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 ...
为一名合格的数据分析师或者说一名称职的数据挖掘领域从业者,大家肯定都耳熟能详的认为其必须具有如下基本技能: 一 熟练的掌握SQL Hive等 二 R SAS Python等至少精通其中一种。 但往往大家忽视了最基本的技能要求:使用Excle进行数据处理与数据分析的能力。大家可以仔细回想下自己公司里面,excel玩的很 的人绝对不是数据部门的人,而往往是业务部门或财务部门的同事。Excel作为数据分 ...
2021-07-09 17:23 0 339 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 ...
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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一 pandas基本数据类型 1 Series类型 Pandas是数据处理中非常常用的一个库,是数据分析师、AI的工程师们必用的一个库,对这个库是否能够熟练的应用,直接关系到我们是否能够把数据处理成我们想要的样子。Pandas是基于NumPy构建的,让以NumPy为中心的应用变得更加的简单 ...
1、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 ...
本来这算不上一篇文章,但是我仍旧写了,除了解决一个小问题还要说点其他的关于数据分析的想法,首先先解决一个小问题。 第一部分 问题描述:处理游戏帐号信息时发现有重复的帐号,比如帐号A有N个重复项,希望留下1个重复帐号,但是要把剩下N-1个删除重复帐号删除。具体的原数据(黄色)模拟 ...
数据处理——筛选、高级筛选的应用 Excel中筛选分为自动筛选和高级筛选两种,高级筛选是自动筛选的升级,可以设置更多更复杂的筛选条件,而且可以将筛选出的结果输出到指定位置。 高级筛选需要在工作表区域内单独指定筛选条件。高级筛选的条件区域至少包含两行,第一行是列标题,第二行是筛选条件。所有筛选条件 ...