pandas 拥有强大的数据清洗能力，可以极大的简化数据处理工作。 一、数据加载及EDA 二、比较运算：“<”、">"、"=="、"<="、">="、"!=" 三、比较函数：eq、ne、le、lt、ge、gt python3 中新函数 gt/ge/eq/le ...

在机器学习中，经常会对数据进行分箱处理操作，即将一段连续的值切分为若干段，每一段的值当成一个分类。 这个将连续值转换成离散值的过程，就是分箱处理。 例如：把年龄划分为18岁以下、18-30岁、30-45岁、45-60岁、60岁以上等5个标签（类别）。 Pandas 包中的 cut ...

一.keyword 字段和keyword数据类型 1、测试准备数据 ...

一、介绍 Pandas.rank() 函数用于实现对数据的排序，包括顺序排序、跳跃排序和密集排序等。 使用方法： 参数说明： 二、实操 1.Series排名 method参数：控制排序的模式 ascending参数：默认升序 pct参数 ...

一、str.contains方法 1.介绍 contains 方法用于判断指定系列是否包含指定字符串。类似于 SQL 中的 like 函数，实现模糊匹配。 str 将 Series 转换为类似于 ...

一、在列表中筛选数据 在列表中筛选出大于等于零的数据，一般通用的用法代码如下： 在python 中还有更加简洁高效的方法： 1、filter函数： 2、列表解析： 二、在字典中筛选数据 在字典中根据值来筛选数据，下面的例题是筛选 ...

https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1006383008&share=2&shareId=400000000 ...

一、介绍 pd.dropna() 函数主要用于删除缺失数据。 Series 返回一个仅包含非空数据和索引的 Series，默认丢弃含有缺失值的行 DataFrame 可以通过参数更详细的删除行数据 使用语法： 参数解释： 二、实操 0.构建测试数据 ...