背景:得到账单数据,需要对其进行处理,针对其中一个列进行字符拆分并生成新列: 需要在 列 L、M、N...对费用明细这一列拆分:如下图所示 思路如下 第一步:对费用明细这一列 先取出字符,然后用正则取出 费用明目,即我们要创建新列的 columns; 第二步:因为最后 ...
pandas批量处理数据 .Excel表的拼接 这里为了方便就采用jupyter进行编辑操作了,不熟悉jupyter的朋友出门左转 数据的话先放到目录下,当然也可以绝对路径引用,这都是小事,只要你知道自己的数据存放在哪就行 接下来上干货 首先导入需要用到的pandas库,python的精髓不就是调包嘛 我这里有三个数据表,都是网上找的,侵删 将三张表中的数据分别导入到三个变量当中,可以输出查看下数 ...
2020-08-13 19:32 0 1153 推荐指数:
背景:得到账单数据,需要对其进行处理,针对其中一个列进行字符拆分并生成新列: 需要在 列 L、M、N...对费用明细这一列拆分:如下图所示 思路如下 第一步:对费用明细这一列 先取出字符,然后用正则取出 费用明目,即我们要创建新列的 columns; 第二步:因为最后 ...
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 ...
有两种丢失数据 ——None ——np.nan(NaN) None是python自带的,其类型为python object。因此,None不能参与到任何计算中 Object类型的运算比int类型的运算慢的多 计算不同数据类型求和时间 %timeit np.arange ...
Python 处理excel的第三包有很多,比如XlsxWriter、xlrd&xlwt、OpenPyXL、Microsoft Excel API等,最后综合考虑选用了Pandas。 Pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入 ...
要求:共1000条数据,第一次批量插入100条,第二次批量插入101到200条,依次插入数据; 实现方式这里选择了两种常用的方式,都是使用List操作; 第一种实现思路如下: <1> 原先存放数据的List为recordList,求出共需批量处理的次数; <2> ...
主要用到的方法有: preparedStatement.executeBatch();//积攒的数据执行 preparedStatement.clearBatch();//积攒的清除掉 preparedStatement.addBatch();//这儿并不马上执行,积攒到一定数量之后,刷新执行--------------------------------------------------- ...
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 ...