目录 删除重复元素 (duplicated) 映射 (replace) Series替换操作 DataFrame替换操作 map函数 使用聚合操作对数据异常值检测和过滤 排序 数据分类处理 (重点) 分组 ...

...

数据丢失(缺失)在现实生活中总是一个问题。 机器学习和数据挖掘等领域由于数据缺失导致的数据质量差，在模型预测的准确性上面临着严重的问题。 在这些领域，缺失值处理是使模型更加准确和有效的重点。 使用重构索引(reindexing)，创建了一个缺少值的DataFrame。 在输出中，NaN表示 ...

...

pandas是基于numpy包扩展而来的，因而numpy的绝大多数方法在pandas中都能适用。 pandas中我们要熟悉两个数据结构Series 和DataFrame Series是类似于数组的对象，它有一组数据和与之相关的标签组成。 import pandas as pd ...

内容汇总目录： df插入一行 相同列名df合并 df去极值 df行、列分别求和 https://blog.csdn.net/zhili8866/article/detai ...

1、pandas对缺失数据的处理 我们的数据缺失通常有两种情况： 　　1、一种就是空，None等，在pandas是NaN(和np.nan一样)　　　　解决方法： 　　　　　　　　判断数据是否为NaN：pd.isnull(df),pd.notnull(df) 　　　　　　　　处理 ...

介绍 Pandas 是非常著名的开源数据处理库，我们可以通过它完成对数据集进行快速读取、转换、过滤、分析等一系列操作。同样，Pandas 已经被证明为是非常强大的用于处理时间序列数据的工具。本节将介绍所有 Pandas 在时间序列数据上的处理方法。 知识点 创建时间对象 时间索引 ...