分类(Category)数据:直白来说,就是取值为有限的,或者说是固定数量的可能值。例如:性别、血型 指定数据类型构建分类数据 dtype="category" 以血型为例,创建一个关于血型的分类对象 使用 pd.Categorical 来构建分类数据 ...
内容目录 . 创建对象 . 常用操作 . 内存使用量的陷阱 一 创建对象 .基本概念:分类数据直白来说就是取值为有限的,或者说是固定数量的可能值。例如:性别 血型。 .创建分类数据:这里以血型为例,假定每个用户有以下的血型,我们如何创建一个关于血型的分类对象呢 方法一:明确指定 dtype category index pd.Index data Tom , Bob , Mary , James ...
2019-03-11 22:35 0 735 推荐指数:
分类(Category)数据:直白来说,就是取值为有限的,或者说是固定数量的可能值。例如:性别、血型 指定数据类型构建分类数据 dtype="category" 以血型为例,创建一个关于血型的分类对象 使用 pd.Categorical 来构建分类数据 ...
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 ...
一、分类数据的概念 1、什么是分类数据 分类数据(Category Data)是指Pandas数据类型为分类类型的数据 分类数据是由固定的且数量有限的变量组成,通常是字符串。例如: 性别:男、女 血型:A型、B型、C型 国家:中国、美国 ...
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 ...