很久没用pandas,有些有点忘了,转载一个比较完整的利用pandas进行数据预处理的博文:https://blog.csdn.net/u014400239/article/details/70846634 引入包和加载数据 清洗数据 查看数据维度以及类型 缺失 ...
安装pandas,命令行输入 pip install pandas 导出pandas以及它主要的两个数据结构Series和DataFrame import pandas as pdfrom pandas import Series,DataFram 从csv或txt文件中读取数据到DataFrame 选择:数据访问 标签 特定值 布尔索引等 缺失值处理:对缺失数据行进行删除或填充 重复值处理:重复 ...
2018-08-20 22:02 0 2274 推荐指数:
很久没用pandas,有些有点忘了,转载一个比较完整的利用pandas进行数据预处理的博文:https://blog.csdn.net/u014400239/article/details/70846634 引入包和加载数据 清洗数据 查看数据维度以及类型 缺失 ...
。 但是Z-Score方法是一种中心化方法,会改变原有数据的分布结构,不适合对稀疏数据做处理。 ...
前言 上一篇文章已经将python所有职位的数据全部爬取并保存了下来,接下来我们要进行数据的处理,从所有的python职位中筛选出有测试、开发、运维的关键字职位来进行对比分析python在开发、测试、运维中的使用程度,具体的关键字大家可以灵活选择。此文章只提供一种处理方法或思路,并不适用任何场景 ...
本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 上周我们关于Python中科学计算库Numpy的介绍就结束了,今天我们开始介绍一个新的常用的计算工具库,它就是大名鼎鼎的Pandas。 Pandas的全称是Python Data Analysis Library,是一种 ...
本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是pandas数据处理专题的第二篇文章,我们一起来聊聊pandas当中最重要的数据结构——DataFrame。 上一篇文章当中我们介绍了Series的用法,也提到了Series相当于一个一维的数组,只是pandas ...
数据不完整在数据分析的过程中很常见。 pandas使用浮点值NaN表示浮点和非浮点数组里的缺失数据。 pandas使用isnull()和notnull()函数来判断缺失情况。 对于缺失数据一般处理方法为滤掉或者填充 ...
申明:本系列文章是自己在学习《利用Python进行数据分析》这本书的过程中,为了方便后期自己巩固知识而整理。 1 读取excel数据 2 检测缺失值 2.1 isnull返回一个含有布尔值的对象 2.2 notnull 是isnull 的否定 ...
任务一:对用户信心更新表和登陆信息表进行长宽转换 需求说明:通过对数据的描述性统计、以及时间数据信息提取,分组聚合操作已经获得了相当多的信息,但用户信息更新表和登录信息表是长表,而主表是宽表,需要通过长宽表转换将数据合并在一张以用户编号为主键的表内。 任务二:插补用户用电量数据缺失值 需求 ...