數據分析 生成器 迭代器 裝飾器 (兩層傳參) 單例模式() ios七層 io多路 數據分析:是把隱藏在一些看似雜亂無章的數據背后的信息提煉出來,總結出所研究對象的內在規律 pandas的拼接操作 pandas的拼接分為兩種: 級聯:pd.concat ...
pandas對缺失數據的處理 我們的數據缺失通常有兩種情況: 一種就是空,None等,在pandas是NaN 和np.nan一樣 解決方法: 判斷數據是否為NaN:pd.isnull df ,pd.notnull df 處理方式 :刪除NaN所在的行列dropna axis , how any , inplace False 處理方式 :填充數據,t.fillna t.mean ,t.fiall ...
2019-05-09 16:29 0 2177 推薦指數:
數據分析 生成器 迭代器 裝飾器 (兩層傳參) 單例模式() ios七層 io多路 數據分析:是把隱藏在一些看似雜亂無章的數據背后的信息提煉出來,總結出所研究對象的內在規律 pandas的拼接操作 pandas的拼接分為兩種: 級聯:pd.concat ...
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 ...
數據丟失(缺失)在現實生活中總是一個問題。 機器學習和數據挖掘等領域由於數據缺失導致的數據質量差,在模型預測的准確性上面臨着嚴重的問題。 在這些領域,缺失值處理是使模型更加准確和有效的重點。 使用重構索引(reindexing),創建了一個缺少值的DataFrame。 在輸出中,NaN表示 ...
pandas是基於numpy包擴展而來的,因而numpy的絕大多數方法在pandas中都能適用。 pandas中我們要熟悉兩個數據結構Series 和DataFrame Series是類似於數組的對象,它有一組數據和與之相關的標簽組成。 import pandas as pd ...
內容匯總目錄: df插入一行 相同列名df合並 df去極值 df行、列分別求和 https://blog.csdn.net/zhili8866/article/detai ...
介紹 Pandas 是非常著名的開源數據處理庫,我們可以通過它完成對數據集進行快速讀取、轉換、過濾、分析等一系列操作。同樣,Pandas 已經被證明為是非常強大的用於處理時間序列數據的工具。本節將介紹所有 Pandas 在時間序列數據上的處理方法。 知識點 創建時間對象 時間索引 ...