使用pandas Dataframe，可以轻松添加/删除列，切片，建立索引以及处理空值。 现在，我们已经了解了pandas的基本功能，我们将专注于专门用于特征工程的pandas。 !...在这里，我们以正确的顺序成功地将该列转换为标签编码的列。 用于独热编码的get_dummies() 获取虚拟变量是pandas中的一项功能，可帮助将分类变量转换为独热变量。...如果尝试将连续变量划分为五个箱，则每个箱中的观测数量将大致相等。...不能保证每个bin中观测值的分布都是相等的。 如果我们要对像年龄这样的连续变量进行分类，那么根据频率对它进行分类将不是一个合适的方法。...我们仅通过一个日期-时间变量就能检索到的信息量起初是令人惊讶的，但一旦掌握了它，下次我们在数据集中看到一个日期-时间变量时，你就会立即着手处理它。
在本文中，我将分享一些Python函数，它们可以帮助我们进行数据清理，特别是在以下方面： 删除未使用的列 删除重复项 数据映射 处理空数据 入门 我们将在这个项目中使用pandas，让我们安装包。...删除重复项 让我们使用此函数检查此数据集中的重复项。 df[df.duplicated(keep=False)] ? keep允许一些参数检查重复项。...在本例中，我希望显示所有的重复项，因此传递False作为参数。现在我们已经看到这个数据集中存在重复项，我想删除它们并保留第一个出现项。下面的函数用于保留第一个引用。...如果删除了重复项，df[df.duplicated(keep=False)]将返回null。...在该方法中，如果缺少任何单个值，则整个记录将从分析中排除。 如果我们确信这个特征（列）不能提供有用的信息或者缺少值的百分比很高，我们可以删除整个列。
2023-03-22：给定一个字符串str， 如果删掉连续一段子串，剩下的字符串拼接起来是回文串， 那么该删除叫做有效的删除。 返回有多少种有效删除。...具体实现 首先，我们来看如何判断一个字符串是否是回文串。我们可以使用双指针法，即左右指针分别指向字符串的头部和尾部，然后向中间扫描，逐个比较对应位置上的字符。...若对应位置上的字符不相等，则该字符串不是回文串；否则，该字符串是回文串。 接着，我们来考虑如何枚举所有的子串。...在每次循环中，我们都将s[0:i]和s[j+1:n-1]拼接起来得到新的字符串，然后再判断该字符串是否是回文串，如果是，则计数器ans加1。...解法2：Manacher算法 算法思路 Manacher算法是专门用于求解回文子串问题的经典算法。思想是利用已经求解出的回文子串来推导新的回文子串，从而减少重复计算。
2023-03-22：给定一个字符串str，如果删掉连续一段子串，剩下的字符串拼接起来是回文串，那么该删除叫做有效的删除。返回有多少种有效删除。...具体实现首先，我们来看如何判断一个字符串是否是回文串。我们可以使用双指针法，即左右指针分别指向字符串的头部和尾部，然后向中间扫描，逐个比较对应位置上的字符。...若对应位置上的字符不相等，则该字符串不是回文串；否则，该字符串是回文串。接着，我们来考虑如何枚举所有的子串。...在每次循环中，我们都将s0:i和sj+1:n-1拼接起来得到新的字符串，然后再判断该字符串是否是回文串，如果是，则计数器ans加1。...解法2：Manacher算法算法思路Manacher算法是专门用于求解回文子串问题的经典算法。思想是利用已经求解出的回文子串来推导新的回文子串，从而减少重复计算。
删除日志里重复的数据（同一天玩家可以登录多次，故而只需要保留一条即可） 我们看到上面处理过的数据，可以发现role_id为570837202的用户在1月8日存在多条记录，为方便后续计算，这里需要进行去重处理...第四步，计算差值 这一步是辅助操作，使用第三步中的辅助列与用户登录日期做差值得到一个日期，若某用户某几列该值相同，则代表这几天属于连续登录 因为辅助列是float型，我们在做时间差的时候需要用到to_timedelta...且unit='d'用来表示减去的是天数，这样获得的差值就会是一个日期 df['date_sub'] = df['@timestamp'] - pd.to_timedelta(df['辅助列'],unit...='d') #计算登录日期与组内排序的差值（是一个日期） ?...第六步，计算每个用户连续登录最大天数 这里用到的是sort_values和first方法，对每个用户连续登录天数做组内排序（降序），再取第一个值即为该用户连续登录最大天数 data = data.sort_values
我们可以用多种不同的方式构建一个DataFrame，但对于少量的值，通常将其指定为 Python 字典会很方便，其中键是列名，值是数据。...过滤 在 Excel 中，过滤是通过图形菜单完成的。 可以通过多种方式过滤数据框，其中最直观的是使用布尔索引。...在 Pandas 中，您通常希望在使用日期进行计算时将日期保留为日期时间对象。输出部分日期（例如年份）是通过电子表格中的日期函数和 Pandas 中的日期时间属性完成的。...如果找到子字符串，则该方法返回其位置。如果未找到，则返回 -1。请记住，Python 索引是从零开始的。 tips["sex"].str.find("ale") 结果如下： 3....删除重复项 Excel 具有删除重复值的内置功能。熊猫通过 drop_duplicates() 支持这一点。
2.1.2 删除缺失值 pandas中提供了删除缺失值的方法dropna()，dropna()方法用于删除缺失值所在的一行或一列数据，并返回一个删除缺失值后的新对象。...keep：表示采用哪种方式保留重复项，该参数可以取值为’first’（默认值）、 'last '和 ‘False’，其中’first’代表删除重复项，仅保留第一次出现的数据项；'last '代表删除重复项...2.3.2 重复值的处理 重复值的一般处理方式是删除，pandas中使用drop_duplicates()方法删除重复值。...，该参数可以取值为’first’（默认值）、 'last ‘和’False’，其中’first’代表删除重复项，仅保留第一次出现的数据项；'last '代表删除重复项，仅保留最后一次出现的数据项；'False...’表示删除所有的重复项。
大家好，我是Python进阶者。 一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【蒋卫涛】的粉丝问了一个Python自动化办公的题目，这里拿出来给大家分享。 下面是他的原始数据。...方法一：分别取日期与小时，按照日期和小时删除重复项 import pandas as pd excel_filename = '数据.xlsx' df = pd.read_excel(excel_filename...) # print(df) # 方法一：分别取日期与小时，按照日期和小时删除重复项 df['day'] = df['SampleTime'].dt.day # 提取日期列 df['hour'] =...：对日期时间进行重新格式，并按照新的日期时间删除重复项（会引入新列） df['new'] = df['SampleTime'].dt.strftime('%Y-%m-%d %H') df = df.drop_duplicates...本来【瑜亮老师】还想用ceil向上取整试试，结果发现不对，整点的会因为向上取整而导致数据缺失，比如8:15，向上取整就是9点，如果同一天中刚好9:00也有一条数据，那么这个9点的数据就会作为重复的数据而删除
Python-for-data-时间序列、频率和移位 本文中主要介绍的是pandas中时间序列基础、日期生成及选择、频率和移位等。 ?...时间序列基础 pandas中的基础时间序列种类是时间戳索引的Series；在pandas的外部则表现为Python字符串或者datatime对象。 时间序列作为S型数据索引（不连续） ?...生成连续的S型数据索引 通过date_range方法实现，4个参数： 开始时间 结束时间 频率，默认是天 指定的长度 时间序列算术上的对齐 ? 索引、选择、子集 索引 ? 选择 ?...重复索引的处理 ?...频率和日期偏置 pandas中的频率由基础频率和倍数频率组成。 基础频率通常会有字符串别名 基础频率前面放置一个倍数，形成倍数频率 ? 生成带频率的数据 ?
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。...缺失值与重复值 Pandas清洗数据时，判断缺失值一般采用isnull()方法。...df.fillna(50) 输出： Pandas清洗数据时，判断重复值一般采用duplicated()方法。如果想要直接删除重复值，可以使用drop_duplicates() 方法。...，此时DataFrame或Series类型的数据不再是连续的索引，可以使用reset_index()重置索引。...如果大家有在工作生活中进行“数据清洗”非常有用的Pandas函数，也可以在评论区交流。
索引（Index）： 索引是用于标识每个元素的标签，可以是整数、字符串、日期等类型的数据。索引提供了对 Series 中数据的标签化访问方式。...如果传入的是一个字典，则 map() 函数将会使用字典中键对应的值来替换 Series 中的元素。如果传入的是一个函数，则 map() 函数将会使用该函数对 Series 中的每个元素进行转换。...如果method被指定，对于连续的空值，这段连续区域，最多填充前 limit 个空值（如果存在多段连续区域，每段最多填充前 limit 个空值）。...如果method未被指定， 在该axis下，最多填充前 limit 个空值（不论空值连续区间是否间断）downcast：dict, default is None，字典中的项为，为类型向下转换规则。...，如果填入整数n，则表示将x中的数值分成等宽的n份（即每一组内的最大值与最小值之差约相等）；如果是标量序列，序列中的数值表示用来分档的分界值如果是间隔索引，“ bins”的间隔索引必须不重叠举个例子import
今天我想和大家分享一下关于爬虫数据的整理与处理的技巧，并介绍一些Python爬虫的实践经验。如果你正在进行数据工作，那么整理和处理数据是无法避免的一项工作。...Pandas和NumPy是我们进行数据处理时常用的工具，它们提供了许多方便的函数和方法。 ...2.数据整理之去除重复项 ```python df=df.drop_duplicates() ``` 在爬虫数据中，可能会存在一些重复的数据项，对于后续的分析和处理，这些重复项是没有意义的。...一种是删除包含缺失值的行，另一种是用指定值（如0）进行替换。 ...只有进行有效的数据整理和处理，我们才能更好地分析和利用爬取的数据。当然，这里分享的只是其中一部分技巧，数据整理是一个广泛而复杂的领域，还有很多其他的方法和工具可以应用。
示例3：数据清洗和转换 数据清洗是数据分析中的一个重要步骤，Pandas提供了多种方法来处理缺失值和重复数据。...import pandas as pd import numpy as np # 创建一个包含缺失值和重复项的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，删除重复项 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)和重复项的DataFrame。...然后使用fillna方法将所有缺失值替换为0，使用drop_duplicates方法删除重复的行。这样我们就得到了一个干净、整洁的数据集。
keep：删除重复项并保留第一次出现的项取值可以为 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...，所以该方法返回一个由布尔值组成的Series对象，它的行索引保持不变，数据则变为标记的布尔值 强调注意： （1）只有数据表中两个条目间所有列的内容都相等时，duplicated()方法才会判断为重复值...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。 ...dropna：表示是否将旋转后的缺失值删除，若设为True，则表示自动过滤缺失值，设置为 False则相反。 ...4.2 离散化连续数据 Pandas 的 cut ()函数能够实现离散化操作。 4.2.1 cut ()函数 x：表示要分箱的数组，必须是一维的。 bins：接收int和序列类型的数据。
，近年来一直位居编程语言热度头部位置，而数据科学领域最受欢迎的python工具库之一是 Pandas。...图片Pandas的功能与函数极其丰富，要完全记住和掌握是不现实的（也没有必要），资深数据分析师和数据科学家最常使用的大概有二三十个函数。在本篇内容中，ShowMeAI 把这些功能函数总结为10类。...图片 5.处理重复我们手上的数据集很可能存在重复记录，某些数据意外两次输入到数据源中，清洗数据时删除重复项很重要。...以下函数很常用：duplicated: 识别DataFrame中是否有重复，可以指定使用哪些列来标识重复项。drop_duplicates：从 DataFrame 中删除重复项。...一般建议大家先使用 duplicated检查重复项，确定业务上需要删除重复项，再使用这个函数。图片 6.处理缺失值现实数据集中基本都会存在缺失值的情况，下面这些函数常被用作检查和处理缺失值。
查看 pandas 及其支持项的版本 使用 pd.__version__ 查看 pandas 的版本。 ? 查看所有 pandas 的支持项版本，使用 show_versions 函数。...比如，查看 Python、pandas、Numpy、matplotlib 等支持项的版本。 ? 2....，这是因为 data 目录里还有一个叫 stocks.csv 的文件，如果用 *，会读取出 4 个文件，而不是原文中的 3 个文件。 ? 生成的 DataFrame 索引有重复值，见 “0、1、2”。...注意：如果索引值有重复、不唯一，这种方式会失效。 13. 根据多个类别筛选 DataFrame 预览 movies。 ? 查看 genre（电影类型）列。 ?...把连续型数据转换为类型数据 下面看一下泰坦尼克数据集的年龄（Age）列。 ? 这一列是连续型数据，如果想把它转换为类别型数据怎么办？ 这里可以用 cut 函数把年龄划分为儿童、青年、成人三个年龄段。
(str)：时间提取字符串 其中，pd.to_datetime可接受单个或多个日期数值，具体类型包括数值型、字符串、数组或pd.series等序列，其中字符串日期格式几乎包含了所有可能的组成形式，例如...反之，对于日期格式转换为相应的字符串形式，pandas则提供了时间格式的"dt"属性，类似于pandas为字符串类型提供了str属性及相应方法，时间格式的"dt"属性也支持大量丰富的接口。...04 重采样 重采样是pandas时间序列中的一个特色操作，在有些连续时间记录需要按某一指定周期进行聚合统计时尤为有效，实现这一功能的函数主要是resample。...在完成4小时降采样的基础上，如果此时需要周期为2小时的采样结果，则就是上采样。...以差值窗口长度=1为例，实际上此时只是简单的执行当前值与其前一个值的差，其应用shift的等价形式即为： ? 3.rolling，这是一个原原本本的滑动窗口，适用场景是连续求解一段时间内的某一指标。
标签：Python与Excel,pandas 这是一个重要的话题，因为我们将在pandas中大量使用这些技术。Python列表索引和切片是指如何从列表或类似数组的对象中选择和筛选数据。...append和extend的区别，append添加1个项目，extend添加一个列表。 remove()：从列表中删除项目元素。 pop()：从列表中删除最后一项元素，并将其返回。...选择项目元素 图2 从列表末尾访问项目元素 图3 切片/选择各种项目 python列表使用符号[n:m]来表示一个“切片”，字面上是指从第n项到第m项的多个连续项。...图7 从列表中删除重复值 列表可以包含任何类型的数据项，包括重复项。有几种方法可以删除重复的值，这里将介绍一种更具python风格的方法。为此，我们需要了解另一种数据结构：集（set）。...集是不同项的无序集合，使用一对花括号来表示集。 这里的思路是首先将列表转换为一个集（因此保留不同的项），然后将集转换回列表。参见以下示例： 图8
重复值主要有两种处理方式：删除和保留，其中删除重复值是比较常见的方式，其目的在于保留唯一的数据记录。...2.1.2 删除缺失值 pandas中提供了删除缺失值的方法dropna()，dropna()方法用于删除缺失值所在的一行或一列数据，并返回一个删除缺失值后的新对象。...keep：表示采用哪种方式保留重复项，该参数可以取值为’first’（默认值）、 'last '和 ‘False’，其中’first’代表删除重复项，仅保留第一次出现的数据项；'last '代表删除重复项...2.2.2 重复值的处理 重复值的一般处理方式是删除，pandas中使用drop_duplicates()方法删除重复值。...，该参数可以取值为’first’（默认值）、 'last ‘和’False’，其中’first’代表删除重复项，仅保留第一次出现的数据项；'last '代表删除重复项，仅保留最后一次出现的数据项；'False
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
