读取mongodb同样需要安装驱动，先安装pymongo。import pandas as pdimport pymongocliectionNamedata = pd.DataFrame(li...
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2022-07-18 17:52:37
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在处理表格数据时，常常需要对一个或多个列进行转换以使它们更适合于分析或建模。在许多情况下，可以使用 Pandas 库轻松完成这些转换。然而，在处理大型数据集或构建机器学习管道时，使用 scikit-learn 的 ColumnTransformer 类来将转换应用于数据的特定列可能更有效。这里，我们将演示如何使用自定义转换器与 scikit-learn 的 ColumnTransformer 来转
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2023-10-12 22:08:00
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1 安装Anaconda开发环境Anaconda是一个开源的Python发行版本，集成了NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib和scikit-learn等多个科学包及其依赖项，而且可使用conda命令安装第三方库和创建多个环境。作为数据科学和机器学习的开发，Anaconda是一个不错的选择。输入Anaconda官网，https://www.anaconda.com/
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2023-12-12 13:26:04
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使用pandas把mysql的数据导入MongoDB。
首先说下我的需求，我需要把mysql的70万条数据导入到mongodb并去重，同时在第二列加入一个url字段，字段的值和第三列的值一样，代码如下:
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2018/9/29 17:20
# @Author : cxa
# @File : run.py
# @Soft
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2018-09-30 10:40:00
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之前在MongoDB中有大量数据要分析，需要导入到Pandas中进行分析，本文就主要分享一下我将MongoDB中数据析
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2022-06-02 07:07:48
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Pandas基础Pandas基础Pandas基础跳转顶部
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2022-03-23 10:12:10
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文章目录1 pandas的数据结构介绍1.1 Series1.2 DataFrame2 基本功能2.1重要索引2.2 丢弃指定轴上的项2.3 索引、选取和过滤2.4 loc和iloc进行选取1 pandas的数据结构介绍1.1 Series说明：Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据以及一组与之相关的数据标签组成。1）S
原创
2023-02-09 14:18:36
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pandas的介绍pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。1.pandas数据结构的介绍Series：一维数组，与Numpy中的一维
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2021-03-04 15:48:42
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Pandas
一、Pandas介绍
1.Pandas介绍
2.为什么使用Pandas
3.小结
二、Pandas数据结构
1.Series
2.DataFrame
3.MultiIndex与Panel
4.小结
三、基本数据操作
1.索引操作
2.赋值操作
3.排序
4.总结
四、DataFrame运算
1.算术运算
2.逻辑运算
3.统计运算
4.自定义运算
原创
2021-08-13 23:34:06
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一个很强的科学计算库 `创建dataframe` DataFrame运算 Pandas画图 文件读取与存储 缺失值的处理 数据离散化 表格处理 准备好表格数据，直接使用 pandas应用 pandas查询数据 df.loc查询 数据 查看类型 1. 单label 指定位置取值取到的是个值，指定位置切
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2019-09-08 09:16:00
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查看版本 import pandas as pd pd.__version__ 读取数据 读取csv data=pd.read_csv('路径',<sep='分隔符',header='表头',names=['列名1','列名2'...]>) #txt也可以用这个命令读取 参数 解释 默认 值 ski ...
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2021-09-30 21:41:00
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DataFrame、MultiIndex、Panel、Series、基本数据操作（索引、赋值、排序）、DataFrame运算、Pandas画图、文件读取和存储、缺失值处理、数据离散化、合并、交叉表和透视表、分组和聚合
原创
2022-03-11 14:48:15
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创建Series的三种方式from pandas import Seriesbb= Series([0,1,11,2,22])print bb[1]cc= Series(['AA','BB',11,'cc',22],index=['a','b','c','d','e'])print cc['a']
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2022-06-01 05:49:59
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DataFrame的基本元素pandas是一个可以处理文本，二维表的独立第三方库官网：https://pandas.pyda
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2022-09-14 21:17:33
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简介pandas是建立在Python编程语言之上的一种快速，强大，灵活且易于使用的开源数据分析和处理工具，它含有使数据清洗和分析⼯作变得更快更简单的数据结构和操作⼯具。pandas经常和其它⼯具⼀同使⽤，如数值计算⼯具NumPy和SciPy，分析库statsmodels和scikit-learn，和数据可视化库matplotlib等。pandas是基于NumPy数组构建的，虽然pandas采⽤了⼤
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精选
2021-06-05 19:08:06
740阅读
pandas是建立在Python编程语言之上的一种快速，强大，灵活且易于使用的开源数据分析和处理工具，它含有使数据清洗和分析⼯作变得更快更简单的数据结构和操作⼯具。pandas经常和其它⼯具⼀同使⽤，如数值计算⼯具NumPy和SciPy，分析库statsmodels和scikit-learn，和数据可视化库matplotlib等。
原创
2021-07-11 09:23:44
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简介：安装，导入模块，数据结构，准备数据；DataFrame：生成表格，显示，筛选，排序，索引；高级用法：访问数据，转为数组，统计；进阶操作：map，applymap，apply，聚合，删除；绘图：线性图，np.cumsum累加值，柱状图，直方图，密度图，标准正态分布
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2019-03-11 21:21:25
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pandas 连接数据库 1 import numpy as np 2 import pandas as pd 3 from sqlalchemy import create_engine 4 5 engine = create_engine("mysql+pymysql://root:100100 ...
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2021-08-30 18:42:00
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pandas链接 pandas是一个强大的Python数据分析的工具包， 它是基于Numpy构建的，正因pandas的出现， 让Python语言 也成为使用最广泛且强大的数据分析语言之一 包含两个数据结构DataFrame，Series，其中DataFrame使用广泛，但是它是由若干个Series组
原创
2021-09-05 14:29:48
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