今天是pandas数据处理专题第7篇文章,可以点击上方专辑查看往期文章. 在上一篇文章当中我们介绍了对dataframe进行排序以及计算排名的一些方法,在今天的文章当中我们来了解一下dataframe两个非常重要的功能--离散化和one-hot. 离散化 离散对应的反面是连续,离散化也就是将连续性的数值映射到一个离散的值.举个很简单的例子,比如说现在有一个特征是用户的收入,我们都知道贫富差距是非常巨大的,一个马云的收入顶的上成千上万人收入之和.而最穷的人收入非常少,甚至每天不到一美元. 我们来设…

一.生成数据表     1.首先导入pandas库,一般都会用到numpy库,所以我们先导入备用: import numpy as np import pandas as pd 1 2 2.导入CSV或者xlsx文件: df = pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1)) df = pd.DataFrame(pd.read_excel('name.xlsx')) 1 2 3 3.用pandas创建数据表: df = pd.DataFrame({"…

1.缺失值时间戳不为NaN,为NaT, 同样判断都为isna()或notna()方法2.删值\去重 df.dropna() df.drop_duplicates() 3.上下值插值 df.fillna(method='pad') # 插取上面的值 可带参数limit = df.fillna(method='bfill') # 插取下面的值 同时可有limit参数表示插几个值 df.fillna(pd.mean()[[]]) # 插平均值,后面可接插的列数df.interpolate() # 线性…

在上篇文章学机器学习,不会数据处理怎么行?—— 一.NumPy详解中,介绍了NumPy的一些基本内容,以及使用方法,在这篇文章中,将接着介绍另一模块——Pandas.(本文所用代码在这里) Pandas数据结构介绍 大家应该都听过表结构,但是,如果让你自己来实现这么一个结构,并且能对其进行数据处理,能实现吗?我相信,大部分人都能做出来,但是不一定能做的很好.而Python中的一个模块pandas给我们提供了一个很好的数据结构,它包括了序列Series和数据框DataFrame.pandas是基于…

Pandas缺失数据处理 Pandas用np.nan代表缺失数据 reindex() 可以修改 索引,会返回一个数据的副本: df1 = df.reindex(index=dates[0:4], columns=['A','B','C','D','E']) df1 df1 = df.reindex(index=dates[0:4], columns=['A','B','C','D']+['E']) df1 df1 = df.reindex(index=dates[0:4], columns=li…

怎么学Python Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,纯粹的自由软件,常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起. Python初级开发工程师 python语言基础 Python3入门,数据类型,字符串 判断/循环语句,函数,命名空间,作用域 类与对象,继承,多态 tkinter界面编程 文件与异常,数据处理简介 Pygame实战飞机大战,2048 python语言高级 Python常见第三方库与网络编程 Python正则表达式…

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: 前端劝退师 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取 http://note.youdao.com/noteshare?id=3054cce4add8a909e784ad934f956cef 1. Python和ES6语法差别 基本类型 值得注意的是,尽管两者都是动态类型,但python连接时并不会自动转换类型. // JavaScri…

1.NumPy数值计算 NumPy是使用Python进行科学计算的基础包,Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数,是Python数据分析的基础,也是SciPy.Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库,且其数据类型对Python数据分析十分有用.它包含: 一个强大的N维数组对象 复杂的(广播)功能 用于集成C / C ++和Fortran代码的工具 有用的线性代数,傅里叶变换和随机数功能 作用:这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表结构要高效的多.…

pandas是基于numpy包扩展而来的,因而numpy的绝大多数方法在pandas中都能适用. pandas中我们要熟悉两个数据结构Series 和DataFrame Series是类似于数组的对象,它有一组数据和与之相关的标签组成. import pandas as pd object=pd.Series([2,5,8,9]) print(object) 结果为: 0 21 52 83 9dtype: int64 结果中包含一列数据和一列标签我们可以用values和index分别进行引用 p…

对于python进行数据处理来说,pandas式一个不得不用的包,它比numpy很为强大.通过对<利用python进行数据分析>这本书中介绍pandas包的学习,再加以自己的理解,写下这篇随笔,与一起喜欢数据分析的朋友分享和相互学习. import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame # 函数反应和映射 df = DataFrame(np.random.randn(4,3), columns=…