概要 准备工作 检查数据 处理缺失数据 添加默认值 删除不完整的行 删除不完整的列 ...
一 Pandas概要介绍 pandas是一个开源的,BSD许可的库,为Python编程语言提供高性能,易于使用的数据结构和数据分析工具。可以用于对CSV和文本文件 Microsoft Excel SQL数据库数据的读写。 能够帮助数据清洗,数据分析和数据建模。 二 主要的两种数据结构 序列 Series :一维标记数组,能够保存任何数据类型,有索引。 s pd.Series , , ,index ...
2019-05-25 17:56 0 1603 推荐指数:
概要 准备工作 检查数据 处理缺失数据 添加默认值 删除不完整的行 删除不完整的列 ...
概要 了解数据 分析数据问题 清洗数据 整合代码 了解数据 在处理任何数据之前,我们的第一任务是理解数据以及数据是干什么用的。我们尝试去理解数据的列/行、记录、数据格式、语义错误、缺失的条目以及错误的格式,这样我们就可以大概了解数据分析之前要做哪些“清理”工作。 本次 ...
预览数据 这次我们使用 Artworks.csv ,我们选取 100 行数据来完成本次内容。具体步骤: 导入 Pandas 读取 csv 数据到 DataFrame(要确保数据已经下载到指定路径) DataFrame 是 Pandas 内置的数据展示的结构,展示速度很快 ...
对于给定的数据集,进行适当的数据清洗 结果: ...
数据预处理常用函数 ...
一、缺失值 1 缺失值类型 空值:在pandas中的空值是:" ",空的 ...
Pandas 数据清洗常见方法 01 读取数据 02 查看数据特征 03 查看数据量 04 查看各数字类型的统计量 05 去除重复值 06 重置索引 07 查看缺失值信息 01 每一列数据的缺失值进行统计 08 填充缺失值 09 查看 ...