原文:數據分析 五 pandas數據處理 刪除重復行 映射

刪除重復元素 使用duplicated 函數檢測重復的行,返回元素為布爾類型的Series對象,每個元素對應一行,如果該行不是第一次出現,則元素為True 創建具有重復元素行的DataFrame 使用drop duplicates 函數刪除重復的行 drop duplicates keep first last False . 映射 replace 函數:替換元素 使用replace 函數,對v ...

2021-01-02 17:20 0 1381 推薦指數:

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數據分析(6)-Pandas日期數據處理

Pandas 有着強大的日期數據處理功能,主要包括以下三個方面:按日期篩選數據、按日期顯示數據、按日期統計數據 1、讀取數據 import pandas as pd df = pd.read_csv('date.csv', header=None) print(df.head ...

Thu Jan 16 10:10:00 CST 2020 0 787
Python數據分析pandas ------ pandas 刪除重復元素、用映射替換添加元素、重命名軸索引、離散化、異常值檢測和過濾、排序

數據轉換  刪除重復元素   DataFrame對象的duplicated()函數可用來檢測重復,返回元素為布爾型的Series對象。 每個元素對 應一,如果該行與其他重復(也就是說該行不是第一次出現),則元素為True; 如果跟前面不重復,則元 素就為False。   返回 ...

Fri Aug 03 19:32:00 CST 2018 0 2654
數據分析—NaN數據處理

目的   1.查找NaN值(定位到哪一列、在列的哪個索引位置)   2.填充NaN值(向上填充、向下填充、線性填充等)   3.過濾NaN值 構建簡單的Dataframe數據結構環境 注意點:   1.None、nan在構建dataframe數據結構中都會被識別 ...

Tue Jan 15 20:14:00 CST 2019 0 1263
用python進行數據分析(二:數據處理

四、數據處理 (1)缺失值 查看缺失情況: 刪除缺失值: 利用sklearn替換缺失值。當缺失值為數值型數據時,可用利用均值來替換 利用pandas替換缺失值(常用) 一個實例(https://blog.csdn.net ...

Tue May 28 22:48:00 CST 2019 0 1736
Python實驗五:Pandas數據分析數據處理

任務一:對用戶信心更新表和登陸信息表進行長寬轉換 需求說明:通過對數據的描述性統計、以及時間數據信息提取,分組聚合操作已經獲得了相當多的信息,但用戶信息更新表和登錄信息表是長表,而主表是寬表,需要通過長寬表轉換將數據合並在一張以用戶編號為主鍵的表內。 任務二:插補用戶用電量數據缺失值 需求 ...

Fri Jul 02 04:42:00 CST 2021 0 183
 
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