在此类Series上不可用。 警告 系列的类型是推断的，允许的类型为（即字符串）。 一般来说，.str访问器仅用于处理字符串。...方法摘要 方法 描述 cat() 连接字符串 split() 在分隔符上拆分字符串 rsplit() 在字符串上的分隔符上工作，从字符串的末尾开始分割 get() 索引到每个元素（检索第 i 个元素）...join() 使用传递的分隔符将 Series 中每个元素的字符串连接起来 get_dummies() 在分隔符上拆分字符串，返回虚拟变量的 DataFrame contains() 如果每个字符串包含模式...，返回一个 DataFrame，每个元素一行，每个正则表达式捕获组一列 extractall() 对每个元素调用re.findall，返回一个 DataFrame，每个匹配一行，每个正则表达式捕获组一列
Kenneth Reitz 希望能够将这种设计理念应用到数据库操作上，因此他创建了 Python-Records。Python-Records 在发布后，受到了 Python 社区的热烈欢迎。...Tablib 是一个强大的 Python 库，用于处理表格数据。Pythonic：Python-Records 的设计哲学是 “Pythonic”，即尽可能地遵循 Python 的设计哲学和编程习惯。...这可能是因为你的数据库连接字符串不正确，或者你的数据库服务器没有正确配置。解决这个问题的方法是检查你的数据库连接字符串，并确保你的数据库服务器已经正确配置。...这可能是因为你的数据类型不匹配，或者你的数据结构不正确。解决这个问题的方法是检查你的数据，并确保它们的类型和结构都是正确的。...它的 API 设计得非常直观，即使是初学者也能快速上手。它还提供了一种非常方便的方式来处理查询结果，可以轻松地将结果转换为列表、字典或者 Pandas 的 DataFrame。
） DataFrame是表格数据结构，包含列的有序集合。...每列可以是不同的类型。 DataFrame同时具有行索引和列索引，类似于Series的字典。行和列操作大致是对称实现的。 索引DataFrame时返回的列是底层数据的视图，而不是副本。...要获取副本，请使用Series的复制方法。...year 0 5.0 VA 2012 1 5.1 VA 2013 2 5.2 VA 2014 3 4.0 MD 2014 4 4.1 MD 2015 指定列的序列来创建DataFrame： df_2...的列上匹配Series的索引，向下广播行并合并不匹配的索引： ser_9 = Series(range(3), index=['a', 'd', 'e']) ser_9 ''' a 0 d
记得根据实际情况选择合适的方法，以保证数据质量和模型效果。3. 多列操作与函数应用Pandas提供了强大的方法来对多列进行操作，并能够轻松地应用自定义函数。...Pandas提供了便捷的方法来实现这一点：数据合并# 创建两个示例数据集df1 = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],...文本数据处理Pandas还提供了处理文本数据的功能，可以进行字符串操作、正则表达式匹配等：字符串操作# 创建示例数据集data = {'Text': ['foo', 'bar', 'baz']}df =...pd.DataFrame(data)# 字符串方法操作df['Text_Length'] = df['Text'].str.len() # 计算字符串长度df['Text_Upper'] = df[...'Text'].str.upper() # 将字符串转换为大写print(df)正则表达式匹配# 创建示例数据集data = {'Text': ['foo123', 'bar456', 'baz789
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