E-COM-NET
首页
在线工具
Layui镜像站
SUI文档
联系我们
推荐频道
Java
PHP
C++
C
C#
Python
Ruby
go语言
Scala
Servlet
Vue
MySQL
NoSQL
Redis
CSS
Oracle
SQL Server
DB2
HBase
Http
HTML5
Spring
Ajax
Jquery
JavaScript
Json
XML
NodeJs
mybatis
Hibernate
算法
设计模式
shell
数据结构
大数据
JS
消息中间件
正则表达式
Tomcat
SQL
Nginx
Shiro
Maven
Linux
pandas英译汉
pandas
之数据筛选(后附源数据供大家练习)
目录所用数据读取预览:1.单个条件筛选(筛选男生)(1)条件书写(2)取出数据2.query多条件筛选(筛选总分大于160的男生)(1)条件写入注意:(2)取出数据3.筛选文本开头内容(筛选襄阳市的)startswith/endswith(1)条件书写(2)取出数据(同1.的方法)(3)测试筛选信阳市(小伙伴们自己动手哦)4.筛选整个文本中存在的内容contains(太好用啦)(1)条件书写(2)
卿卿553
·
2024-01-15 14:55
pandas
pandas
数据库
python
pandas
缺失值查看及处理方法(后附源数据供大家练习)
目录数据预览:一、查看缺失值二、处理缺失值1.删除dropna(1)参数介绍(2)使用方法示例A.删除有空值的整行B.删除有空值的整列C.删除一行全是空值的整行D.删除非空值低于指定数值的整行E.删除指定列中有空值的整行2.填充fillna(1)给所有空值填充指定数值(2)给指定列填充指定数值三、源数据网盘链接数据预览:一、查看缺失值数据.isnull()如果该处数据为空显示True,不为空显示F
卿卿553
·
2024-01-15 14:55
pandas
pandas
python
大数据
pandas
中好用的describe函数
本次和大家分享一个
pandas
中特别好用的函数——describe,通过这一函数你可以一次性获得数据的总个数,平均数,标准差,最小值最大值以及四分位数二分之一位数,四分之三位数等,在数据分析过程中使用起来很方便
卿卿553
·
2024-01-15 14:55
pandas
pandas
python
pandas
数据合并与重塑——merge
数据合并与重塑有merge,join,concat三种方法,本文先对merge进行讲解目录1.merge参数概览2.左右内外连接概念讲解(1)左连接(2)右连接(3)内连接(4)外连接3.merge数据合并(1)当两个表用来做连接键的列名都相同时(以左连接为例)A使用方法:B数据合并前后对比:(2)当两个表用来做连接键的列名都不相同时(本次默认内连接)A使用方法B数据合并前后对比1.merge参数
卿卿553
·
2024-01-15 14:25
pandas
大数据
pandas
python
pandas
数据删除drop的用法
1.删除行(1)删除单行新数据=数据.drop(行索引)(2)删除多行新数据=数据.drop([行索引1,行索引2])2.删除列(1)删除单列新数据=数据.drop("列名",axis=1)(2)删除多列新数据=数据.drop(["列","列"],axis=1)
卿卿553
·
2024-01-15 14:25
pandas
pandas
京东商品评论信息爬取及词云图制作——python爬虫(步骤详细,初学可做)
.利用input语句输入商品编号实现评论信息爬取5.利用requests获取html6.json文件转换为dict7.实现翻页功能8.重复上方5,6的步骤9.获取评论内容、产品颜色、产品型号10.借助
pandas
卿卿553
·
2024-01-15 14:24
python
开发语言
爬虫
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
pandas
pandas
python
大数据
【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
日常技术问题整理归纳
keras
tensorflow
人工智能
预测模型
经验分享
python
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>>>import
pandas
aspd>>>df=pd.DataFrame({'Name':['Tom
www_djh
·
2024-01-15 09:56
python
开发语言
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importnumpyasnpimport
pandas
aspddata_set=np.array([2,3,4,5,6,7])np.random.choice
maizeman126
·
2024-01-15 09:49
python
数据分析
python统计分析——小提琴图(plt.violinplot)
importnumpyasnpimport
pandas
aspdfrommatplotlibimportpyplotaspltser=pd.Series(
maizeman126
·
2024-01-15 09:19
python
数据分析
数据可视化
统计
python统计分析——小提琴图(sns.violinplot)
importnumpyasnpimport
pandas
aspdfrommatplotlibimportpyplotaspltimportseabornassnsdf=pd.DataFrame(data
maizeman126
·
2024-01-15 09:19
python
数据分析
可视化
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importnumpyasnpimport
pandas
aspdfrommatplotlibimportpyplotaspltdata_set1
maizeman126
·
2024-01-15 09:18
python
开发语言
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importnumpyasnpimport
pandas
aspdfrommatplotlibimportpyplotaspltimportseabornassnsdata_set
maizeman126
·
2024-01-15 08:13
python
数据分析
统计分析
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fromosgeoimportgdalimportosimport
pandas
aspdfromdatetimeimportda
就是一只白
·
2024-01-15 06:45
data
process
python
python
开发语言
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importnumpyasnpimport
pandas
aspdfromsklearn.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
pandas
3.1安装
pandas
和openpyxl3.2写入Excel文件3.3读取
climber1121
·
2024-01-15 04:03
Python基础
python
excel
开发语言
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
pandas
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
python
pandas
numpy
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
android
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:
Pandas
Series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
开发语言
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import
pandas
aspdimportmatplotlib.pyplotasplt显示中文:frompylabimport
小镇码农在深圳
·
2024-01-14 22:26
数据分析
python
机器学习
可视化
数据可视化
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
数据科学
python
开发语言
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
数据科学
pandas
python
信息可视化
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
Pandas实战100例
pandas
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
fits文件
pandas
数据分析
数据挖掘
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
Pandas实战100例
pandas
Open3D对产生偏差的点云数据进行校正
importtimeimportopen3daso3d;importnumpyasnp;importmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.signalimportfind_peaksimport
pandas
aspdOriginalPly
easyboot
·
2024-01-14 15:42
机器视觉
#
Open3D
open3d
Open3D离群点剔除
importtimeimportopen3daso3d;importnumpyasnp;importmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.signalimportfind_peaksimport
pandas
aspdOriginalPly
easyboot
·
2024-01-14 15:38
机器视觉
#
Open3D
python
算法
open3d
python
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
活用pandas进行数据分析
数据分析
pandas
excel
json
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
活用pandas进行数据分析
pandas
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
Pandas实战100例
pandas
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:importosimport
pandas
aspdimportnumpyasnp#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
机器学习
深度学习
如何获取指定日期是该年中的第几天?
importtimeimportdatetimefromdateutilimportparserimport
pandas
aspddt1='2024-01-11'#字符串可转换为datetime类型处理dt2
对许
·
2024-01-14 07:49
#
Python
python
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
金融风控
数据分析
pandas
数据挖掘
python
数据透视
数据重塑
长变宽
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实战100例
pandas
分类
人工智能
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
#LoadtheSQLAlchemyPythonlibraryimportsqlalchemyimport
pandas
aspd%load_extsql%%sqls
绝不原创的飞龙
·
2024-01-14 04:30
数据科学
python
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
pandas
2.1.2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
API参考
pandas
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
python
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
Pandas实战100例
pandas
linux
前端
python爬虫实战(6)--获取某度热榜
1.项目描述需要用到的类库pipinstallrequestspipinstallbeautifulsoup4pipinstall
pandas
pipinstallopenpyxl然后,我们来编写python
ChrisitineTX
·
2024-01-13 22:37
python
爬虫
python
爬虫
开发语言
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
python
数据挖掘
python
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
pandas
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。
惊鸿若梦一书生
·
2024-01-13 22:58
Pandas实战100例
pandas
Pandas
实战100例 | 案例 16: 字符串操作 - 分割和转换
案例16:字符串操作-分割和转换知识点讲解
Pandas
提供了丰富的字符串操作功能,这些功能很大程度上类似于Python原生的字符串方法。
惊鸿若梦一书生
·
2024-01-13 21:52
Pandas实战100例
pandas
上一页
17
18
19
20
21
22
23
24
下一页
按字母分类:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他