原文:pandas之数据处理

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 高级数据聚合 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 高 ...

2019-06-27 10:47 0 706 推荐指数:

查看详情

Pandas | 缺失数据处理

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 ...

Mon Nov 04 15:50:00 CST 2019 0 378
python pandas 数据处理

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 ...

Mon Oct 03 06:22:00 CST 2016 0 4976
python pandas 数据处理

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 ...

Fri Dec 29 23:49:00 CST 2017 0 4962
pandas数据处理操作

1、pandas对缺失数据处理 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 ...

Fri May 10 00:29:00 CST 2019 0 2177
Python——Pandas 时间序列数据处理

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 ...

Tue Jan 28 21:53:00 CST 2020 0 6667
Pandas 拼接操作 数据处理

数据分析 生成器 迭代器 装饰器 (两层传参) 单例模式() ios七层 io多路 数据分析:是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来,总结出所研究对象的内在规律 pandas的拼接操作 pandas的拼接分为两种: 级联:pd.concat ...

Mon Apr 22 20:38:00 CST 2019 0 1667
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM