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 ...
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:
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 ...
數據轉換 刪除重復元素 DataFrame對象的duplicated()函數可用來檢測重復的行,返回元素為布爾型的Series對象。 每個元素對 應一行,如果該行與其他行重復(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 ...
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 ...
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 ...
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1.numpy- 支持多維數組與矩陣的科學計算器包 功能:常用功能16條 a. ndarray-n維數組/矢量的操作。 b. 支持高級大量的n維數組與矩陣的運算。 c. 針對數組運算提供大量的 ...
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 ...