Python之数据规整化:清理.转换.合并.重塑 1. 合并数据集 pandas.merge可根据一个或者多个不同DataFrame中的行连接起来. pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起. 实例方法combine_first可以将重复数据编接在一起,用一个对象中的值填充另一个对象中的缺失值. 2. 数据风格的DataFrame合并操作 2.1 数据集的合并(merge)或连接(jion)运算时通过一个或多个键将行链接起来的.如果没有指定,merge就会将重叠列的列名当做键…

<利用Python进行数据分析>第七章的代码. # -*- coding:utf-8 -*-# <python for data analysis>第七章, 数据规整化 import pandas as pdimport numpy as npimport time start = time.time()# 1.合并数据集,有merge.join.concat三种方式# 1.1.数据库风格的dataframe合并(merge & join)# merge函数将两个dataf…

@合并重叠数据 还有一种数据组合问题不能用简单的合并或连接运算来处理.比如说,你可能有索引全部或部分重叠的两个数据集 使用numpy的where函数,它用于表达一种矢量化的if - else a = pd.Series([np.nan, 2.5, np.nan, 3.5, 4.5, np.nan], index = ['f', 'e', 'd', 'c', 'b', 'a']) b = pd.Series(np.arange(len(a), dtype = np.float64), index…

这一部分非常关键! 数据分析和建模方面的大量编程工作都是用在数据准备上的:加载.清理.转换以及重塑. 1.合并数据集 pandas对象中的数据可以通过 一些内置的方式进行合并: pandas.merge可根据一个或多个健将不同DataFrame中的行连接起来.实现的就是数据库的连接操作 pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起 实例方法combine_first可以将重复数据编接在一起,用一个对象中的值填充另一个对象中的缺失值(通俗来说,差不多就是数据库的全外连接,简单地说,…

数据分析和建模方面的大量编程工作都是用在数据准备上的:载入.清理.转换以及重塑.有时候,存放在文件或数据库中的数据并不能满足你的数据处理应用的要求.很多人都选择使用通用编程语言(如Python.Perl.R或Java)或UNIX文本处理工具(如sed或awk)对数据格式进行专门处理.幸运的是,pandas和Python标准库提供了一组高级的.灵活的.高效的核心函数和算法,它们使你可以轻松地将数据规整化为正确的形式. 1.合并数据集 pandas对象中的数据能够通过一些内置的方式进行合并: pan…

在许多应用中,数据可能分散在许多文件或数据库中,存储的形式也不利于分析.本部分关注可以聚合.合并.重塑数据的方法. 1.层次化索引 层次化索引(hierarchical indexing)是pandas的一项重要功能,它使你能在一个轴上拥有多个(两个以上)索引级别.抽象点说,它使你能以低纬度形式处理高纬度数据.我们来看一个简单的栗子:创建一个Series,并用一个由列表或数组组成的列表作为索引: data = pd.Series(np.random.randn(9), index=[['a',…

数据分析和建模大部分时间都用在数据准备上,数据的准备过程包括:加载,清理,转换与重塑. 合并数据集 pandas对象中的数据可以通过一些内置方法来进行合并: pandas.merge可根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来,实现类似于数据库中的连接操作. pandas.cancat表示沿着一条轴将多个对象堆叠到一起. 实例方法combine_first可以将重复数据编接在一起,用一个对象中的值填充另一个对象的缺失值. 下面将进行分别讲解: 1.数据库风格的DateFrame合并…

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5046433.html 5.示例:usda食品数据库 下面是一个具体的例子,书中最重要的就是例子. #-*- encoding: utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from pandas import Series,DataFrame import re import json #加载下面30M+的…

pandas对象中的数据可以通过一些内置的方式进行合并: pandas.merge 可根据一个或多个键将不同的DataFrame中的行连接起来. pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起 实例的方法conbine_first 可以将重复的数据编接到一起,用一个对象中的值填充另一个对象的缺失值. 数据库风格的DataFrame合并 In [51]: df1 = DataFrame({'key':['b','b','a','c','a','a','b'],'data1':rang…

第1节 pandas 回顾 第2节 读写文本格式的数据 第3节 使用 HTML 和 Web API 第4节 使用数据库 第5节 合并数据集 第6节 重塑和轴向旋转 第7节 数据转换 第8节 字符串操作 第9节 绘图和可视化 pandas 回顾 一.实验简介 学习数据分析的课程,需要同学们掌握好 Python 的语言基础,和对 Numpy 与 Matplotlib 等基本库有一些了解.同学们可以参考学习实验楼的 Python 语言基础教程与 Python 科学计算的课程. pandas 是后面我们…