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01-01 08:00
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pandas中对文本类型数据的处理小结
pandas中对文本类型数据的处理小结,这篇文章主要介绍了pandas中对于文本类型数据的处理汇总,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下目录1.英文字母大小写转换及填充2.字符串合并与拆分2.1多列字符串合并2.2一列列表形式的文本合并为一列2.3一列字符串与自身合并成为一列2.4一列字符串拆分为多列2.4.1partition函数2
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01-01 08:00
代码人生
Pandas 描述性统计
Pandas 描述性统计,Pandas描述性统计操作实例DataFrame用在大量的计算描述性信息统计和其他相关操作。其中大多数是聚合,例如sum(),mean(),但其中一些聚合(例如sumsum())会产生相同大小的对象。一般而言,这些方法采用轴参数,就像ndarray。{sum,std,...}一样,但是可以通过名称或整数指定轴DataFrame−索引(axis=0,default),列(a
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01-01 08:00
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Pandas GroupBy的操作实例(Pandas GroupBy怎么操作?)
Pandas GroupBy的操作实例(Pandas GroupBy怎么操作?),PandasGroupBy的操作实例任何groupby操作都会对原始对象进行以下操作:拆分对象应用函数合并结果在许多情况下,我们将数据分成几组,然后在每个子集上应用一些功能。在Apply功能中,我们可以执行以下操作-聚合−计算汇总统计转换−分组操作过滤−在某些条件下过滤数据现在我们创建一个DataFrame对象并对其
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Pandas数据丢失操作方法?(怎么用Pandas找回丢失数据?)
Pandas数据丢失操作方法?(怎么用Pandas找回丢失数据?),Pandas数据丢失的操作实例在现实生活中,数据丢失始终是一个问题。机器学习和数据挖掘等领域在模型预测的准确性方面面临严重问题,因为缺少值会导致数据质量较差。在这些领域中,缺失值处理是使模型更准确和有效的主要重点。什么时候以及为什么会丢失数据?让我们考虑一项产品的在线调查。很多时候,人们不会共享与他们有关的所有信息。很少有人会分享
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01-01 08:00
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Pandas的 迭代
Pandas的 迭代,在Pandas对象上进行基本迭代的行为取决于类型。在Series上进行迭代时,它等同于数组。其他数据结构(例如DataFrame和Panel)遵循类似dict的语法,即在对象的键上进行迭代。Inshort,basiciteration(foriinobject)produces−Series−值DataFrame−列标签Panel−item标签DataFrame迭代迭代Dat
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01-01 08:00
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Pandas中的 transform()结合 groupby()用法示例详解
Pandas中的 transform()结合 groupby()用法示例详解,这篇文章主要介绍了Pandas中的transform()结合groupby()用法示例,本文通过一个餐厅数据集给大家分享解决方案,示例代码简单易懂,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友参考下吧首先,假设我们有如下餐厅数据集:12345678importpandasaspddf=pd.DataFrame({
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01-01 08:00
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Pandas怎么重建索引?(Pandas重建索引的方法)
Pandas怎么重建索引?(Pandas重建索引的方法),重建索引会更改DataFrame的行标签和列标签。重新索引是指使数据与特定轴上的一组给定标签匹配。通过索引可以完成多个操作,例如-重新排序现有数据以匹配一组新标签。在标签数据不存在的标签位置中插入缺失值(NA)标记。实例:示例importpandasaspdimportnumpyasnpN=20df=pd.DataFrame({'A':pd
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01-01 08:00
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pandas 取 groupby 后每个分组的前 N 行
pandas 取 groupby 后每个分组的前 N 行,原始数据如下:(图是从excel截的,最左1行不是数据,是excel自带的行号,为了方便说明截进来的)除去首行是标题外,有效数据为28行x4列目前的需求是根据partition分组,然后取每组的前2行,如果不考虑排序,代码如下:(把head()里面的数字改成n就可以取n行)importpandasaspdesp_df=pd.read_exc
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01-01 08:00
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Pandas之:深入理解Pandas的数据结构
Pandas之:深入理解Pandas的数据结构,Pandas之:深入理解Pandas的数据结构简介本文将会讲解Pandas中基本的数据类型Series和DataFrame,并详细讲解这两种类型的创建,索引等基本行为。使用Pandas需要引用下面的lib:In[1]:importnumpyasnpIn[2]:importpandasaspdSeriesSeries是一维带label和index的数组
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01-01 08:00
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Pandas怎么稀疏数据?(Pandas稀疏数据的方法)
Pandas怎么稀疏数据?(Pandas稀疏数据的方法),Pandas稀疏数据操作实例当省略与特定值(NaN/缺失值,尽管可以选择任何值)匹配的任何数据时,稀疏对象将被“压缩”。一个特殊的SparseIndex对象跟踪数据被“分散”的位置。在一个示例中,这将更加有意义。所有标准的Pandas数据结构都应用to_sparse方法:示例importpandasaspdimportnumpyasnpts
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