为什么要整理数据对于这种“宽”数据，在展示方面来说没有什么问题，但是数据分析的时候我们需要“长”数据，这时候就需要整理数据整理成我们想要的样子。melt( )函数把字段拆分成数据id_vars参数：保留哪个字段（可以保留多个字段）var_name参数：为其余转换的字段起别名value_name参数：为值的那一列起别名pew_long = pd.melt(pew,id_vars='religion'
转载
2024-06-03 11:35:51
64阅读
【数据整理】 数据整理是在分析，可视化和在使用机器学习建立预测模型之前，进行数据收集，数据评估和数据整理的过程 【数据收集】 方法：1、从网上直接下载数据源；2、用编程方法下载数据源；3、使用手头的文件 【数据评估】 评估我们的数据，已确定哪些是干净的数据，以及一旦丢失哪些数据，我们还需要收集哪些数据。确保我们的数据形式，能让后续分析更轻松一点，更注重这方便一些。数据评估主要是评估数据的质量
转载
2023-08-29 15:46:01
197阅读
列表python中列表是可变的，这是它区别于字符串和元组的最重要的特点了：列表可被修改，字符串和元组不行??以下介绍列表的一些常用方法1 list = [5,2,4,3,1,6]
2 list.append(7) #把一个元素添加到列表的结尾
3 print(list)
4 list.extend([8]) #通过添加指定列表的所有元素来扩充列表
5 print(list)
6 li
转载
2024-07-28 15:37:06
20阅读
一、列表list**
1. append() 在末尾插入一个内容
2. insert(index,data) 指定位置插入
如：a.insert(3,11)在第四个位置插入113. del() 删除
4. pop()拿出最后一个元素，经常有赋值操作如：a=x.pop()
5. remove()在列表中删除指定值的元素，列表中必须有这个值，否则会报错，应使用try或先进行判断
6. clear()
转载
2023-12-04 15:39:10
94阅读
利用python整理表格数据由于疫情数据量大，且时间跨度大从2020.1.23-2020.2.2日，可以利用‘’日期‘标签进行筛选： 首先需要python环境以及都三方库pandas 一下是实现代码：import pandas as pd
data=[]
dfd = pd.read_excel('F:\gbh\python\practice\大创\data\武汉疫情数据\迁徙.xlsx')
#df
转载
2023-06-20 21:42:36
85阅读
1、数据转换目前为止介绍的都是数据的重排。另一类重要操作则是过滤、清理以及其他的转换工作。2、移除重复数据DataFrame中常常会出现重复行。下面就是一个例子：
1. In [4]: data = pd.DataFrame({'k1':['one'] * 3 + ['two'] * 4,
2. 'k2':[1, 1, 2, 3, 3, 4, 4]})
3.
4. In
在python 中，主要的常用数据类型有列表，元组，字典，集合，字符串。对于这些基础知识，应该要能够足够熟练掌握。如何创建列表： # 创建一个空列表：定义一个变量，然后在等号右边放一个中括号，就创建了一个空列表。
a1=[]
# 创建一个有元素的列表：定义一个变量，然后在中括号中放入元素。
#元素是什么样的不规定，但如果是字符或则字符串等，需要加英文的引号，双引号也行，如果是数字,就不用
每次爬虫获取的数据都是需要处理下的。所以这一次简单讲一下Pandas的用法，以便以后能更好的使用。数据整合是对数据进行行列选择、创建、删除等操作。数据清洗则是将整合好的数据去除其中的错误和异常。本期利用之前获取的网易云音乐用户数据，来操作一番。/ 01 / 数据整合首先读取数据。import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyp
转载
2023-10-18 10:42:18
53阅读
在处理数据时，Python 是一种非常强大的工具。特别是当我们需要整理和清洗数据时，它能让我们的工作变得更加高效。本文将详细展示如何使用 Python 进行数据整理，内容涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展。
## 环境准备
首先，你需要确保你的开发环境已经准备就绪。我们将使用以下技术栈：
- Python 3.x
- Pandas
- NumPy
- Jupyte
在这个世界上，人们每天都在用 Python 完成着不同的工作。而文件操作，则是大家最常需要解决的任务之一。使用 Python，你可以轻松为他人生成精美的报表，也可以用短短几行代码快速解析、整理上万份数据文件。当我们编写与文件相关的代码时，通常会关注这些事情：我的代码是不是足够快？我的代码有没有事半功倍的完成任务？ 在这篇文章中，我会与你分享与之相关的几个编程建议。我会向你推荐一个被低估的 Pyth
转载
2024-07-04 16:45:06
37阅读
数据结构与算法思维导图暑假期间总结的，内容都比较基础，可用作基础复习！文章最下方有思维导图PDF版本下载链接！ 再长的路，一步步也能走完，再短的路，不迈开双脚也无法到达。简介数据结构的基本概念基本概念和术语数据数据是信息的载体，是描述客观事物属性的数、字符及所有能输入到计算机中并被计算机程序识别和处理的符号的集合数据元素数据元素是数据的基本单位，通常作为一个整体进行考虑和处理数据对象数据对象是具有
转载
2023-12-10 22:13:24
79阅读
相信有不少朋友日常工作会用到 Excel 处理各式表格文件，更有甚者可能要花大把时间来做繁琐耗时的表格整理工作。最近有朋友问可否编程来减轻表格整理工作量，今儿我们就通过实例来实现 Python 对表格的自动化整理。首先我们有这么一份数据表 source.csv：我们要做的是从上表中提取数据，来生成一份符合以下要求的表格：按照以下分组名单 group.xls 来整理数据表中的数据：最终要展现的数据项
转载
2023-12-08 07:52:43
89阅读
最近，大数据工程师Kin Lim Lee在Medium上发表了一篇文章，介绍了8个用于数据清洗的Python代码。数据清洗，是进行数据分析和使用数据训练模型的必经之路，也是最耗费数据科学家/程序员精力的地方。这些用于数据清洗的代码有两个优点：一是由函数编写而成，不用改参数就可以直接使用。二是非常简单，加上注释最长的也不过11行。在介绍每一段代码时，Lee都给出了用途，也在代码中也给出注释。大家可以
转载
2023-10-09 00:07:32
80阅读
原作 Kin Lim Lee
乾明 编译整理
最近，大数据工程师Kin Lim Lee在Medium上发表了一篇文章，介绍了8个用于数据清洗的Python代码。 数据清洗，是进行数据分析和使用数据训练模型的必经之路，也是最耗费数据科学家/程序员精力的地方。
这些用于数据清洗的代码有两个优点：
一是由函数编写而成，不用改参数就可以直接使用。
转载
2023-12-18 15:45:17
45阅读
文件的使用文件的类型 意思就是有统一编码的就叫文本文件，没有统一编码的就叫二进制文件在python中打开文本文件 就是把rt改为rb，就将它的二进制打印出来 文件的打开和关闭一般在处理文件的时候要遵循一个特定步骤，这个步骤就是打开-操作-关闭对于一个文件，不对它进行处理的时候，它体现的是一种文件的存储状态，此时文件在计算机的硬盘中存储，如果要操
在现代软件开发中，代码的可读性和整洁性至关重要，尤其是在使用 Python 编写大型应用程序时。如何在 VSCode 中有效整理 Python 代码，成为许多开发者面临的挑战。本文将探讨这一问题，分析背景，阐明错误现象，深入根因，最终提供解决方案并进行验证测试，以确保开发过程的高效性。
## 问题背景
在一个持续迭代的开发团队中，代码的整理与维护直接影响到开发效率和团队协作。研究表明，团队在维
原作 Kin Lim Lee乾明 数据清洗，是进行数据分析和使用数据训练模型的必经之路，也是最耗费数据科学家/程序员精力的地方。这些用于数据清洗的代码有两个优点：一是由函数编写而成，不用改参数就可以直接使用。二是非常简单，加上注释最长的也不过11行。在介绍每一段代码时，Lee都给出了用途，也在代码中也给出注释。大家可以把这篇文章收藏起来，当做工具箱使用。涵盖8大场景的数据清洗代码这些数据清洗代码，
转载
2023-08-21 10:32:12
68阅读
常用库导入import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
pd.options.display.max_columns = None #显示所有列
pd.set_
转载
2023-08-11 09:10:53
167阅读
相信有不少朋友日常工作会用到 Excel 处理各式表格文件，更有甚者可能要花大把时间来做繁琐耗时的表格整理工作。最近有朋友问可否编程来减轻表格整理工作量，今儿我们就通过实例来实现 Python 对表格的自动化整理。首先我们有这么一份数据表 source.csv：我们要做的是从上表中提取数据，来生成一份符合以下要求的表格：按照以下分组名单 group.xls 来整理数据表中的数据：最终要展现的数据项
转载
2023-11-26 14:13:00
73阅读
如果说编程就像建房子，那么建材就是数据，而建材也有砖头、水泥、木头、钢材等，不同类型的建材配合工作，才能把房子建好，编程也一样，不同类型的数据类型配合工作才能让我们高效编程，完成想要完成的功能。 python中有六种数据类型：——Number(数字)——String（字符串）——List（列表）——Tuple（元组）——Set（集合）——Dictionary（字典） 接下来让我
转载
2023-06-27 19:55:06
40阅读
