pandas文本处理第24页

pandas查看数据常用方法（以excel为例）

目录1.查看指定行数的数据head()2.查看数据表头columns3.查看索引index4.指定索引列index_col5.按照索引排序6.按照数据列排序sort_values()7.查看每列数据类型dtypes8.查看指定行列数据loc9.查看数据是否为空isnull()1.查看指定行数的数据head()（1）数据.head()默认查看五行数据（2）查看指定行数数据.head(行数)2.查看数

卿卿553·2024-01-15 14:53

Linux 文本内容处理小记

这篇笔记用来整理目前用过或者见过的一些文本处理软件，意在提升命令行和脚本对文本处理效率，发现一些可能没关注的实用技巧简单先上点简单易用的软件，可以完成基本的文件处理、统计和排序wc统计文本信息printnewline

码农终结者·2024-01-15 12:47

【快速解决】vscode安装Keras，tensorflow；解决from tensorflow.keras.models import Sequential环境配置不上怎么办？

是哪一个版本的）第二步：安装ipykernel第三步：把新建的虚拟环境（tf3）第四步：首先要进入到新建的虚拟环境第五步：安装tensorflow第六步：安装keras第七步：安装numpy第八步：安装pandas

命运之光·2024-01-15 12:25

Python dataframe取单元值

取dataframe某行某列所指的单元值代码准备：环境平台：Python3.7.1-IDLEShell>>>importpandasaspd>>>df=pd.DataFrame({'Name':['Tom

www_djh·2024-01-15 09:56

python统计分析——随机抽样（np.random.choice）

参考资料：用python动手学统计学，帮助文档importnumpyasnpimportpandasaspddata_set=np.array([2,3,4,5,6,7])np.random.choice

maizeman126·2024-01-15 09:49

python统计分析——小提琴图（plt.violinplot）

importnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlibimportpyplotaspltser=pd.Series(

maizeman126·2024-01-15 09:19

python统计分析——小提琴图（sns.violinplot）

importnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlibimportpyplotaspltimportseabornassnsdf=pd.DataFrame(data

maizeman126·2024-01-15 09:19

python统计分析——箱线图（plt.boxplot）

参考资料：用python动手学统计学使用matplotlib.pyplot.boxplot()函数绘制箱线图importnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlibimportpyplotaspltdata_set1

maizeman126·2024-01-15 09:18

python统计分析——操作案例（模拟抽样）

参考资料：用python动手学统计学importnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlibimportpyplotaspltimportseabornassnsdata_set

maizeman126·2024-01-15 08:13

python 已知经纬度获取影像DN值或位置

geotransform[3]#90这两个读取出来的分别就是经度和纬度，但是读取极投影为3413的影像时，读取出来的时投影坐标，因此在程序中多做了一步变换fromosgeoimportgdalimportosimportpandasaspdfromdatetimeimportda

就是一只白·2024-01-15 06:45

影像组学学习笔记(23)-主成分析PCA、降维和特征筛选的区别

(23)主要讲解:主成分析PCA，影像组学降维和特征筛选的区别0.PCA(Principalcomponentanalysis)的数学原理PCA.JPG导入包importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.utilsimportshufflefromsklearn.preprocessingimportS

北欧森林·2024-01-15 05:40

【Python基础】一文搞懂：Python 中 Excel 文件的写入与读取

文章目录1引言2使用openpyxl2.1安装openpyxl2.2写入Excel文件2.3读取Excel文件3使用pandas3.1安装pandas和openpyxl3.2写入Excel文件3.3读取

climber1121·2024-01-15 04:03

【Python基础】一文搞懂: Python 正则表达式模式匹配与字符串处理技巧

3.1常用函数3.2示例4高级用法4.1编译正则表达式4.2分组4.3贪婪vs非贪婪匹配5实例演示5.1封装为regex_example.py脚本5.2运行脚本后的输出结果5.3脚本解释6总结1引言在文本处理和数据提取的世界里

climber1121·2024-01-15 04:03

pandas的iloc函数

pandas的iloc函数：iloc是Pandas中用于基于整数位置进行索引和切片的方法。它允许你通过整数位置来访问DataFrame中的特定行和列。

sci_more·2024-01-15 02:43

python中none的替换方法：pandas&numpy

none的替换方法：1.pandas#将缺失的id值替换为Nonemerged_df['id'].fillna('None',inplace=True)#这行代码使用了Pandas库中的`fillna`

sci_more·2024-01-15 02:12

NLP-文本处理：实体消歧/词义消歧（Entity Disambiguiation / Word Sense Disambiguation）

一、简单方法1、提前构建好实体库（描述库）2、将文本转为向量将含有待消歧实体的文本句子AAA(实体前后各取10~20个单词)，实体库中该实体的各种描述的句子（A1,A2,...A_1,A_2,...A1,A2,...）都转为向量，然后通过余弦相似度计算cos(A,A1),cos(A,A2),...cos(A,A_1),cos(A,A_2),...cos(A,A1),cos(A,A2),...，最后

u013250861·2024-01-15 02:24

第7章数据清洗和准备

7.1处理缺失数据pandas使用浮点值NaN（NotaNumber）表示缺失数据。

ghostdogss·2024-01-15 00:53

文章测试测试

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一

青山渺渺·2024-01-15 00:03

pandas datetime64 转string

https://stackoverflow.com/questions/50449453/pandas-datetime64-to-stringYoucanjustcastthedtypefirstusingastype

kangseung·2024-01-14 23:25

python基础练习之—Series

Series介绍：PandasSeries类似表格中的一个列（column），类似于一维数组，可以保存任何数据类型。

那个叫马尔的大夫·2024-01-14 22:09

Python实现饼状图

利用pandas模块实现饼状图效果如下：代码如下导入pandas和matplotlib模块importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt显示中文：frompylabimport

小镇码农在深圳·2024-01-14 22:26

10个数据科学不可或缺的Python库

然而，在像NumPy、Pandas和Scikit-Learn这样广受欢迎的库之外，还存在着一批鲜为人知但能够显著提升数据科学能力的Python宝藏库。

python慕遥·2024-01-14 21:23

Pandas：Python可视化神器

大家好，数据可视化可以让我们很直观的发现数据中隐藏的规律，察觉到变量之间的互动关系，可以帮助我们更好的给他人解释现象，做到一图胜千文的说明效果。常见的数据可视化库有:matplotlib是最常见的2维库，可以算作可视化的必备技能库，由于matplotlib是比较底层的库，api很多，代码学起来不太容易。seaborn是建构于matplotlib基础上，能满足绝大多数可视化需求。更特殊的需求还是需要

python慕遥·2024-01-14 21:21

软件测试|如何使用Python取句中中英文内容

简介提取句子中的中英文内容在自然语言处理中是一个常见任务，通常用于文本处理、机器翻译和语言学研究。

测试萧十一郎·2024-01-14 20:02

Pandas实战100例 | 案例 13: 数据分类 - 使用 `cut` 对数值进行分箱

Pandas提供了cut函数，它可以根据你指定的分箱边界将数值数据分配到不同的类别中。使用cut进行分箱:你可以指定一系列的边界来定义分箱，然后将这些边界应用于数据列。cut还允许你为每个箱指定标签。

惊鸿若梦一书生·2024-01-14 18:51

用Python制作fits文件

前面的博客已经讲了fits文件是什么，以及如何读fits文件，当你完成一项工作的时候，你可能也会想制作一个自己的fits文件来发布自己的数据，本篇博客就讲一下如何制作自己的fits文件通常我们是使用pandas

夜观天象昼编程·2024-01-14 18:19

Pandas实战100例-专栏介绍

Pandas，Python数据科学的心脏，是探索和分析数据世界的强大工具。想象一下，用几行代码就能洞察庞大数据集的秘密，无论是金融市场趋势还是社交媒体动态。

惊鸿若梦一书生·2024-01-14 17:36

Open3D对产生偏差的点云数据进行校正

importtimeimportopen3daso3d;importnumpyasnp;importmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.signalimportfind_peaksimportpandasaspdOriginalPly

easyboot·2024-01-14 15:42

Open3D离群点剔除

importtimeimportopen3daso3d;importnumpyasnp;importmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.signalimportfind_peaksimportpandasaspdOriginalPly

easyboot·2024-01-14 15:38

一文了解pandas基础

目录一：数据读取二：数据结构三：数据检索四：数据修改五：排序数据准备：一：数据读取pandas可以读取和导入各种数据格式的数据，如CSV，Excel，JSON，SQL，HTML等，不需要手动编写复杂的读取代码

攻城狮的梦·2024-01-14 15:51

使用pandas按照商品和下单人统计下单数据

给到的表格数据如下：考虑用pandas实现，pandas提供了大量的数据处理函数，可以进行各种复杂的数据处理，包括数据清洗、数据转换、数据聚合等。

攻城狮的梦·2024-01-14 15:50

Pandas - 常用操作

一.DataFrame结构DataFrame是Pandas最核心的数据结构，可以使用值为列表的字典进行构造：>>data={'a':[1,2,3],'b':[1.2,None,1.3],'c':['Alex

山药鱼儿·2024-01-14 14:20

Pandas实战100例 | 案例 6: 数据排序 - 对 DataFrame 进行排序

Pandas提供了灵活的排序功能，包括按照一列或多列进行升序或降序排序。

惊鸿若梦一书生·2024-01-14 12:24

数据操作、数据预处理

1.数据类型：2.数组元素操作：3.数据预处理：importosimportpandasaspdimportnumpyasnp#创建csv文件并写入数据os.makedirs(os.path.join(

姓蔡小朋友·2024-01-14 10:12

TF-IDF(词频-逆文档频率)

利用关键词提取可以弥补这一不足，关键词提取是一种自动化的文本处理技术，它可以从一篇文章中自动抽取出最能代表文章主题和内容的若干个词语或短语。

zoujiahui_2018·2024-01-14 09:09

如何获取指定日期是该年中的第几天？

importtimeimportdatetimefromdateutilimportparserimportpandasaspddt1='2024-01-11'#字符串可转换为datetime类型处理dt2

对许·2024-01-14 07:49

数据分析-Pandas如何重塑数据表

数据分析-Pandas如何重塑数据表数据表，时间序列数据在数据分析建模中很常见，例如天气预报，空气状态监测，股票交易等金融场景。

Alex_StarSky·2024-01-14 07:58

Pandas实战100例 | 案例 31: 转换为分类数据

Pandas允许将列转换为category类型。分类数据类型:category类型适用于那些只包含有限数量不同值的列（例如，性别、产品类型、评级等）。

惊鸿若梦一书生·2024-01-14 06:34

pandas 时区问题

术语解释：naive(无时区类型数据)，aware(有时区类型数据)pandas中，datetime和timestamp等时间序列默认都是naive(无时区类型数据)将naive转化为awarelast_timeaware_last_time

Andy_1ee·2024-01-14 05:28

pandas入门指南

上一篇讲了numpy，除此之外，还有一个工具我们一定会使用，那就是pandas。如果说numpy中数据存储形式是列表的话，那么pandas中数据的存储形式更像是字典。为什么这么说呢？

大雄的学习人生·2024-01-14 05:00

UCB Data100：数据科学的原理和技巧：第二十一章到第二十六章

#LoadtheSQLAlchemyPythonlibraryimportsqlalchemyimportpandasaspd%load_extsql%%sqls

绝不原创的飞龙·2024-01-14 04:30

Pandas.DataFrame.iloc[ ] 筛选数据-自然索引法详解含代码含测试数据集随Pandas版本持续更新

关于Pandas版本：本文基于pandas2.1.2编写。关于本文内容更新：随着pandas的stable版本更迭，本文持续更新，不断完善补充。

数象限·2024-01-13 23:18

pandas增强—数据表的非等式连接和条件连接。

Pandas支持equi-join，其中join中涉及的键被认为是相等的。这是通过merge和join函数实现的。

风暴之零·2024-01-13 23:33

Pandas实战100例 | 案例 20: 日期时间运算

案例20:日期时间运算知识点讲解Pandas提供了强大的日期和时间处理功能。你可以从datetime类型的列中提取出年份、月份、日、星期等信息，也可以进行日期时间的加减运算。

惊鸿若梦一书生·2024-01-13 23:20

python爬虫实战(6)--获取某度热榜

1.项目描述需要用到的类库pipinstallrequestspipinstallbeautifulsoup4pipinstallpandaspipinstallopenpyxl然后，我们来编写python

ChrisitineTX·2024-01-13 22:37

数据处理代码记录

主要使用pandas库1.文件路径(1)os库importosos.getcwd()#获取当前文件路径os.path.dirname(os.getcwd())#获取上一级文件路径os.path.join

　木夕敢敢·2024-01-13 22:01

Pandas实战100例 | 案例 26: 检测异常值

案例26:检测异常值知识点讲解在数据分析中，检测和处理异常值（或离群值）是一个重要的步骤。异常值可能会影响数据的整体分析。一种常用的方法是使用四分位数和四分位数间距（IQR）来识别异常值。四分位数和IQR:第一四分位数（Q1）是数据中所有数值的25%分位数，第三四分位数（Q3）是75%分位数。IQR是Q3和Q1的差。通常，超出Q1-1.5*IQR或Q3+1.5*IQR的值被认为是异常值。示例代码#

惊鸿若梦一书生·2024-01-13 22:58

Pandas实战100例 | 案例 29: 时间序列分析 - 滚动窗口计算

Pandas提供了处理时间序列的强大功能，包括滚动窗口计算。滚动窗口计算可以用于平滑时间序列数据，识别趋势和模式。滚动窗口计算:使用rolling方法可以对数据集应用滚动窗口计算。