原文:pandas之數據處理操作

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:

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Pandas 拼接操作 數據處理

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Mon Apr 22 20:38:00 CST 2019 0 1667
pandas數據處理

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 ...

Thu Jun 27 18:47:00 CST 2019 0 706
Pandas | 缺失數據處理

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 ...

Mon Nov 04 15:50:00 CST 2019 0 378
python pandas 數據處理

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 ...

Mon Oct 03 06:22:00 CST 2016 0 4976
python pandas 數據處理

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 ...

Fri Dec 29 23:49:00 CST 2017 0 4962
Python——Pandas 時間序列數據處理

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 ...

Tue Jan 28 21:53:00 CST 2020 0 6667
 
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