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【译】Python中数据清洗 |Pythonic Data Cleaning With NumPy and Pandas(二)

本文是 使用 Python 进行数据清洗 第二部分翻译,全部翻译文章内容摘要如下 【译】Python中数据清洗 |Pythonic Data Cleaning With NumPy and Pandas...我们数据清洗任务 是把以上不规则行数据整理为整齐数据,我们可以看到每行数据除了一些括号外,没有其它共性特征。 ?...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.png The applymap() method took each element from the DataFrame, passed it to the function, and...applymap()实际是一个行遍历思想,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。

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【译】Python中数据清洗 |Pythonic Data Cleaning With NumPy and Pandas(一)

python中数据清洗 | Pythonic Data Cleaning With NumPy and Pandas[1] Python中数据清洗入门文章,阅读需要一些耐心 生词释意 a handful...我们使用 head()方法查看数据集前几列基本信息。只有少量字段对数据是有用。...我们把需要删除,单独以列表形式,传递给 drop 方法,即可删除 When we inspect the DataFrame again, we’ll see that the unwanted...如果一中含有多个类型,则该类型会是 object,同样字符串类型也会被当成 object 类型....“统计数据每列为空数据个数统计 df.isnull().sum() “查看数据类型统计 df.get_dtype_counts() “dataframe 时候 发现所有 string 类型

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再见 for 循环!pandas 提速 315 倍!

一篇分享了一个从时间处理上加速方法「使用 Datetime 提速 50 倍运行速度!」,本篇分享一个更常用加速骚操作。 for是所有编程语言基础语法,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DataFrame列表中。...pandas.apply方法接受函数callables并沿DataFrame轴(所有行或所有)应用。...在执行此操作之前,如果将date_time设置为DataFrame索引,会更方便: # 将date_time设置为DataFrame索引 df.set_index('date_time', inplace...然后把这些布尔数组传递给DataFrame.loc,将获得一个与这些小时匹配DataFrame切片。然后再将切片乘以适当费率,这就是一种快速矢量化操作了。

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Pandas图鉴(四):MultiIndex

除了从CSV文件中读取和从现有的中建立外,还有一些方法创建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,所以名字xs(代表 "cross-section")背后原因并不完全清楚。它不能用于设置值。...我们看看文档中对命名规则描述: "这个函数是通过类比来命名,即一个集合被重新组织,从水平位置并排(DataFrame)到垂直方向上堆叠(DataFrame索引中)。"...上面的所有操作都是在传统意义理解level这个词(level标签数与DataFrame数相同),向最终用户隐藏index.label和index.code机制。...,没有任何提示(唯一限制是所有标签必须是字符串),产生文件更小,而且工作速度更快(见基准): df.to_parquet('df.parquet')。

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通宵翻译Pandas官方文档,写了这份Excel万字肝货操作!

Series 序列是表示 DataFrame 数据结构。使用序列类似于引用电子表格。 4. Index 每个 DataFrame 和 Series 都有一个索引,它们是数据行标签。...pandas 通过在 DataFrame 中指定单个系列来提供矢量化操作。可以以相同方式分配新DataFrame.drop() 方法DataFrame 中删除一。...在 Pandas 中提取单词最简单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; 它将包括查找表中所有,而不仅仅是单个指定; 它支持更复杂连接操作; 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DataFrame 完成。

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python数据科学系列:pandas入门详细教程

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类似字典访问接口,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执行向量化字符串操作,本质是调用series.str属性系列接口,完成相应字符串操作。...尤为强大是,除了常用字符串操作方法,str属性接口中还集成了正则表达式大部分功能,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个数 ?...需注意是,这里字符串接口与python中普通字符串接口形式很是相近,但二者是不一样

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这几个方法颠覆你对Pandas缓慢观念!

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DataFrame列表中。...实际可以通过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生成器方法,类似scrapy中使用yield用法。...Pandas.apply方法接受函数(callables)并沿DataFrame轴(所有行或所有)应用它们。...然后,当你将这些布尔数组传递给DataFrame.loc索引器时,你将获得一个仅包含与这些小时匹配DataFrame切片。在那之后,仅仅是将切片乘以适当费率,这是一种快速矢量化操作。...以下是将预处理电力消耗DataFrame df存储在HDF5文件中方法: # 创建储存对象,并存为 processed_data data_store = pd.HDFStore('processed_data.h5

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这几个方法会颠覆你看法

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DataFrame列表中。...实际可以通过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生成器方法,类似scrapy中使用yield用法。...Pandas.apply方法接受函数(callables)并沿DataFrame轴(所有行或所有)应用它们。...然后,当你将这些布尔数组传递给DataFrame.loc索引器时,你将获得一个仅包含与这些小时匹配DataFrame切片。在那之后,仅仅是将切片乘以适当费率,这是一种快速矢量化操作。...以下是将预处理电力消耗DataFrame df存储在HDF5文件中方法: # 创建储存对象,并存为 processed_data data_store = pd.HDFStore('processed_data.h5

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Pandas中替换值简单方法

这可能涉及从现有创建,或修改现有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。...在这篇文章中,让我们具体看看在 DataFrame中替换值和子字符串。当您想替换每个值或只想编辑值一部分时,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()中字符串...Pandas 中 replace 方法允许您在 DataFrame指定系列中搜索值,以查找随后可以更改值或子字符串。...否则,replace 方法只会更改“Of The”值,因为它只会匹配整个值。 您可以通过匹配确切字符串并提供您想要更改整个值来完成我们上面所做相同事情,如下所示。

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Pandas

属性: info:基本信息 columns:列名 size shape len:查看某行数 count:查看某有效值(非空)个数 方法 head(): tail(): 创建 DataFrame...访问方式,既可以使用 se.index[2]获取行索引值进行访问,也可以直接调用行索引值进行访问,不过比较方便是,索引值可以是一个可以被翻译为日期字符串(功能比较灵活,甚至可以输入年份字符串匹配所有符合年份数据...()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连接起来(完成 SQl 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 dfs,默认使用行索引匹配也支持一个 df 行索引英语另一个 df 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 来在合并轴创建层次索引) s1=pd.DataFrame( { 'height

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pandas时间序列常用方法简介

在进行时间相关数据分析时,时间序列处理是自然而然事情,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,则可直接调用相应属性;若该时间序列是dataframe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,两数据分别为数值型和字符串型 ? 2.运用to_datetime将B字符串格式转换为时间序列 ?...实际,这是pandas行索引访问通用策略,即模糊匹配。...当然,虽然同样是执行模糊匹配,但对于时间序列和字符串序列匹配策略还是略有不同:时间序列执行模糊匹配是"截断式",即只要当前匹配,则进行筛选保留;而字符串序列执行模糊匹配是"比较式",也就是说在执行范围查询时实际是将各索引逐一与查询范围进行比较字符串大小

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大数据随记 —— DataFrame 与 RDD 之间相互转换

② 通过编程借口与 RDD 进行交互获取 Schema,并动态创建 DataFrame,在运行时决定及其类型。...DataFrame数据结构信息,即为 Scheme ① 通过反射获取 RDD 内 Scheme (使用条件)已知类 Schema,使用这种基于反射方法会让代码更加简洁而且效果也更好。...这种方法好处是,在运行时才知道数据以及类型情况下,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 RDD 第二步基于 structType 类型创建 Schema,与第一步创建 RDD 想匹配 第三步通过 SQLContext...{StructType,StructField,StringType} // 根据自定义字符串 schema 信息产生 DataFrame Schema val

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盘点66个Pandas函数,轻松搞定“数据清洗”!

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操作。在此基础我又扩展了几倍,全文较长,建议先收藏。...Pandas 是基于NumPy一种工具,该工具是为解决数据分析任务而创建。它提供了大量能使我们快速便捷地处理数据函数和方法。...split 分割字符串,将一扩展为多 strip、rstrip、lstrip 去除空白符、换行符 findall 利用正则表达式,去字符串匹配,返回查找结果列表 extract、extractall...接受正则表达式,抽取匹配字符串(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字符串,可以使用contains()这个方法。 例如,筛选户籍地址中包含“黑龙江”这个字符所有行。

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Python之Pandas中Series、DataFrame实践

2. pandas数据结构DataFrame是一个表格型数据结构,它含有一组有序,每可以是不同值类型(数值、字符串、布尔值)。...和Series之间算数运算默认情况下会将Series索引项 匹配DataFrame,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 NumPyufuncs(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或各行所行成一维数组可用apply方法。 7....排序和排名 要对行或索引进行排序(按字典顺序),可使用sort_index方法,它将返回一个已排序新对象;对于DataFrame,则可以根据任意一个轴索引进行排序。 8.

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pandas 筛选数据 8 个骚操作

, columns=boston.feature_names) 1. [] 第一种是最快捷方便,直接在dataframe[]中写筛选条件或者组合条件。...=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功能是要把满足条件筛选出来。...where接受条件需要是布尔类型,如果不满足匹配条件,就被赋值为默认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是一样。...>>> train.isnull().any(axis=1).sum() >>> 708 以上便是今天全部内容了,如果你喜欢今天内容,希望你能在下方点个赞和在看支持我,谢谢!

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南(十五)

DataFrame,每个元素一行,每个正则表达式捕获组一 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 len...此外,对list类型元素进行操作.str方法在此类Series不可用。 警告 系列类型是推断,允许类型为(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() 在分隔符拆分字符串 rsplit() 在字符串分隔符上工作,从字符串末尾开始分割 get() 索引到每个元素(检索第 i 个元素)...join() 使用传递分隔符将 Series 中每个元素字符串连接起来 get_dummies() 在分隔符拆分字符串,返回虚拟变量 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 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

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Records: 让 Python 数据库操作更简单

Kenneth Reitz 希望能够将这种设计理念应用到数据库操作,因此他创建了 Python-Records。Python-Records 在发布后,受到了 Python 社区热烈欢迎。...Tablib 是一个强大 Python 库,用于处理表格数据。Pythonic:Python-Records 设计哲学是 “Pythonic”,即尽可能地遵循 Python 设计哲学和编程习惯。...这可能是因为你数据库连接字符串不正确,或者你数据库服务器没有正确配置。解决这个问题方法是检查你数据库连接字符串,并确保你数据库服务器已经正确配置。...这可能是因为你数据类型不匹配,或者你数据结构不正确。解决这个问题方法是检查你数据,并确保它们类型和结构都是正确。...它 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 DataFrame

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解决pandas.core.frame.DataFrame格式数据与numpy.ndarray格式数据不一致导致无法运算问题

问题描述在pandasDataFrame格式数据中,每一可以是不同数据类型,如数值型、字符串型、日期型等。而ndarray格式数据需要每个元素都是相同类型,通常为数值型。...A,整数型B和字符串C。...我们尝试将A转换为ndarray进行运算,但是会出现类型不匹配错误。...但是由于DataFrame包含了字符串(产品名称)和数值(销售数量和单价),我们无法直接进行运算。...我们希望通过计算​​Quantity​​和​​Unit Price​​乘积来得到每个产品销售总额。但是由于中包含了不同数据类型(字符串和数值),导致无法进行运算。

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