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Python数据分析—数据的简单操作

本文是数据分析的第三课,教大家如何在python中对数据进行简单操作,包括更改列名、显示某列中的部分字符、对某列的数值型数据进行取整等。...本文目录 更改列名 显示某列中的部分字符 抽取某列的部分字符,加别的字符构成新列 对数值型的列取四舍五入 注意:本文沿用数据分析第一课【Python数据分析—数据建立】里的数据date_frame...第一种方法:数据的名字.columns = 新列名对应的列表。 第二种方法:数据的名字.rename(columns = {'旧列名1':'新列名1', '旧列名2':'新列名2', ...})...可以把上述结果用如下语句保存到原数据中。 date_frame['new_name'] = date_frame.name.str[0:1] + '同学' 得到结果如下: ?...至此,在python中对数据进行简单操作已经完成,大家可以动手练习一下,思考一下还有没有别的数据操作的方法

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python 的自运算符

python 的自运算符 博客分类: python python 的这段code: Python代码 >>> i =1 >>> ++i >>> print i 1 很坑爹是吧,python...python 不使用 ++ 的哲学逻辑:编译解析上的简洁与语言本身的简洁,就不具体翻译了 Python代码 >>> b = 5 >>> a = 5 >>> id(a) 162334512 >>> id...(b) 162334512 >>> a is b True 可以看出, python 中,变量是以内容为基准而不是像 c 中以变量名为基准,所以只要你的数字内容是5,不管你起什么名字,这个变量的 ID...是相同的,同时也就说明了 python 中一个变量可以以多个名称访问 这样的设计逻辑决定了 python 中数字类型的值是不可变的,因为如果如上例,a 和 b 都是 5,当你改变了 a 时,b 也会跟着变...,这当然不是我们希望的 因此,正确的自操作应该 a = a + 1 或者 a += 1,当此 a 自后,通过 id() 观察可知,id 值变化了,即 a 已经是新值的名称

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四、数据结构--数据

生信技能树学习之数据结构:数据 数据 data.frame 二维,每列只允许一种数据类型。列与列之间相同或者不同没有要求。...约等于“表格”原因:数据不是独立的文件,是二元内部的一个数据,电脑上可能并没有这样一个文件,不是在电脑上真实存在的文件;excel表格没有要求一列只有一种数据类型,而数据要求一列只能有一种数据类型。...数据可以导出为一个表格,但并不等于数据就是表格。...一、数据来源(1)用代码新建(2)由已有数据转换或处理得到(3)读取表格文件(4)R语言内置数据 ### 打开R语言的那一刻,可以直接使用的数据。...生成的是向量### 用[]取行时,取出的是数据,因为一行的数据类型不确定。### 用[]取列时,取出的是向量。因为数据一列只允许出现一种数据类型。

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数据处理|数据重铸

数据处理过程中,针对数据,可以进行列的添加,以及长、宽数据的转化。 在实际应用中,宽型数据更具可读性,长型数据则更适合做分析。...一 reshape2包中两个主要的函数 melt—将宽型数据融合成长型数据;cast—将长型数据转成宽型数据 此处用R内置的airquality数据集,首先将列名改成小写,然后查看相应的数据 library...),且修改长数据中的列名 airMelt2 <- melt(airquality, id.vars = c("month", "day"), 1.2 cast函数 (长转宽) dcast:左边参数表示"...airMelt3 <- melt(airquality, id.vars = c("month", "day")) 1.2.2 一个数据单元有一个以上的数据。...所得到数据是month对应的day的记录数 1.2.3 聚合(aggregate)这些数据,比如取mean,median,sum。比如计算均值,通过na.rm = TRUE删除NA值。

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