处理丢失数据 有两种丢失数据: None np.nan(NaN) import numpy as np import pandas from pandas import DataFrame 1. None None是Python自带的,其类型为python object.因此,None不能参与到任何计算中. # 查看None的数据类型 type(None) NoneType 2. np.nan(NaN) np.nan是浮点类型,能参与到计算中.但计算的结果总是NaN. # 查看np.nan的数据…

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',…

注:Pandas(Python Data Analysis Library) 是基于 NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.此外,Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具. 相比较于 Numpy,Pandas 使用一个二维的数据结构 DataFrame 来表示表格式的数据, 可以存储混合的数据结构,同时使用 NaN 来表示缺失的数据,而不用像 Numpy 一样要手工处理缺失的数据,并且 Pandas 使用轴标签来表示行和列. P…

人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 数据分析(1):数据分析基础 小白学 Python 数据分析(2):Pandas (一)概述 小白学 Python 数据分析(3):Pandas (二)数据结构 Series 小白学 Python 数据分析(4):Pandas (三)数据结构 DataFrame 小白学 Python 数据分析(5):Pandas (四)基础操作(1)查看数据 小白学 Python 数据分析(6):Pandas (五)基础操作(2)数据选择 小白学…

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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…

使用Pandas将多个数据表合一 将多张数据表合为一张表,便于统计分析,进行这一操作的前提为这多张数据表互相之间有关联信息,或者有相同的列. import pandas as pd unames = ['user_id', 'gender', 'age','occupation','zip'] users = pd.read_table('users.dat', sep='::',header=None, names=unames) rnames = ['user_id', 'movie_id'…

Python3 Pandas的DataFrame格式数据写入excle文件.json.html.剪贴板.数据库 一.DataFrame格式数据 Pandas是Python下一个开源数据分析的库,它提供的数据结构DataFrame极大的简化了数据分析过程中一些繁琐操作,DataFrame是一张多维的表,大家可以把它想象成一张Excel表单或者Sql表: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(…

使用pandas保存豆瓣短评数据 Python爬虫(入门+进阶)     DC学院 本节课程的内容是介绍open函数和pandas两种保存已爬取的数据的方法,并通过实际例子使用pandas保存数据. 保存数据的方法: open函数保存 pandas包保存(本节课重点讲授) csv模块保存 numpy包保存 使用open函数保存数据 1. open函数用法 使用with open()新建对象 写入数据 import requests from lxml import etree   url = '…

使用pandas把mysql的数据导入MongoDB. 首先说下我的需求,我需要把mysql的70万条数据导入到mongodb并去重, 同时在第二列加入一个url字段,字段的值和第三列的值一样,代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/9/29 17:20 # @Author : cxa # @File : run.py # @Software: PyCharm import pandas as pd from sqlalchemy import…