原文:Pandas分類(category)數據處理

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:

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Pandas系列(五)-分類數據處理

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 ...

Tue Mar 12 06:35:00 CST 2019 0 735
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
8-Pandas擴展之分類數據處理分類數據的概念、創建、常用操作)

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 ...

Thu Aug 20 19:42:00 CST 2020 0 496
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
pandas數據處理操作

1、pandas對缺失數據處理 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 ...

Fri May 10 00:29:00 CST 2019 0 2177
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
 
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