pandas数据清洗第36页

AI大模型引领未来智慧科研暨丨ChatGPT在地学、GIS、气象、农业、生态、环境等领域中的高级应用

ChatGPT、LLaMA、Gemini、DALL·E、Midjourney、StableDiffusion、星火大模型、文心一言、千问为代表AI大语言模型带来了新一波人工智能浪潮，可以面向科研选题、思维导图、数据清洗

asyxchenchong888·2023-12-29 08:43

机器学习 -- 数据预处理

₫从心·2023-12-29 08:42

数据清洗与融合期末考试(常见理论题)

题库来源未知，大家有的话，也可以发给我，继续补充，答案不一定全部得分，但有借鉴价值题库会不断扩充，答案会不断完善。近几年的新冠疫情中，大数据发挥了重要的作用，通过大数据进行数据分析后，采取相应措施精准控制疫情传播。请根据自己的理解论述大数据、数据分析和数据挖掘之间的联系。注意答，大数据，数据分析，数据挖掘的概念大数据是数据挖掘和数据分析的基础，数据分析和数据挖掘的区别和联系除Python外，你所知

@Yauo·2023-12-29 07:59

比起 Pandas, 你更需要 Polars：详细指南

在数据分析领域，Python由于其多功能性和广泛的库生态系统而成为一种流行的语言。数据处理和分析在提取见解和做出明智决策方面发挥着至关重要的作用。然而，随着数据集的规模和复杂性不断增长，对高性能解决方案的需求变得至关重要。有效地处理大型数据集需要能够提供快速计算和优化操作的工具。这就是Polars出现的原因。Polars是一个强大的开源库，专为Python中的高性能数据操作和分析而设计。Polar

yule.yang·2023-12-29 07:10

Python Pandas 中lambda和apply函数的应用

采用lambda和apply函数的组合可以很方便地对pandas的dataframe的列和行进行数值操作，效率要比for循环快很多。

王叽叽的小心情·2023-12-29 06:48

Seaborn中文教程（三）：数据集的分布

importnumpyasnpimportpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt

老Q在折腾·2023-12-29 05:25

python时间数据合并_python – 使用numpy / pandas按时间戳合并时间序列数据

我想你可以简单>将时间戳定义为每个DataFrame的索引(使用set_index)>使用连接将它们与“外部”方法合并>Optionnaly将时间戳转换为日期时间这是它的样子.#generatingsometestdatatimestamp=[1440540000,1450540000]df1=pd.DataFrame({'timestamp':timestamp,'a':['val_a','va

weixin_39595537·2023-12-29 05:41

Lesson 6.1 Scikit-Learn 快速入门

官网使用指南与核心功能介绍1.Scikit-Learn的安装与更新2.Scikit-Learn核心概念与快速使用方法3.Scikit-Learn内容分布与查找#科学计算模块importnumpyasnpimportpandasaspd

虚心求知的熊·2023-12-29 04:55

Pandas中的Series（第1讲）

Pandas中的Series（第1讲）博主侯小啾感谢您的支持与信赖。

侯小啾·2023-12-29 01:23

使用Python合并excel表——简单

2代码简单版#简单版：直接指定读取文件的个数与名称，扩展性差importpandasaspd#解决数据输出时列明不对齐的问题pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide

B or D·2023-12-29 01:11

独立热编码和向量化

具体过程：importpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoder#创建示例数据集data=pd.DataFrame({'color':[

月疯·2023-12-29 00:39

Keras多分类鸢尾花DEMO

完整的一个小demo：pandas==1.2.4numpy==1.19.2python==3.9.2importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfrompandasimportDataFramefromscipy.ioimportloadmatfromsklearn.model_selectionimporttrain_te

月疯·2023-12-29 00:37

DataFrame增删改

1.添加行基本格式：方法：df.append(other)说明：向DataFrame末尾添加other新行数据，返回新的DataFrame示例：（1）加载scientists.csv数据集importpandasaspdscientists

长祝·2023-12-29 00:03

分别使用MLP，CNN和Attention对Kaggle上的LOL比赛数据进行预测胜负

处理数据首先是读入数据，使用了pandas读数据csv_data='./data/high_

LANGZHIZHEN·2023-12-28 22:06

人工智能python 模块_python机器学习和人工智能，基础模块和环境搭建

本文搭建包括numpy、pandas、gensim、matplotlib、tensorflow、sklearn、jieba、NLTK常用机器学习库，打造一个基础和全面的机器学习环境。

weixin_39560064·2023-12-28 21:54

Python中Pandas详解之文件操作

文章目录Pandas的文件读取与分析利用Pandas读取文件DataFrame的常用属性DataFrame的常用方法DataFrame的条件过滤DataFrame的切片操作DataFrame的排序操作Pandas

一只小松许️·2023-12-28 21:16

Pandas根据某一列筛选另一表中未出现过的行记录

（根据某一列剔除另一表中出现过的记录）通过多列查找另一个DataFrame中不存在的行一、两表结构从A表中筛选出B表中出现过的key值二、步骤说明1、读取表格aData=pd.read_excel('A.xlsx')#读取A表bData=pd.read_excel('B.xlsx')#读取B表2、利用merge()函数关联key值，设置indicator=TrueaData=pd.merge(aD

MrMua·2023-12-28 20:45

Pandas 按另一表中key值替换另一列对应值

目录一、两表说明二、要求三、实现步骤四、附录一、两表说明两表：表A表B两表结构两表结构二、要求根据表B中的key值，将表A中对应的properties替换成1，最终结果如下：最终结果三、实现步骤1、pandas

MrMua·2023-12-28 20:44

Datawhale_动手数据分析_Part03_数据重构

```python#导入基本库importnumpyasnpimportpandasaspdtext=pd.read_csv('.

阿拉伯大汉·2023-12-28 19:34

python专家用K-means算法，处理data.csv文件

如果没有，你可以使用pip来安装：pipinstallnumpypandassklearn然后，你可以使用以下代码来处理data.csv文件：importpandasaspdfromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnp

@小码农·2023-12-28 19:10

Pandas教程（三）—— 数据清洗与准备

1.处理缺失值1.1数据删除函数作用：删除Dataframe某行或某列的数据语法：df.drop（labels=[]）drop函数的几个参数：labels=：接收一个列表，内含删除行/列的索引编号或索引名axis=：删除的轴向0代表删除行；1代表删除列inplace=：是否改变原数组默认False即生成一个新数组1.2缺失值的查看方法描述df.isnull（）返回一个布尔数组，是缺失值就显示Tru

m0_61766362·2023-12-28 18:16

常用的数据清洗方法

一、数据常见的问题包括但不限于：数据的完整性----例如人的属性中缺少性别、籍贯、年龄等数据的唯一性----例如不同来源的数据出现重复的情况数据的权威性----例如同一个指标出现多个来源的数据，且数值不一样数据的合法性----例如获取的数据与常识不符，年龄大于150岁数据的一致性----例如不同来源的不同指标，实际内涵是一样的，或是同一指标内涵不一致二、缺失值处理判断方法：df.isnull()通

风一样的我1·2023-12-28 18:13

图解Pandas的排名rank机制

图解Pandas的排名rank机制在我们的生活经常会遇到各种排名问题：学生成绩排名、销售员业绩排名、各种比赛排名等。

皮皮大·2023-12-28 16:00

python-鸢尾花分类

python-鸢尾花分类importpandasaspddata_iris=pd.read_csv('iris.csv',index_col=0)#绘制直方图importmatplotlib.pyplotaspltdata_iris.hist

q琦一·2023-12-28 15:40

用 DolphinDB summary 函数优化你的数据清洗策略

通过观察统计信息，可以进一步决定数据清洗和数据转换的策略。例如，如果某个数值型列的最大值或最小值远离其平均值，则可能存在异常值或离群值

DolphinDB智臾科技·2023-12-28 15:09

pandas 的 dataframe如何转 torch 的 tensor

pandas的dataframe->torch的tensor×pandas的dataframe->numpy的array->torch的tensor√my_array=np.array

_Lyang_·2023-12-28 15:06

python的pandas数据分析处理基础学习

pandas学习一、pandas基础1.什么是pandas？

计算衎·2023-12-28 13:39

ChatGPT如何在地学、GIS、气象、农业、生态、环境等领域中完美应用

ChatGPT、LLaMA、Gemini、DALL·E、Midjourney、StableDiffusion、星火大模型、文心一言、千问为代表AI大语言模型带来了新一波人工智能浪潮，可以面向科研选题、思维导图、数据清洗

zmjia111·2023-12-28 13:55

ChatGPT在地学、GIS、气象、农业、生态、环境等领域中的高级应用

目录专题一开启大模型专题二基于ChatGPT大模型提问框架专题三基于ChatGPT大模型的数据清洗专题四基于ChatGPT大模型的统计分析专题五基于ChatGPT大模型的机器学习专题六基于ChatGPT

WangYan2022·2023-12-28 13:51

Pandas数据分析02——各类文件的读取和导出

参考书目：《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析》pandas真的很强大，几乎什么格式的数据都能读取，什么csv，excel，spss，stata，json，html......连剪贴板的数据都能读

阡之尘埃·2023-12-28 12:36

SQL delete不走索引

由于业务变迁，合规要求，我们需要删除大量非本公司的数据，涉及到上百张表，几个T的数据清洗。我们的做法是先从基础数据出发，将要删除的数据id收集到一张表，然后再由上往下删除子表，多线程并发处理。

softshow1026·2023-12-28 11:25

os.listdir()读取文件夹下特定命名的文件并合并保存

importpandasaspdfromtqdmimporttqdmimportos#合并振动信号的所有数据path='D:/code/data/Learning_set/Bearing1_1'acc_csv_files

欧拉雅卡·2023-12-28 09:14

具有多列变量的时间序列数据画图，纵坐标名称为列名，图标题为中文（python）

importnumpyaspyimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#导入data路径file=r'.

欧拉雅卡·2023-12-28 09:44

python导入文件列行_python数据导入之导入各类文件方法

01csv的导入方法1、如果数据是很规范的那种的话，而且文件不算太大的话，可以用以下代码导入即可：importpandasaspdcsv_data=pd.read_csv(filename)#没有特殊分隔符

weixin_39995774·2023-12-28 09:38

Python-openpyxl教程10 - 图表布局，填充图案以及进阶图表

前文：Python-openpyxl教程4-优化模式Python-openpyxl教程5-与Pandas交互Python-openpyxl教程6-图表之面积图和条形图Python-openpyxl教程7

庄周幻梦·2023-12-28 09:31

Pandas做数据分析

《pandas教程》入门pandaspandas中文简介安装及环境搭建快速入门数据结构Numpy基础用法生成数据对象序列Series数据框DataFrame数据类型dtypes基础功能pandas功能介绍文件读取和导出索引

26d5032b1a91·2023-12-28 08:51

使用python提取csv文件中列内容，生成新的文件

importosimportpandasaspdclassProcessCSV:def__init__(self,file_names):self.file_names=file_namesdefextract_data

小小的木头人·2023-12-28 06:51

数据仓库与数据集成架构：数据仓库与数据仓库规范与标准的制定与应用

数据集成架构包括数据清洗、数据转换、数据加载和数据质量检查等步骤。

一枚可爱的程序女孩·2023-12-28 05:45

数据中台架构原理与开发实战：从数据采集到数据清洗

1.背景介绍数据中台是一种架构模式，主要用于解决企业内部数据的采集、存储、清洗、分析和应用等问题。数据中台的核心是将数据源、数据处理、数据存储、数据分析和数据应用等各个环节进行集成和统一管理，以提高数据的可用性和质量。数据中台的发展背景主要有以下几点：数据化经济时代：随着数据的产生和收集量不断增加，企业需要更加高效地利用数据资源，提高数据的可用性和质量。数据分析和应用的复杂性：随着数据的规模和复杂

一枚可爱的程序女孩·2023-12-28 05:13

用鸢尾花Iris数据集做SVM线性分类

目录一、安装及创建虚拟环境二、SVM简介三、LinearSVC（C）方式实现分类四、添加上下边界五、参考资料一、安装及创建虚拟环境Anaconda详细安装及使用教程（带图文）.安装包包名：numpy、pandas

云开处·2023-12-28 05:08

svm的代码实现

目录代码代码解读导入pandas库，并且读取文件可视化原始数据使用SVM进行训练可视化SVM结果可视化原始数据，选取1维核3维的数据进行可视化可视化超平面进行坐标轴限制找到支持向量[二维数组]可视化支持向量

AI_dataloads·2023-12-28 05:06

matplot笔记

matplot笔记要点理解matplot和pandas.plot的区别pandas.plot可以一行作图，语法与matplot基本兼容，功能上受限建议还是要先熟悉matplot，使用时若pandas.plot

李白唱着歌去镇上·2023-12-27 16:33

T-test处理cafe的结果

记录一下，主要是写了一个t检验的部分，在整个代码的后半部分，前面主要是为了处理cafe文件，生成csv格式的文件，方便pandas读取生成文件型如下方：GFIDgNgNgNgNgNgNgNgNgNgNg282333332323126262524254514710910326116571502233320080112066354701409121871612121594161810521866765

离子回旋·2023-12-27 15:17

Pandas 高级教程——IO 操作

PythonPandas高级教程：IO操作Pandas提供了强大的IO操作功能，可以方便地读取和写入各种数据源，包括文本文件、数据库、Excel表格等。

Echo_Wish·2023-12-27 15:30

Pandas 高级教程——高级分组与聚合

PythonPandas高级教程：高级分组与聚合Pandas中的分组与聚合操作是数据分析中常用的技术，能够对数据进行更复杂的处理和分析。