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如何用Python中自带的Pandas和NumPy库进行数据清洗

一.概况 1.数据清洗到底是在清洗些什么? 通常来说,你所获取到的原始数据不能直接用来分析,因为它们会有各种各样的问题,如包含无效信息,列名不规范.格式不一致,存在重复值,缺失值,异常值等..... 二.使用库介绍 1.Pandas Python的一个数据分析包,被作为金融数据分析工具,为时间序列分析提供了很好的支持 2.NumPy Python的一种开源的数值计算扩展,可用来存储和处理大型矩阵matrix,比Python自身的嵌套列表结构要高效的多,提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类…

【转载】使用pandas进行数据清洗

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()…

python 数据清洗之数据合并、转换、过滤、排序

前面我们用pandas做了一些基本的操作,接下来进一步了解数据的操作, 数据清洗一直是数据分析中极为重要的一个环节. 数据合并在pandas中可以通过merge对数据进行合并操作. import numpy as np import pandas as pd data1 = pd.DataFrame({'level':['a','b','c','d'], 'numeber':[1,3,5,7]}) data2=pd.DataFrame({'level':['a','b','c','e'], '…

[数据清洗]-使用 Pandas 清洗“脏”数据

概要准备工作检查数据处理缺失数据添加默认值删除不完整的行删除不完整的列规范化数据类型必要的转换重命名列名保存结果更多资源 Pandas 是 Python 中很流行的类库,使用它可以进行数据科学计算和数据分.他可以联合其他数据科学计算工具一块儿使用,比如,SciPy,NumPy 和 Matplotlib,建模工程师可以通过创建端到端的分析工作流来解决业务问题. 虽然我们可以 Python 和数据分析做很多强大的事情,但是我们的分析结果的好坏依赖于数据的好坏.很多数据集存在数据…

机器学习中数据清洗&预处理

数据预处理是建立机器学习模型的第一步,对最终结果有决定性的作用:如果你的数据集没有完成数据清洗和预处理,那么你的模型很可能也不会有效第一步,导入数据进行学习的第一步,我们需要将数据导入程序以进行下一步处理加载 nii 文件并转为 numpy 数组 import nibabel as nib from skimage import transform import os import numpy as np img = nib.load(img_file) img = img.get_fda…

数据分析---用pandas进行数据清洗（Data Analysis Pandas Data Munging/Wrangling）

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(…

2.pandas数据清洗

pandas是用于数据清洗的库,安装配置pandas需要配置许多依赖的库,而且安装十分麻烦. 解决方法:可以用Anaconda为开发环境,Anaconda内置了许多有关数据清洗和算法的库. 1.安装pandas首先需要安装Numpy和python-dateutil(可以直接在控制控制台pip安装),然后再配置pandas.2.安装好Anaconda后,启用命令行窗口输入 jupyter notebook.3.在默认浏览器新建jupyter,配置jupyter界面右侧new下拉列表,选择pytho…

[数据清洗]-Pandas 清洗“脏”数据（一）

概要准备工作检查数据处理缺失数据添加默认值删除不完整的行删除不完整的列规范化数据类型必要的转换重命名列名保存结果更多资源 Pandas 是 Python 中很流行的类库,使用它可以进行数据科学计算和数据分.他可以联合其他数据科学计算工具一块儿使用,比如,SciPy,NumPy 和 Matplotlib,建模工程师可以通过创建端到端的分析工作流来解决业务问题. 虽然我们可以 Python 和数据分析做很多强大的事情,但是我们的分析结果的好坏依赖于数据的好坏.很多数据集存在数据…

Python数据清洗基本流程

# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Wed Jul 4 18:40:55 2018 @author: zhen""" import pandas as pdimport numpy as np# 创建空的df,保存测试数据test_df = pd.DataFrame({'K1':['C1','C1','C2','C3','C4','C2','C1'],'K2':['A','A','B','C','D',np.…

1.理解Numpy、pandas

之前一直做得只是采集数据,而没有再做后期对数据的处理分析工作,自己也是有意愿去往这些方向学习的,最近就在慢慢的接触. 首先简单理解一下numpy和pandas:一.NumPy:1.NumPy是高性能计算和数据分析的基础包.2.NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展.3.可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix)).4.提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型.矢量…

Python3 爬取微信好友基本信息，并进行数据清洗

Python3 爬取微信好友基本信息,并进行数据清洗 1,登录获取好友基础信息: 好友的获取方法为get_friends,将会返回完整的好友列表. 其中每个好友为一个字典列表的第一项为本人的账号信息传入update键为True将可以更新好友列表并返回 ''' 微信: Date:20180918 Author:lizm Description:爬取微信好友.公众号.群聊基本信息,并进行数据清洗 ''' import itchat from pandas import DataFrame imp…

[转]python与numpy基础

来源于:https://github.com/HanXiaoyang/python-and-numpy-tutorial/blob/master/python-numpy-tutorial.ipynb python与numpy基础寒小阳(2016年6月) Python介绍如果你问我没有编程基础,想学习一门语言,我一定会首推给你Python类似伪代码的书写方式,让你能够集中精力去解决问题,而不是花费大量的时间在开发和debug上同时得益于Numpy/Scipy这样的科学计算库,使得…

python 数据清洗

前言 1. 删除重复 2. 异常值监测 3. 替换 4. 数据映射 5. 数值变量类型化 6. 创建哑变量统计师的Python日记[第7天:数据清洗(1)] 前言根据我的Python学习计划: Numpy → Pandas → 掌握一些数据清洗.规整.合并等功能 → 掌握类似与SQL的聚合等数据管理功能 → 能够用Python进行统计建模.假设检验等分析技能 → 能用Python打印出100元钱 → 能用Python帮我洗衣服.做饭 → 能用Python给我生小猴子...... 上一篇的数据…

python-数据处理的包Numpy,scipy,pandas,matplotlib

一,NumPy包(numeric python,数值计算) 该包主要包含了存储单一数据类型的ndarry对象的多维数组和处理数组能力的函数ufunc对象.是其它包数据类型的基础.只能处理简单的数据分析能力,对于高级的数据处理和大数据分析,采用pandas包. python自带的list可以包含不同类型的数据,原因是list保存的实际是这些数据的指针,这样才能实现不同类型的数据都能保存在list中.但缺点是这样的保存方式消耗内存,运行工作量大. 二,Scipy包(scientific python…

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() 数据清洗是一项复杂且繁琐(ku…

利用python进行数据分析—数据清洗记录3，map，apply，

社会心态调查报告导语: 时代决定心态,心态映照时代.社会心态产生于社会个体心理,又以整体的形态存在,进而影响着每个社会成员的社会价值取向和行为方式,影响着国家经济政治和社会发展大局.良好的社会心态,是促进个人.社会.国家发展进步的重要心理基础,是国家文化软实力的重要组成部分,社会心态是改革发展的“风向标”.文化建设的“晴雨表”.社会稳定的“安全阀”. 2011 年,“十二五”规划纲要首次写入了“社会心态”,提出了培育“奋发进取.理性平和.开放包容”的社会心态,充分显示了社会心态对新时期社会…

数据清洗记录，pandas

pandas数据清洗:http://www.it165.net/pro/html/201405/14269.html data=pd.Series([1,2,3,4]) data.replace([1,3], np.nan)#一次替换多个,可以传入一个由待替换值组成的列表以及一个替换值: #传入的参数也可以是字典: data.replace({4: np.nan, 2: 111}) 贴吧爬取得数据,vehicle字段需要处理一下,即把vehicle字段的某些值做下替换: import panda…

Python 数据清洗--处理Nan

参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_13050351e0102xfis.html https://www.sogou.com/link?url=DOb0bgH2eKh1ibpaMGjuy-bS_O7xQYLPIOogrOFmc02ueKW9M67CaVLpMY1k7wxTCB1NmnNSzM-t5pUc3zy0dg.. https://www.sogou.com/link?url=DOb0bgH2eKh1ibpaMGjuy6YnbQPc3cuKWH5w_8iuvJ…

python数据分析三个重要方法之:numpy和pandas

关于数据分析的组件之一:numpy ndarray的属性 4个必记参数:ndim:维度shape:形状(各维度的长度)size:总长度dtype:元素类型一:np.array()产生n维数组一维:方法一:arr1 = np.array([1,2,3]) 方法二:arr6 = np.full((6),fill_value=666) 方法二结果:array([666, 666, 666, 666, 666, 666]) (一行六列) 二维:方法一:ar…

利用Python进行数据分析-Pandas(第四部分-数据清洗和准备)

在数据分析和建模的过程中,相当多的时间要用在数据准备上:加载.清理.转换以及重塑上.这些工作会占到分析时间的80%或更多.有时,存储在文件和数据库中的数据的格式不适合某个特定的任务.研究者都选择使用编程语言(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和内置的Python标准库提供了一组高级的.灵活的.快速的工具,可以让你轻松地将数据变为想要的格式. 在本部分,我们会讨论处理缺失数据.重复数据.字符串操作和其他分…

pandas 之数据清洗-缺失值

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…

利用Python进行数据分析第7章数据清洗和准备（1）

学习时间:2019/10/25 周五晚上22点半开始. 学习目标:Page188-Page217,共30页,目标6天学完,每天5页,预期1029学完. 实际反馈:集中学习1.5小时,学习6页:集中学习1.7小时(100分钟),学习5页: 实际20191103学完,因本周工作耽误未进行学习,耗时5天,10小时,平均每页20分钟. 数据准备工作:加载.清理.转换以及重塑,通常会占用分析师80%的时间或更多!!!学会高效的数据清洗和准备,将绝对提升生产力!本章将讨论处理缺失数据.重复数据.字符串操作和…

python之NLP数据清洗

1.知识点 """ 安装模块:bs4 nltk gensim nltk:处理英文 1.安装 2.nltk.download() 下载相应的模块英文数据处理: 1.去掉html标签 example = BeautifulSoup(df['review'][1000],'html.parser').get_text() 2.移除标点 example_letter = re.sub(r'[^a-zA-Z]',' ',example) 3.切分成词/token words = ex…

9. 获得图片路径，构造出训练集和验证集，同时构造出相同人脸和不同人脸的测试集，将结果存储为.csv格式 1.random.shuffle(数据清洗) 2.random.sample(从数据集中随机选取2个数据) 3. random.choice(从数据集中抽取一个数据) 4.pickle.dump(将数据集写成.pkl数据)

1. random.shuffle(dataset) 对数据进行清洗操作参数说明:dataset表示输入的数据 2.random.sample(dataset, 2) 从dataset数据集中选取2个数据参数说明:dataset是数据, 2表示两个图片 3. random.choice(dataset) 从数据中随机抽取一个数据参数说明: dataset 表示从数据中抽取一个数据 4. pickle.dump((v1,v2), f_path,pickle.HIGHEST_PROTOCOL)…