《利用python进行数据分析》读书笔记--第七章 数据规整化：清理、转换、合并、重塑（二）
3、数据转换 介绍完数据的重排之后，下面介绍数据的过滤、清理、以及其他转换工作。 去重 利用函数或者映射进行数据转换 替换值 ...
原文：利用Python进行数据分析——数据规整化：清理、转换、合并、重塑(七)(1)
数据分析和建模方面的大量编程工作都是用在数据准备上的：载入 清理 转换以及重塑。有时候，存放在文件或数据库中的数据并不能满足你的数据处理应用的要求。很多人都选择使用通用编程语言 如Python Perl R或Java 或UNIX文本处理工具 如sed或awk 对数据格式进行专门处理。幸运的是，pandas和Python标准库提供了一组高级的 灵活的 高效的核心函数和算法，它们使你可以轻松地将数据 ...
2014-11-02 10:49 0 6532 推荐指数：
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http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5023330.html 数据分析和建模的大量编程工作都是在数据准备上的（深表同意）：加载、清理、转换以及重塑。pandas和Python标准库提供了一组高级的、灵活的、高效的核心函数和算法，他们能够轻松地将数据规整化为 ...
python3 数据规整化:清理、转换、合并、重塑(一)
一.合并数据集 pandas对象中的数据可以通过一些内置的方式进行合并: 1)pandas.merge可根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来。SQL或其他关系型数据库的用户对此应该会比较熟悉，因为它实现的就是数据库的连接操作。 2)pandas.concat可以沿着一条轴 ...
利用python进行数据分析之数据规整化
数据分析和建模大部分时间都用在数据准备上，数据的准备过程包括：加载，清理，转换与重塑。 合并数据集 pandas对象中的数据可以通过一些内置方法来进行合并： pandas.merge可根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来，实现类似于数据库中的连接操作 ...
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重塑定义 重塑指的是将数据重新排列，也叫轴向旋转。 DataFrame提供了两个方法： stack: 将数据的列“旋转”为行。 unstack:将数据的行“旋转”为列 ...
pandas（七）数据规整化：清理、转换、合并、重塑之合并数据集
pandas对象中的数据可以通过一些内置的方式进行合并： pandas.merge 可根据一个或多个键将不同的DataFrame中的行连接起来。 pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起 实例的方法conbine_first 可以将重复的数据编接到一起，用一个对象中的值 ...
利用Python进行数据分析(12) pandas基础: 数据合并
pandas 提供了三种主要方法可以对数据进行合并： pandas.merge()方法：数据库风格的合并； pandas.concat()方法：轴向连接，即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起； 实例方法 ...