pandas数据清洗

极客时间《数据分析实战45讲 - 基础篇》学习笔记

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Fancy_Jin·2023-11-08 07:29

数据分析--数据加载,存储与文件格式

DataLoading,Storage,数据加载，存储与文件格式xiaoyaoimportnumpyasnpimportpandasaspdnp.random.seed(12345)importmatplotlib.pyplotaspltplt.rc
AIHUBEI·2023-11-08 07:57

pandas教程：Binary Data Formats 二进制数据格式

所有的pandasobject都有一个
Cachel wood·2023-11-08 07:26

python dataframe 取每行的最大值_在pandas DataFrame中查找列的值最大的行

这很简单：>>>importpandas>>>importnumpyasnp>>>df=pandas.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns=['A','B','C
weixin_39799565·2023-11-08 05:00

python实战讲解之使用Python批量发送个性化邮件~讲师厾罗

首先，导入所需的库：importpandasaspdimportsmtplibfromemail.mime.multipartimportMIMEMultipartfromemail.mime.textimportMIMET
程序猿～厾罗·2023-11-08 04:44

DMETL-初体验-工具安装

DMETLV4.0在传统ETL工具的基础上，集成了数据同步、数据交换、数据整合功能，能够为基于数据集成的应用和日常的数据清洗转换工作提供了完整的支持。
xuekai20080901·2023-11-08 03:14

DMETL部署

DMETLV4.0在传统ETL工具的基础上，集成了数据同步、数据交换、数据整合功能，能够为基于数据集成的应用和日常的数据清洗转换工作提供了完整的支持。
qq_34733896·2023-11-08 03:12

DMETL工具之安装

DMETLV4.0在传统ETL工具的基础上，集成了数据同步、数据交换、数据整合功能，能够为基于数据集成的应用和日常的数据清洗转换工作提供了完整的支持。
LeeWen2020·2023-11-08 03:41

Python速度大比拼：与主流编程语言的速度对决

程语言执行速度开发速度生态支持应用领域工具和技术优势Python中等高大量库、社区支持通用Cython,asyncio,Pandas,NumPy,SciPy简单性、快速开发C
程序员小麦·2023-11-08 01:33

独热编码（One-Hot Encoding）是一种常用的数据预处理技术，用于将分类变量转换为机器学习算法可以处理的数值形式

本文将介绍独热编码的概念、适用的数据类型，以及如何使用Python中的pandas库进行独热编码。什么是独热编码？独热编码是指将分类变量转换为二进制向量的过程。
星光璀璨技术之心·2023-11-08 00:58

【Python】实现csv文件转json文件

importjsonimportpandasaspd#读取CSV文件csvData=pd.read_csv(r'testData.csv',header=0)#读取CSV文件包含的列名并转换为listcolumns
RuaiTA·2023-11-07 23:27

pandas教程：Reshaping and Pivoting 整形和旋转

文章目录8.3ReshapingandPivoting（整形和旋转）1ReshapingwithHierarchicalIndexing（对多层级索引进行整形）2Pivoting“Long”to“Wide”Format（把“长”格式旋转为“宽”格式）3Pivoting“Wide”to“Long”Format（把“宽”格式旋转为“长”格式）8.3ReshapingandPivoting（整形和旋转）
Cachel wood·2023-11-07 22:17

pandas教程：Combining and Merging Datasets 合并数据集

8.2CombiningandMergingDatasets（合并数据集）pandas里有几种方法可以合并数据：pandas.merge按一个或多个key把DataFrame中的行连接起来。
Cachel wood·2023-11-07 22:39

pandas教程：Hierarchical Indexing 分层索引、排序和统计

文章目录Chapter8DataWrangling:Join,Combine,andReshape（数据加工：加入,结合,变型）8.1HierarchicalIndexing（分层索引）1ReorderingandSortingLevels（重排序和层级排序）2SummaryStatisticsbyLevel(按层级来归纳统计数据)3IndexingwithaDataFrame’scolumns（
Cachel wood·2023-11-07 21:20

pandas教程：Data Transformation 数据变换、删除和替换

文章目录7.2DataTransformation（数据变换）1删除重复值2TransformingDataUsingaFunctionorMapping（用函数和映射来转换数据）3ReplacingValues（替换值）4RenamingAxisIndexes（重命名AxisIndexes）5DiscretizationandBinning（离散化和装箱）6DetectingandFilteri
Cachel wood·2023-11-07 21:19

pandas教程：Handling Missing Data 处理缺失数据

文章目录Chapter7DataCleaningandPreparation数据清洗和准备7.1HandlingMissingData处理缺失数据1FilteringOutMissingData（过滤缺失值
Cachel wood·2023-11-07 21:49

利用python进行数据分析-第七章笔记

Chapter7DataCleaningandPreparationSometimesthewaythatdataisstoredinfilesordatabasesisnotintherightformatforaparticulartask.HandlingMissingDataAllofthedescriptivestatisticsonpandasobjectsexcludemissing
LuoboLiam·2023-11-07 21:18

Pandas教程

目录一、pandas教程二、pandas安装三、pandasSeries四、pandasDataFrame五、pandasCSV六、pandas数据清洗七、pandas常用函数一、pandas教程（一）
青枫浦上看桃花·2023-11-07 21:48

Pandas，让Python像R一样处理数据，但快

WhatispandasPandas是python中用于处理矩阵样数据的功能强大的包，提供了R中的dataframe和vector的操作，使得我们在使用python时，也可以方便、简单、快捷、高效地进行矩阵数据处理
生信宝典·2023-11-07 21:47

Pandas API 文档索引中文翻译版（一）—— Series

说明：以Pandas官方API文档https://pandas.pydata.org/docs/reference/index.html为依据，根据使用频率对次序稍作整理，翻译API功能，计划补充API
mighty13·2023-11-07 21:16

数据分析----数据清洗和准备

DataCleaningandPreparation数据清洗和准备修改之后，增加代码，注释xiaoyao#导入packageimportnumpyasnpimportpandasaspd#设置数据显示行数
AIHUBEI·2023-11-07 21:14

pandas教程：String Manipulation 字符串处理和正则表达式re

7.3StringManipulation（字符串处理）1StringObjectMethods（字符串对象方法）2RegularExpressions（正则表达式）3VectorizedStringFunctionsinpandas
Cachel wood·2023-11-07 21:44

ceval 数据集明文位置编码嵌入

明文位置编码嵌入数据集地址嵌入代码解释说明数据集地址ceval数据集嵌入代码importpandasaspdfromglobimportglobfromtqdmimporttqdm#训练集数据处理voc
东方佑·2023-11-07 21:43

学生成绩管理神器

使用Python的pandas库来处理数据，并使用sqlite3库
DoctorLeo·2023-11-07 20:56

Python之数据规整：连接、联合和重塑

数据库风格的DataFrame连接2.2根据索引合并2.3沿轴向连接2.4联合重叠数据8.3重塑和透视3.1使用多层索引进行重塑3.2将“长”透视为“宽”3.3将“宽”透视为“长”1.分层索引分层索引是pandas
Chrishany·2023-11-07 19:23

什么是医疗RPA？医疗RPA解决什么问题？医疗RPA实施难点在哪里？

RPA软件机器人可以自动化处理各种业务流程，如数据录入、数据迁移、数据清洗、数据整合等，从而节省了人力成本，提高了效率。
泽众云测试·2023-11-07 19:34

Code of Deep Learning （Based on pytorch)

0.机器学习数据预处理基础One-Hot编码使用Pandas中的value_counts()函数，查看data中的特征Usercontinent的取值类型，并打印输出的内容；使用pandas中的get_dummies
WHSINE·2023-11-07 19:30

[黑马程序员Pandas教程]——Pandas数据结构

目录：学习目标认识Pandas中的数据结构和数据类型Series对象通过numpy.ndarray数组来创建通过list列表来创建使用字典或元组创建s对象在notebook中不写printSeries对象常用
阿瞒有我良计15·2023-11-07 18:14

Python数据分析实战-筛选出DataFrame中指定列都不包含缺失值的记录（附源码和实现效果）

实现功能筛选出DataFrame中指定列都不包含缺失值的记录实现代码importpandasaspd#创建示例DataFramedata={'A':[1,2,3,None,5],'B':[1,None,
数据杂坛·2023-11-07 16:10

python对某一列数据求百分比_Pandas实现DataFrame按行求百分数(比例数)

简述Motivation一般来说，每个部分的内容数量是较为容易获取的，但比例(百分数)这样的数据是二次数据，这样的操作很常见比例的信息相比于纯粹的数字更体现的整体体系的内部变化迁移的过程Contribution给了实例，follow下就没问题了~Codes导入包的部分，我就不写了哈这里假设每行是属于不同月份的数据>>>dfabcdemonth001234month156789month210111
weixin_39913472·2023-11-07 15:43

Python Pandas 分析 Nginx 日志的实例

使用Python的Pandas库可以方便地对Nginx日志进行分析和处理。本文将展示如何使用Pandas分析Nginx日志的实例，并提供相应的源代码。
代码之旅创造者·2023-11-07 15:37

大数据毕设项目 python+大数据校园卡数据分析

文章目录0前言1课题介绍2数据预处理2.1数据清洗2.2数据规约3模型建立和分析3.1不同专业、性别的学生与消费能力的关系3.2消费时间的特征分析4Web系统效果展示0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升
m0_76217654·2023-11-07 13:54

数据分析毕业设计 python校园卡数据分析可视化系统

文章目录0前言1课题介绍2数据预处理2.1数据清洗2.2数据规约3模型建立和分析3.1不同专业、性别的学生与消费能力的关系3.2消费时间的特征分析4Web系统效果展示5最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升
kooerr·2023-11-07 13:53

计算机毕设 python+大数据校园卡数据分析

文章目录0前言1课题介绍2数据预处理2.1数据清洗2.2数据规约3模型建立和分析3.1不同专业、性别的学生与消费能力的关系3.2消费时间的特征分析4Web系统效果展示0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升
kooerr·2023-11-07 13:53

大数据毕设 python+大数据校园卡数据分析

文章目录0前言1课题介绍2数据预处理2.1数据清洗2.2数据规约3模型建立和分析3.1不同专业、性别的学生与消费能力的关系3.2消费时间的特征分析4Web系统效果展示0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升
fawubio_A·2023-11-07 13:22

大数据毕业设计 python校园卡数据分析可视化系统

文章目录0前言1课题介绍2数据预处理2.1数据清洗2.2数据规约3模型建立和分析3.1不同专业、性别的学生与消费能力的关系3.2消费时间的特征分析4Web系统效果展示5最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升
caxiou·2023-11-07 13:51

Pandas指定多列组合形成新列

目录1、数据准备2、多列组合1、数据准备df=pd.DataFrame({'first_name':['A','B'],'last_name':['a','b']})print(df.to_string())'''first_namelast_name0Aa1Bb'''2、多列组合2.1、方式一：使用cat()df['full_name']=df['first_name'].str.cat(df[
对许·2023-11-07 08:24

【pandas】read_json的时候报错: valueerror expected object or value

背景：需要用pandas.read_json()读一个本地json文件到dataframe，但是出现报错内容：valueerrorexpectedobjectorvaluebing上搜了一下，回答很准确了
J_caicaicai·2023-11-07 07:01

【pandas】把df写入到同一个excel文件，不同sheet中

写一个functionimportosdefexcel_writer(file_name,sheetname,df):"""参数:file_name:存储df的excel文件名sheetname：excel文件中用于存df的那个sheet的名字df:要写入excel的dataframe"""ifnotos.path.exists(file_name):writer=pd.ExcelWriter(f
J_caicaicai·2023-11-07 07:01

【pandas】Pandas中Datetime与Date的转化

dataframe中一个带日期时间的列转换成只有日期的列代码df['date_column']=pd.to_datetime(df['datetime_column']).dt.date以下是举例importpandasaspd
J_caicaicai·2023-11-07 07:31

微信群成员的群昵称提取与批量查询（Python实现）

提取群成员昵称和用户名程序代码frompywinauto.applicationimportApplicationimportpywinautoimporttimeimportpsutilimportpandasaspdimportnumpyasnpdefget_wech
kascas·2023-11-07 06:17

EDA(Exploratory Data Analysis)

简单整理了下EDA处理中用到的tips,前面的数据处理和清洗放在了在‘dataclean(数据清洗)’中。
m0_38093796·2023-11-07 05:48

聊聊Peewee框架

数据分析和可视化：Peewee可以方便地与Python数据分析库（例如pandas）和可视化库（例如matplo
今晚务必早点睡·2023-11-07 04:15

机器学习概论

深度学习：实现机器学习的一种技术2、机器学习的范围3、机器学习可以解决什么问题给定数据的预测问题：数据清洗/特征选择确定算法模型/参数优化结果预测二、机器学习的类型1、监督学习分类（Classification
七七喝椰奶·2023-11-07 04:12

pandas 笔记：get_dummies分类变量one-hot化

1函数介绍pandas.get_dummies是pandas库中的一个函数，它用于将分类变量转换为哑变量/指示变量。所谓的哑变量，就是将分类变量的每一个不同的值转换为一个新的0/1变量。
UQI-LIUWJ·2023-11-07 03:00

Python案例代码 | 使用正则表达式判别微博用户mbti类型

importpandasaspd#采集自微博搜索中含mbti类型的推文df=pd.read_csv('mbti_test.csv')#剔除content列中的nan数据df.dropna(in
程序员晓晓·2023-11-07 00:17

利用python进行数据分析——pandas层次化索引

层次化索引是pandas的一项重要功能，它使你在一个轴上拥有多个索引级别。
Sigmoid_哼哼·2023-11-06 21:43

学习笔记 | Ch03 pandas入门和实战2 —— 数据运算、层次化索引

3.3pandas数据运算3.3.1算术运算pandas的数据对象在进行算数运算时：如果有相同索引对则进行算术运算如果没有则会引入缺失值，这就是数据对齐。
大虎牙·2023-11-06 21:09

阅读笔记：利用Python进行数据分析第2版——第8章 数据规整：聚合、合并和重塑

目录一、层次化索引二、合并数据集三、重塑和轴向旋转一、层次化索引层次化索引（hierarchicalindexing）是pandas的一项重要功能，它使你能在一个轴上拥有多个（两个以上）索引级别。
勤奋的清风·2023-11-06 21:38

利用Python进行数据分析——pandas入门

Pandas的两种主要数据结构：Series和DataFrameobj=Series()参数是列表，元素，字典，数组等。
lxl20100102·2023-11-06 21:37
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