1 例子1 from pandas import read_csv; df = read_csv('H://pythonCode//4.1//1.csv') df 截图 1.1 修改表的内容编码 df = read_csv('D://PA//4.1//1.csv', encoding='UTF-8') 2 去掉重复行 (1)读取一个csv from pandas import read_csv; df = read_csv('H:\\python数据分析基础与实践 VIP教程\\章节4数据处理\…

1 按照空格将一列的内容分为两列 from pandas import Series; from pandas import DataFrame; from pandas import read_csv; #字段的拆分:按照固定的字符 拆分已有的字符串 #函数:splite(sep,n.expand=false) #参数的意思 # ()用于分割的字符串 #()分割为多少咧 #()是否展开为数据框 默认为false df = read_csv("H:\\pythonCode\\4.7\\data.…

1 将手机号码分开为运营商,地区和号码段 from pandas import read_csv; df = read_csv("H:\\pythonCode\\4.6\\data.csv"); #转换成字符数据 方便用slice df['tel'] = df['tel'].astype(str); #字符的抽取:根据已知列数据的开始和结束的位置 抽取新的列 slice(start,stop) #运营商 bands = df[, ); #地区 areas = df[, ); #号码段…

[ python数据分析笔记——数据加载与整理] https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MDM3Nzg0NA==&mid=2651588899&idx=4&sn=bf74cbf3cd26f434b73a581b6b96d9ac&chksm=bdbd1b388aca922ee87842d4444e8b6364de4f5e173cb805195a54f9ee073c6f5cb17724c363&mpshare=1&scene=…

最近在看Python数据分析这本书,随手记录一下读书笔记. 工作环境 本书中推荐了edm和ipython作为数据分析的环境,我还是刚开始使用这种集成的环境,觉得交互方面,比传统的命令行方式提高了不少. 使用方法 #edm shell (edm)bash-3.2$ ipython Python 2.7.13 |Enthought, Inc. (x86_64)| (default, Mar 2 2017, 08:20:50) Type "copyright", "credits&…

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…

Pandas操作 python使用pandas读取csv import pandas as pd #数据筛选 usetTable = pd.read_csv(filename,header = 0) mask = True ^ userTable['ID'].isin(['',''])&..... show = userTable[mask] #例子,包含6105的行 userTable[userTable['])] userTable[userTable['ID'].isin([6105])]…

pandas中的DataFrame中的空数据处理方法: 方法一:直接删除 1.查看行或列是否有空格(以下的df为DataFrame类型,axis=0,代表列,axis=1代表行,以下的返回值都是行或列索引加上布尔值)• isnull方法 • 查看行:df.isnull().any(axis=1)  • 查看列:df.isnull().any(axis=0)• notnull方法:• 查看行:df.notnull().all(axis=1)• 查看列:df.notnull().all(axis=0…

文章目录 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:101677771 一.Pandas的使用 1.Pandas介绍 2.Pandas基本操作 Series的操作 创建DataFrame 常见列操作 常见行操作 DateFrame的基本操作 时间操作 3.Pandas进行数据…

[读书笔记与思考]<python数据分析与挖掘实战>-张良均 最近看一些机器学习相关书籍,主要是为了拓宽视野.在阅读这本书前最吸引我的地方是实战篇,我通读全书后给我印象最深的还是实战篇.基础篇我也看了,但发现有不少理论还是讲得不够透彻,个人还是比较倾向于 <Machine Learning>--Tom M.Mitchell,Andrew 的 machine learning 课程,或周华志的<机器学习>,Jiawei Han 的 <data mining>.…