一.处理丢失数据 有两种丢失数据: None np.nan(NaN) 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 None + 1 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的数据类型 np.nan + 1 nan 3. pandas中的None与NaN 1) pandas中None与np.nan都视作np.nan 创建Da…

数据分析05 /pandas的高级操作 目录 数据分析05 /pandas的高级操作 1. 替换操作 2. 映射操作 3. 运算工具 4. 映射索引 / 更改之前索引 5. 排序实现的随机抽样/打乱表格数据 6. 数据的分类处理 / 分组 7. 高级数据聚合 8. 数据加载 9. 透视表 10. 交叉表 1. 替换操作 替换操作可以同步作用于Series和DataFrame中 创建df表格数据: import numpy as np import pandas as pd from pandas…

scala函数高级操作 一.字符串高级操作 多行字符串和插值 package top.ruandb.scala.Course06 object StringApp { def main(args: Array[String]): Unit = { val str = """ |这是一个多行字符串 |hello |lucy |lallalla """.stripMargin val say ="hello" val name =…

1 Go语言介绍 1 golang-->Go--->谷歌公司 2009年 golang:指go语言,指的go的sdk goland:软件,ide:集成开发环境 Java写的 2 Go是静态强类型语言 静态:需要编译再执行 C.C#.Java:编译成不同平台的可执行文件在不同平台执行 c语言:编译慢 Go:编译快.并且可跨平台编译 动态:python php nodejs 需要一个解释器 边解释边运行 对运维很麻烦 pyinstaller 弄成可执行文件 强类型: 不同类型之间不允许直接运算(所…

先学了R,最近刚刚上手python,所以想着将python和R结合起来互相对比来更好理解python.最好就是一句python,对应写一句R. pandas可谓如雷贯耳,数据处理神器. 以下符号: =R= 代表着在R中代码是怎么样的. pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包 类似于 Numpy 的核心是 ndarray,pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的 .Series 和 DataFrame 分别对应于一…

pandas数据处理 1. 删除重复元素 使用duplicated()函数检测重复的行,返回元素为布尔类型的Series对象,每个元素对应一行,如果该行不是第一次出现,则元素为True keep参数:指定保留哪一重复的行数据 创建具有重复元素行的DataFrame import numpy as np import pandas as pd from pandas import DataFrame # 创建一个df df = DataFrame(data=np.random.randint(0,…

掌握了Python的数据类型.语句.函数,基本可以编写出很多有用的程序了.但是Python中,代码不是越多越好,而是越少越好.代码不是越复杂越好,而是越简单越好.基于这一思想,我们来介绍python中非常有用的高级特性,1行代码能实现的功能绝不用5行代码,请始终牢记,代码越少,开发效率越高. 切片(Slice) 取一个list或tuple的部分元素是非常常见的操作,比如,一个list如下: L=['Micheal','Sarah','Bob','Jack'] 当我们要取前N个元素,使用循环操作很…

1,nan替换为0df = df(np.nan, 0, regex=True)2.inf替换为0df= df(np.inf, 0.0, regex=True)3.从数据库读取数据到dataframeinfo_detail = pd.read_sql(sql_detail+"'"+version+"'", pyodbc.connect(CONFIG_IN_LCD))4.从dataframe中取其中需要的几列info = info_detail.loc[:,['vers…

1.管道函数 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/5/24 15:03 # @Author : zhang chao # @File : s.py #pipe管道函数的应用 import pandas as pd import numpy as np def adder(ele1,ele2): return ele1+ele2 df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),col…

参考:Python 内置函数sorted()在高级用法 - Brad1994 - 博客园 sorted 函数主要实现的就是对于可迭代对象进行排序,对于一维数据排序很好理解与实现,直接调用即可,本文主要讲解对于二维数据的调用,以及字典的调用. 语法如下: sorted(iterable[, cmp[, key[, reverse]]]) iterable:可迭代对象,列表.数组.字典 key:对于二维数据指定需要排序的列 reverse:True 降序,False 升序(默认) 示例如下: >>…