更好看的排版,跳轉:https://www.yuque.com/u86460/osqfxm/mbtq5w#5dc99f6e 問題 你的數據表中某一字段的數據格式是json類型(簡單理解就是字典和列表嵌套),你只需要用到json數據的某一 ...
有兩種丟失數據 None np.nan NaN None是python自帶的,其類型為python object。因此,None不能參與到任何計算中 Object類型的運算比int類型的運算慢的多 計算不同數據類型求和時間 timeit np.arange e ,dtype xxx .sum timeit是指python表達式或語句的執行時間 Pandas中的none與np.nan都視作np.n ...
2019-01-11 20:41 0 1384 推薦指數:
更好看的排版,跳轉:https://www.yuque.com/u86460/osqfxm/mbtq5w#5dc99f6e 問題 你的數據表中某一字段的數據格式是json類型(簡單理解就是字典和列表嵌套),你只需要用到json數據的某一 ...
Datatime 是 Python 中一種時間數據類型,對於不同時間格式之間的轉換是比較方便的,而在 Pandas 中也同樣支持 DataTime 數據機制,可以借助它實現許多有用的功能,例如 1,函數to_datetime() 將數據列表中的 Series 列轉化為 datetime 類型 ...
pandas批量處理數據 1.Excel表的拼接 這里為了方便就采用jupyter進行編輯操作了,不熟悉jupyter的朋友出門左轉! 數據的話先放到目錄下,當然也可以絕對路徑引用,這都是小事,只要你知道自己的數據存放在哪就行! 接下來上干貨!首先導入需要用到的pandas庫,python ...
目錄 刪除重復元素 (duplicated) 映射 (replace) Series替換操作 DataFrame替換操作 map函數 使用聚合操作對數據異常值檢測和過濾 排序 數據分類處理 (重點) 分組 ...
閱讀目錄 1.1 有兩種丟失數據: 1.2 np.nan(NaN) 1.3 pandas中的None與NaN 2.1 空值檢測 2.2 空值過濾 2.3 空值填充¶ 1.空值 ...
1.空值 1.1 有兩種丟失數據: None: Python自帶的數據類型 不能參與到任何計算中 np.nan: float類型 能參與計算,但結果總是nan ...
因為數據不方便展示,直接上代碼。 將字符串轉為datetime64[ns]格式: 以上兩種方式都可以轉為日期格式 還可以直接將一列直接轉為日期格式,如下:(字符串格式必須和以上兩種相同) pandas中還可以對日期格式進行加減操作 ...
背景:得到賬單數據,需要對其進行處理,針對其中一個列進行字符拆分並生成新列: 需要在 列 L、M、N...對費用明細這一列拆分:如下圖所示 思路如下 第一步:對費用明細這一列 先取出字符,然后用正則取出 費用明目,即我們要創建新列的 columns; 第二步:因為最后 ...