Pandas 有着强大的日期数据处理功能,主要包括以下三个方面:按日期筛选数据、按日期显示数据、按日期统计数据 1、读取数据 import pandas as pd df = pd.read_csv('date.csv', header=None) print(df.head ...
删除重复元素 使用duplicated 函数检测重复的行,返回元素为布尔类型的Series对象,每个元素对应一行,如果该行不是第一次出现,则元素为True 创建具有重复元素行的DataFrame 使用drop duplicates 函数删除重复的行 drop duplicates keep first last False . 映射 replace 函数:替换元素 使用replace 函数,对v ...
2021-01-02 17:20 0 1381 推荐指数:
Pandas 有着强大的日期数据处理功能,主要包括以下三个方面:按日期筛选数据、按日期显示数据、按日期统计数据 1、读取数据 import pandas as pd df = pd.read_csv('date.csv', header=None) print(df.head ...
数据转换 删除重复元素 DataFrame对象的duplicated()函数可用来检测重复的行,返回元素为布尔型的Series对象。 每个元素对 应一行,如果该行与其他行重复(也就是说该行不是第一次出现),则元素为True; 如果跟前面不重复,则元 素就为False。 返回 ...
目的 1.查找NaN值(定位到哪一列、在列的哪个索引位置) 2.填充NaN值(向上填充、向下填充、线性填充等) 3.过滤NaN值 构建简单的Dataframe数据结构环境 注意点: 1.None、nan在构建dataframe数据结构中都会被识别 ...
四、数据处理 (1)缺失值 查看缺失情况: 删除缺失值: 利用sklearn替换缺失值。当缺失值为数值型数据时,可用利用均值来替换 利用pandas替换缺失值(常用) 一个实例(https://blog.csdn.net ...
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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 ...