Python之数据规整化:清理.转换.合并.重塑 1. 合并数据集 pandas.merge可根据一个或者多个不同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. 实例方法combine_first可以将重复数据编接在一起,用一个对象中的值填充另一个对象中的缺失值. 2. 数据风格的DataFrame合并操作 2.1 数据集的合并(merge)或连接(jion)运算时通过一个或多个键将行链接起来的.如果没有指定,merge就会将重叠列的列名当做键…

<利用Python进行数据分析>第七章的代码. # -*- coding:utf-8 -*-# <python for data analysis>第七章, 数据规整化 import pandas as pdimport numpy as npimport time start = time.time()# 1.合并数据集,有merge.join.concat三种方式# 1.1.数据库风格的dataframe合并(merge & join)# merge函数将两个dataf…

数据分析和建模大部分时间都用在数据准备上,数据的准备过程包括:加载,清理,转换与重塑. 合并数据集 pandas对象中的数据可以通过一些内置方法来进行合并: pandas.merge可根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来,实现类似于数据库中的连接操作. pandas.cancat表示沿着一条轴将多个对象堆叠到一起. 实例方法combine_first可以将重复数据编接在一起,用一个对象中的值填充另一个对象的缺失值. 下面将进行分别讲解: 1.数据库风格的DateFrame合并…

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…

数据分析和建模方面的大量编程工作都是用在数据准备上的:载入.清理.转换以及重塑.有时候,存放在文件或数据库中的数据并不能满足你的数据处理应用的要求.很多人都选择使用通用编程语言(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Python标准库提供了一组高级的.灵活的.高效的核心函数和算法,它们使你可以轻松地将数据规整化为正确的形式. 1.合并数据集 pandas对象中的数据能够通过一些内置的方式进行合并: pan…

这一部分非常关键! 数据分析和建模方面的大量编程工作都是用在数据准备上的:加载.清理.转换以及重塑. 1.合并数据集 pandas对象中的数据可以通过 一些内置的方式进行合并: pandas.merge可根据一个或多个健将不同DataFrame中的行连接起来.实现的就是数据库的连接操作 pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起 实例方法combine_first可以将重复数据编接在一起,用一个对象中的值填充另一个对象中的缺失值(通俗来说,差不多就是数据库的全外连接,简单地说,…

@合并重叠数据 还有一种数据组合问题不能用简单的合并或连接运算来处理.比如说,你可能有索引全部或部分重叠的两个数据集 使用numpy的where函数,它用于表达一种矢量化的if - else a = pd.Series([np.nan, 2.5, np.nan, 3.5, 4.5, np.nan], index = ['f', 'e', 'd', 'c', 'b', 'a']) b = pd.Series(np.arange(len(a), dtype = np.float64), index…

本章概要 1.去重 2.缺失值处理 3.清洗字符型数据的空格 4.字段抽取 去重 把数据结构中,行相同的数据只保留一行 函数语法: drop_duplicates() #导入pandas包中的read_csv函数 from pandas import read_csv df=read_csv('路径') #找出行重复的位置 dIndex=df.duplicated() #也可根据某些列,找出重复的位置 dIndex=df.duplicated('age') dIndex=df.duplicate…

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5046433.html 5.示例:usda食品数据库 下面是一个具体的例子,书中最重要的就是例子. #-*- encoding: utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from pandas import Series,DataFrame import re import json #加载下面30M+的…

数据集的合并或连接运算是通过一个或多个键将行链接起来的.这些运算是关系型数据库的核心.pandas的merge函数是对数据应用这些算法的这样切入点. 默认是交集, inner连接 列名不同可以分别指定: 其他方式还要‘left’.‘right’以及“outer”.外链接求取的是键的并集, 组合了左连接和右连接的效果. how 的作用是合并时候以谁为标准,是否保留NaN值 多对多 多对多 连接产生的行的笛卡尔积.由于左边的DataFrame有3个‘b’行, 右边的有2个,所以最终结果中 就有6个‘…