在处理数据的时候，很多时候会遇到批量替换的情况，如果一个一个去修改效率过低，也容易出错。replace()是很好的方法。 1.基本结构： df.replace(to_replace, value) 前面是需要替换的值，后面是替换后的值。 这样会搜索整个DataFrame, 并将所有符合条件的元素全部
转载
2018-12-20 11:13:00
315阅读
2评论
Python 使用Pandas操作数据的常用函数方法
前言本文主要介绍使用pandas对数据文件进行操作的一些常用且基础的函数。该篇文章适合对DataFrame结构有一定了解的读者阅读。使用函数前先导入pandas库import pandas as pd。一 创建DataFrame数据结构# 方法一
df1 = pd.DataFrame
转载
2023-06-18 16:07:04
104阅读
今天来给大家分享下面三个函数：describe()描述性统计（一次性返回多个统计结果）groupby()分组aggregate()聚合运算（可以自定义统计函数）用到的数据如下：1、describe()生成描述性统计数据。描述性统计包括那些总结数据集分布的集中趋势、离散度和形状的统计数据，不包括 NaN 值。describe(percentiles=None, include=None, exclu
转载
2023-08-21 11:30:00
217阅读
import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt ---------------numpy-----------------------arr = np.array([1,2,3], dtype=np.float64)np.zeros((3,6)) np.empty((2,3,2)) np.ara...
原创
2021-06-10 17:29:31
144阅读
代码数据集：通过上图数据集，使用如下三个时间操作函数进行演示。to_datetime()DateOffset()Datetimeindex()1 pd.to_datetime()功能：将str和unicode转化为指定时间戳格式ti
原创
2022-06-23 17:22:46
444阅读
import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt ---------------numpy-----------------------arr = np.array([1,2,3], dtype=np.float)np.zeros((3,6)) np.empty((2,3,2)) np.ara...
原创
2022-03-02 10:05:44
402阅读
在数据处理过程中，经常会遇到多个表进行拼接合并的需求，在Pandas中有多个拼接合并的方法，每种方法都有自己擅长的拼接方式
转载
2022-06-04 00:05:28
482阅读
drop函数的使用（1）drop() 删除
转载
2023-05-18 17:08:27
151阅读
1. DataFrame 处理缺失值 dropna()
df2.dropna(axis=0, how='any', subset=[u'ToC'], inplace=True)把在ToC列有缺失值的行去掉 补充：还可以用df.fillna()来把缺失值替换为某个特殊标记df = df.fillna("missing") # 用字符串替代
df = df.fill
转载
2024-05-18 08:54:28
80阅读
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
转载
2022-06-02 07:16:28
193阅读
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
转载
2022-06-02 06:53:51
107阅读
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
转载
2022-06-02 09:58:57
129阅读
中的行进行去重操作，找了好久，才找到相关的函数先看一个小例子from pandas import Series, DataFrame data = DataFrame({'k': [1, 1, 2, 2]}) print ...
转载
2023-04-24 10:24:34
128阅读
对于dataframe格式的数据： 1、data.value_counts()：统计数据出现的次数 2、data.query("label==0")：按指定条件查询数据 3、data.plot()：可视化dataframe格式的数据 4、pandas.get_dummies(data)：将某列数据用
转载
2020-04-05 17:51:00
248阅读
2评论
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
转载
2022-06-02 07:17:12
172阅读
#api DataFrame.rank(axis=0,method='average',numeric_only=None,na_option='keep',ascending=True, pct=False) Compute numerical data ranks (1 through n) a ...
转载
2021-07-18 17:00:00
269阅读
2评论
要将自己或其他库的函数应用于Pandas对象，应该了解三种重要的方法。以下讨论了这些方法。 使用适当的方法取决于函数是否期望在整个DataFrame，行或列或元素上进行操作。 表明智函数应用：pipe() 行或列函数应用：apply() 元素函数应用：applymap() 表格函数应用 可以通过将函
原创
2018-09-13 15:54:00
169阅读
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
转载
2022-06-01 22:57:40
148阅读
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
转载
2022-06-02 07:10:27
179阅读
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
转载
2022-06-02 09:59:57
105阅读
