人的理想志向往往和他的能力成正比. —— 约翰逊 其实整个需求呢,就是题目.2018-08-16 需求的结构图: 涉及的包有:pandas.numpy 1.导入包: import pandas as pd import numpy as np 2.构造DataFrame,里面包含三种数据类型:int.null.str  data = {"number":[1,1,np.nan,np.nan,2,2,1,2,2], "letter":['a','b',np.nan,n…

实例 import pandas as pd data=pd.DataFrame({'产品':['A','A','A','A'],'数量':[50,50,30,30]}) 去重 data.drop_duplicates() # 去除重复数据 data.drop_duplicates().reset_index(drop=True) # 去除重复数据,并重新设置索引,舍弃原来的索引…

df.duplicated() 参数详解: subset:检测重复的数据范围.默认为数据集的所有列,可指定特定数据列: keep: 标记哪个重复数据,默认为'first'.1.'first':标记重复数据第一次出现为True;'last':标记重复数据最后一次出现为True:False:标记所有重复数据为True. import pandas as pd #构造数据(数据集来自pandas官网 df = pd.DataFrame({ 'brand': ['Yum Yum', 'Yum Yum',…

待补充:https://www.cnblogs.com/zknublx/p/6042295.html 一.使用集合直接去重 ids = [1,4,3,3,4,2,3,4,5,6,1]ids = list(set(ids)) 处理起来比较简单,使用了集合方法set进行处理,不过结果不会保留之前的顺序. 二.列表法 ids = [1,2,3,3,4,2,3,4,5,6,1]news_ids = []for id in ids:    if id not in news_ids:        new…

Python全栈开发/人工智能公开课_腾讯课堂 https://ke.qq.com/course/190378 https://github.com/haoran119/ke.qq.com.python/tree/master/src/python-fullstack Python — 爬虫.数据分析 python — 数据分析之旅,Numpy 数据获取 公开数据集(Mnist),爬虫 数据存储 数据库SQL 数据预处理 噪声,重复,缺失,空值,异常值,分组,合并,随机取样(pandas) 数据…

数据预处理 如何对数据进行预处理,提高数据质量,是数据分析中重要的问题. 1.数据合并 堆叠合并数据,堆叠就是简单地把两个表拼在一起,也被称为轴向链接,绑定或连接.依照轴的方向,数据堆叠可分为横向堆叠和纵向堆叠. 1.横向堆叠,即将两个表在x轴向拼接在一起.可以使用concat函数完成.        pandas.concat(obj,axis=0,join="outer",join_axes=None,ignore_index=False,keys=None,levels=None…

1.数值计算和统计基础 常用数学.统计方法 数值计算和统计基础 基本参数:axis.skipna df.mean(axis=1,skipna=False)  -->> axis=1是按行来进行统计: 默认按列统计(axis默认为0,可不写): skipna=False是不忽略,显示NaN,默认为True,即忽略NaN. >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> df = pd.Da…

总括 pandas的索引函数主要有三种: loc 标签索引,行和列的名称 iloc 整型索引(绝对位置索引),绝对意义上的几行几列,起始索引为0 ix 是 iloc 和 loc的合体 at是loc的快捷方式 iat是iloc的快捷方式 建立测试数据集: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': ['a', 'b', 'c'],'c': ["A","B","C"]}) p…

import pandas as pd import numpy as np # merge合并 ,类似于Excel中的vlookup df1 = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'], 'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']}) df2 = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'], 'C': ['C0', '…

本文详解如何使用pandas查看dataframe的重复数据,判断是否重复,以及如何去重 dataframe数据样本: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'name':['苹果','梨','草莓','苹果'], 'price':[7,8,9,8], 'cnt':[3,4,5,4]}) name cnt price 0 苹果 3 7 1 梨 4 8 2 草莓 5 9 3 苹果 6 8 >> 查看dataframe的重复数据 a = df.groupby…