pandas 拥有强大的数据清洗能力,可以极大的简化数据处理工作。 一、数据加载及EDA 二、比较运算:“<”、">"、"=="、"<="、">="、"!=" 三、比较函数:eq、ne、le、lt、ge、gt python3 中新函数 gt/ge/eq/le ...
重塑和轴向旋转 . 重塑层次化索引 针对DataFrame,有stack和unstack。stack将数据的列 旋转 为行,unstack反之。 对于Series也是一样, . 将 长格式 转化为 宽格式 时间序列的通常以 长格式 或 堆栈 格式存放在数据库或者CSV中。 数据转换 前面两部分说的都是数据的重排,还有一类操作就是过滤 清理和转换。 . 移除重复数据 duplicated方法返回一 ...
2017-02-06 14:23 0 1461 推荐指数:
pandas 拥有强大的数据清洗能力,可以极大的简化数据处理工作。 一、数据加载及EDA 二、比较运算:“<”、">"、"=="、"<="、">="、"!=" 三、比较函数:eq、ne、le、lt、ge、gt python3 中新函数 gt/ge/eq/le ...
说明:本片博文接上篇博文【Pandas数据预处理之数据转换(哑变量编码pd.get_dummies())】以及上上篇博文【 Pandas数据预处理之数据转换(df.map()、df.replace())】 Pandas对于字符串和文本处理通常是由一些内置的字符串方法指定,一般语法格式 ...
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 ...
数据集的合并或连接运算是通过一个或多个键将行链接起来的。这些运算是关系型数据库的核心。pandas的merge函数是对数据应用这些算法的这样切入点。 默认是交集, inner连接 列名不同可以分别指定: 其他方式还要‘left’、‘right’以及“outer”。外链接 ...
Python Data Analysis Library — pandas: Python Data Analysis Library https://pandas.pydata.org/ pandas is an open source, BSD-licensed library ...
2 基本功能 只是一些基本功能,更深奥的内容用到再摸索。 2.1 重新索引 reindex是pandas的重要方法,举个例子: reindex的插值method选项: 参数 说明 ffill或pad 前向填充 ...
一、了解数据处理对象--Series Series: 一维数组,类似于Python中的基本数据结构list,区别是Series只允许存储相同的数据类型,这样可以更有效的使用内存,提高运算效率。就像数据库中的列数据; DataFrame: 二维的表格型数据结构。很多功能与R中 ...
5 层次化索引 层次化索引是pandas的重要功能。以低维度的形式处理高维度数据。 获取索引。 DataFrame每条轴都可以分层索引。 5.1 重排分级顺序 可以重排调整某条轴上的索引顺序,swaplevel可以互换两个索引值,并范围一个新的对象。 5.2 根据级别汇总 ...