s = df.isnull().any() #返回series形式,可以用enumerate打印s #true代表有空值 null_index = [] for i,j in enumerate(s): print(i,j,s.index[i]) if(j): null.index.append(s.index[i])…

flag = df.price.duplicated() # flag = df.duplicated() #参考:https://www.cnblogs.com/trotl/p/11876292.html flag.any() df.drop_duplicats…

1.检查缺失值 为了更容易地检测缺失值(以及跨越不同的数组dtype),Pandas提供了isnull()和notnull()函数,它们也是Series和DataFrame对象的方法 - 示例1 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f', 'h'],columns=['one', 'two', 'three']) df = df…

import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f', 'h'],columns=['one', 'two', 'three']) df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']) print(df) print('################缺失值判断#########…

# 处理异常值缺失值重复值数据差分 import pandas as pd import numpy as np import copy # 设置列对齐 pd.set_option("display.unicode.ambiguous_as_wide",True) pd.set_option("display.unicode.east_asian_width",True) # 异常值 # 读取工号姓名时段交易额,使用默认索引 dataframe = pd.read_…

pandas中Dataframe的一些用法 pandas读取excel文件 pd.read_excel 前提是安装xlrd库 dataframe,numpy,list之间的互相转换 dataframe转numpy :dataframe对象.values dataframe转list:dataframe对象.values.tolist() list转numpy:np.array(list对象) list转dataframe:pd.DataFrame(list对象) numpy转list:numpy…

数据行业有一句很经典的话--"垃圾进,垃圾出"(Garbage in, Garbage out, GIGO),意思就是,如果使用的基础数据有问题,那基于这些数据得到的任何产出都是没有价值的.而对于数据分析挖掘而言,只有一份高质量的基础数据,才可能得到正确.有用的结论.本文主要介绍数据质量检查的基本思路和方法,并基于Python进行具体实现. 另外,数据质量检查是数据治理中的一个重要课题,涉及内容广,由于笔者经验水平有限,本文不做涉及,只从分析挖掘中的数据质量检查工作说起. 数据质量检查…

Pandas 是一个 Python 软件库,它提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法.一般而言,Pandas 是使 Python 成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一.在本文中,作者从基本数据集读写.数据处理和 DataFrame 操作三个角度展示了 23 个 Pandas 核心方法. Pandas 是基于 NumPy 构建的库,在数据处理方面可以把它理解为 NumPy 加强版,同时 Pandas 也是一项开源项目.它基于 Cython,因此读取与处理数据非常快,并且还能轻松处理…

电商打折套路分析 ——2016天猫双十一美妆数据分析 数据简介 此次分析的数据来自于城市数据团对2016年双11天猫数据的采集和整理,原始数据为.xlsx格式 包括update_time/id/title/price/店名,共5个字段,其中id为商品的唯一标识,店名为品牌名. 分析工具 主要使用了Python中的Pandas库进行数据处理,利用matplotlib绘制分析图表,利用bokeh进行了可视化展示. 当前使用版本:Python 3.6.5 |Anaconda, Inc.| (defau…

数据行业有一句很经典的话--"垃圾进,垃圾出"(Garbage in, Garbage out, GIGO),意思就是,如果使用的基础数据有问题,那基于这些数据得到的任何产出都是没有价值的.而对于数据分析挖掘而言,只有一份高质量的基础数据,才可能得到正确.有用的结论.本文主要介绍数据质量检查的基本思路和方法,具体包括:从哪些角度检查数据质量问题.发现数据质量问题后又如何处理两方面,并提供基于Python的实现方法. 另外,数据质量检查是数据治理中的一个重要课题,涉及内容广,由于笔者经验…

数据丢失(缺失)在现实生活中总是一个问题. 机器学习和数据挖掘等领域由于数据缺失导致的数据质量差,在模型预测的准确性上面临着严重的问题. 在这些领域,缺失值处理是使模型更加准确和有效的重点. 何时以及为什么数据丢失? 想象一下有一个产品的在线调查.很多时候,人们不会分享与他们有关的所有信息. 很少有人分享他们的经验,但不是他们使用产品多久; 很少有人分享使用产品的时间,经验,但不是他们的个人联系信息. 因此,以某种方式或其他方式,总会有一部分数据总是会丢失,这是非常常见的现象. 现在来看看如何处…

 下面一文章就总结几点关键: 1.要学会观察,尤其是输入数据的特征提取时,看各输入数据和输出的关系,用绘图看! 2.训练后,看测试数据和训练数据误差,确定是否过拟合还是欠拟合: 3.欠拟合的话,说明模型不准确或者特征提取不够,对于特征提取不够问题,可以根据模型的反馈来看其和数据的相关性,如果相关系数是0,则放弃特征,如果过低,说明特征需要再次提炼! 4.用集成学习,bagging等通常可以获得更高的准确度! 5.缺失数据可以使用决策树回归进行预测! 转自:http://blog.csdn.net…

数据丢失(缺失)在现实生活中总是一个问题. 机器学习和数据挖掘等领域由于数据缺失导致的数据质量差,在模型预测的准确性上面临着严重的问题. 在这些领域,缺失值处理是使模型更加准确和有效的重点. 使用重构索引(reindexing),创建了一个缺少值的DataFrame. 在输出中,NaN表示不是数字的值. 一.检查缺失值 为了更容易地检测缺失值(以及跨越不同的数组dtype),Pandas提供了isnull()和notnull()函数,它们也是Series和DataFrame对象的方法  示例1…

转摘:https://segmentfault.com/a/1190000015440560 一.数据初探 首先导入要使用的科学计算包numpy,pandas,可视化matplotlib,seaborn,以及机器学习包 import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from IPython.display i…

Kaggle: House Prices: Advanced Regression Techniques notebook来自https://www.kaggle.com/neviadomski/how-to-get-to-top-25-with-simple-model-sklearn 思路流程: 1.导入数据,查看数据结构和缺失值情况重点在于查看缺失值情况的写法:NAs = pd.concat([train.isnull().sum(), test.isnull().sum()], axis…

作者|Angel Das 编译|VK 来源|Towards Data Science 介绍 决策树分类器是一种有监督的学习模型,在我们关心可解释性时非常有用. 决策树通过基于每个层次的多个问题做出决策来分解数据 决策树是处理分类问题的常用算法之一. 为了更好地理解它,让我们看看下面的例子. 决策树通常包括: 根节点-表示被进一步划分为同质组的样本或总体 拆分-将节点分为两个子节点的过程 决策节点-当一个子节点根据某个条件拆分为其他子节点时,称为决策节点 叶节点或终端节点-不进一步拆分的子节点 信…

数据初探 首先导入要使用的科学计算包numpy,pandas,可视化matplotlib,seaborn,以及机器学习包sklearn. python学习交流群:660193417### import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from IPython.display import display pl…

4.2 创建新变量 几个运算符: ^或**:求幂 x%%y:求余 x%/%y:整数除 4.3 变量的重编码 with(): within():可以修改数据框 4.4 变量重命名 包reshape中有个函数rename,可以改名 rename(df,c(manage='managerID',date='testDate')) 或 names(df)[2]<-'newname' 4.5 缺失值 is.na():检查缺失值,是返回TRUE,否返回FALSE na.rm=TRUE选项可以用,比如 y<…

1. DataFrame 处理缺失值  dropna() df2.dropna(axis=0, how='any', subset=[u'ToC'], inplace=True) 把在ToC列有缺失值的行去掉 补充:还可以用df.fillna()来把缺失值替换为某个特殊标记 df = df.fillna("missing") # 用字符串替代 df = df.fillna(df.mean()) # 用均值或者其它描述性统计值替代 2. 根据某维度计算重复的行   duplicated(…

一:汇总和计算描述统计 pandas对象拥有一组常用的数据和统计方法,用于从Series中提取单个值(sum,mean)或者从DataFrame的行或者列中提取一个Series对应的Numpy数组方法相比 调用sum可以返回一个小计,传入axis=1会按照行进行计算, axis=0,按照列进行计算 sum或者mean里面可与约简方法的选项 axis  约简的轴,DateFrame的行为0,列为1 skipna 排除缺失值,默认为TRUE level  如果轴层次化索引的,则根据level分组约简…

看了几本R语言语法相关的书籍,感觉都不怎么好,在实际使用过程中仍然遇到很多难以理解的问题,后来看了Hadley Wickham的Advanced R,好多问题迎刃而解,今天重温了该书的第一章即数据结构,记录下要点.干脆翻译下吧. 原文地址:http://adv-r.had.co.nz/Data-structures.html 本人水平有限,如有错误请谅解和指正,非常感谢.转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/lizichao/p/4792373.html 数据结构 这一章…

概览 完整的代码可以从这里下载: https://github.com/prateekjoshi565/recommendation_system/blob/master/recommender_2.ipynb 介绍 老实说,你在亚马逊上有注意到网站为你推荐的内容吗(Recommended for you部分)? 自从几年前我发现机器学习可以增强这部分内容以来,我就迷上了它.每次登录Amazon时,我都会密切关注该部分. Netflix.谷歌.亚马逊.Flipkart等公司花费数百万美元完善他们…

导包 import pandas as pd 设置输出结果列对齐 pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide',True) pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True) 创建 从 0 开始的非负整数索引 s1 = pd.Series(range(1,20,5)) 使用字典创建 Series 字典的键作为索引 s2 = pd.Series({'语文':95,'数学':98,'Pyt…

# 一维数组与常用操作 import pandas as pd # 设置输出结果列对齐 pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide',True) pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True) # 创建 从 0 开始的非负整数索引 s1 = pd.Series(range(1,20,5)) ''' 0 1 1 6 2 11 3 16 dtype: int64 ''' # 使用字典创…

# 2[PY从0到1] 一文掌握Pandas量化基础 # Numpy和pandas是什么关系呢? # 在我看来,np偏向于数据细节处理,pd更偏向于表格整体的处理. # 要记住的pd内部的数据结构采用的是array,所以np是pd地基. # 下面就让我们来看看pandas的基本使用方法. # 导入库: import numpy as np import pandas as pd import warnings; warnings.simplefilter('ignore') # 1> Serie…

https://study.163.com/course/courseMain.htm?share=2&shareId=400000000398149&courseId=1006383008&_trace_c_p_k2_=cd6d8636673a4b03b5f77ca55979c1a7 python删除空缺值用df.dropna函数 函数参数如下 DataFrame.dropna(self, axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, …

df.isnull().any() 用来判断某列是否有缺失值 df.isnull().all() 用来判断某列是否全部为空值…

imp=Imputer()…

1 df[i]   其中i是0,1,2,3,...  此时选中的是dataframe的第i列 2 dataframe查看每一列是否有缺失值 temp = data.isnull().any() #列中是否存在空值 print(type(temp)) print(temp) #若为False,则无缺失值,为True,则有缺失值 3 dataframe 更换列名a.  更换所有的列名  如下将1,2,3的列名全部更换 df=df[[0,1,2,3,4,5,6,7,10]] df.columns=['…

''' [课程2.] 时间模块:datetime datetime模块,主要掌握:datetime.date(), datetime.datetime(), datetime.timedelta() 日期解析方法:parser.parse ''' # datetime.date:date对象 import datetime # 也可以写 from datetime import date today = datetime.date.today() print(today,type(today))…