內容目錄 1. 創建對象 2. 常用操作 3. 內存使用量的陷阱 一、創建對象 1.基本概念:分類數據直白來說就是取值為有限的,或者說是固定數量的可能值。例如:性別、血型。 2.創建分類數據:這里以血型為例,假定每個用戶有以下的血型,我們如何創建一個關於血型的分類 ...
分類 Category 數據:直白來說,就是取值為有限的,或者說是固定數量的可能值。例如:性別 血型 指定數據類型構建分類數據 dtype category 以血型為例,創建一個關於血型的分類對象 使用 pd.Categorical 來構建分類數據 轉為分類數據 我們經常遇到的情況是已經創建了一個 Series,如何將它轉為分類數據呢 來看看astype用法吧 常用操作 .describe 可以 ...
2019-11-06 11:03 2 3079 推薦指數:
內容目錄 1. 創建對象 2. 常用操作 3. 內存使用量的陷阱 一、創建對象 1.基本概念:分類數據直白來說就是取值為有限的,或者說是固定數量的可能值。例如:性別、血型。 2.創建分類數據:這里以血型為例,假定每個用戶有以下的血型,我們如何創建一個關於血型的分類 ...
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 ...
一、分類數據的概念 1、什么是分類數據 分類數據(Category Data)是指Pandas數據類型為分類類型的數據 分類數據是由固定的且數量有限的變量組成,通常是字符串。例如: 性別:男、女 血型:A型、B型、C型 國家:中國、美國 ...
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 ...
1、pandas對缺失數據的處理 我們的數據缺失通常有兩種情況: 1、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 ...
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 ...