Abstract During the course fo doing data analysis and modeling, a significant amount of time is spend on data preparation: loading, cleaning, transforming, and rearrangin. 在整个数据分析建模过程中, 大量的时间(80%)的时间是用在了数据的预处理中, 如数据清洗, 加载, 标准化, 重塑等. Such tasks are of…

使用pandas进行数据清洗 本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记 原文链接:使用python进行数据清洗 目录: 数据表中的重复值 duplicated() drop_duplicated() 数据表中的空值/缺失值 isnull()&notnull() dropna() fillna() 数据间的空格 查看数据中的空格 去除数据中的空格 大小写转换 数据中的异常和极端值 replace() 更改数据格式 astype() to_datetime() 数据分组 cut() 数据分列 split()…

在<用pandas进行数据清洗(一)(Data Analysis Pandas Data Munging/Wrangling)>中,我们介绍了数据清洗经常用到的一些pandas命令. 接下来看看这份数据的具体清洗步骤: Transaction_ID Transaction_Date Product_ID Quantity Unit_Price Total_Price 0 1 2010-08-21 2 1 30 30 1 2 2011-05-26 4 1 40 40 2 3 2011-06-16…

数据分析03 /基于pandas的数据清洗.级联.合并 目录 数据分析03 /基于pandas的数据清洗.级联.合并 1. 处理丢失的数据 2. pandas处理空值操作 3. 数据清洗案例 4. 处理重复的数据 5. 处理异常的数据 6. 级联 7. 合并操作 1. 处理丢失的数据 两种丢失的数据: 种类 None:None是对象类型,type(None):NoneType np.nan(NaN):是浮点型,type(np.nan):float 两种丢失数据的区别: object类型比floa…

这里利用ben的项目(https://github.com/ben519/DataWrangling/blob/master/Python/README.md),在此基础上增添了一些内容,来演示数据清洗的主要工作. 以下是一份简单的交易数据,包括交易单号,交易日期,产品序号,交易数量,单价,总价. 准备工作:导入pandas import pandas as pd 读取数据: pd.read_excel(), pd.read_csv(), pd.read_json(), pd.read_sql(…

本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记 原文链接:使用python进行数据清洗 目录: 数据表中的重复值 duplicated() drop_duplicated() 数据表中的空值/缺失值 isnull()&notnull() dropna() fillna() 数据间的空格 查看数据中的空格 去除数据中的空格 大小写转换 数据中的异常和极端值 replace() 更改数据格式 astype() to_datetime() 数据分组 cut() 数据分列 split() 数据清洗是一项复杂且繁琐(ku…

2.利用Pandas处理数据2.1 汇总计算当我们知道如何加载数据后,接下来就是如何处理数据,虽然之前的赋值计算也是一种计算,但是如果Pandas的作用就停留在此,那我们也许只是看到了它的冰山一角,它首先比较吸引人的作用是汇总计算 (1)基本的数学统计计算这里的基本计算指的是sum.mean等操作,主要是基于Series(也可能是来自DataFrame)进行统计计算.举例如下: #统计计算 sum mean等 import numpy as np import pandas as pd df=p…

原文链接:https://junjiecai.github.io/posts/2016/Oct/20/none_vs_nan/ 建议从这里下载这篇文章对应的.ipynb文件和相关资源.这样你就能在Jupyter中边阅读,边测试文中的代码. python原生的None和pandas, numpy中的numpy.NaN尽管在功能上都是用来标示空缺数据.但它们的行为在很多场景下确有一些相当大的差异.由于不熟悉这些差异,曾经给我的工作带来过不少麻烦. 特此整理了一份详细的实验,比较None和NaN在不同…

Pandas中的缺失值是指nan.None和NaT.如果需要把inf 和 -inf视为缺失值,需要设置 pandas的选项: pandas.options.mode.use_inf_as_na = True 注意,None和None是相等的,但是缺失值和其他任何值(包括缺失值)是不相等的. >>> None==None True >>> np.nan == np.nan False 一,检测缺失值 检测缺失值的函数是isna()和notna(),在DataFrame和S…

速查笔记 使用实例 Pandas-数据导入 (未完成) Pandas-数据探索 基础属性 shape indexs columns values dtype/dtypes 汇总和计算描述统计 count() value_count() describe() head() tail() Pandas-数据整理 丢弃值 drop() 缺失值处理 isnull() & notnull() dropna() fillna() 值替换 replace() get_dummies() 重复值处理 dupli…