本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是pandas数据处理专题的第四篇文章,我们一起来聊聊DataFrame中的索引. 上一篇文章当中我们介绍了DataFrame数据结构当中一些常用的索引的使用方法,比如iloc.loc以及逻辑索引等等.今天的文章我们来看看DataFrame的一些基本运算. 数据对齐 我们可以计算两个DataFrame的加和,pandas会自动将这两个DataFrame进行数据对齐,如果对不上的数据会被置为Nan(not a number). 首先我

从头到尾都是手码的,文中的所有示例也都是在Pycharm中运行过的,自己整理笔记的最大好处在于可以按照自己的思路来构建矿建,等到将来在需要的时候能够以最快的速度看懂并应用=_= 注:为方便表述,本章设s为pandas.core.series.Series的一个实例化对象,设df为pandas.core.frame.DataFrame的一个实例化对象 1. Pandas简介 Pandas是基于NumPy的python数据分析库,最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此Pandas为时间序列分析提

pandas中的DataFrame中的空数据处理方法: 方法一:直接删除 1.查看行或列是否有空格(以下的df为DataFrame类型,axis=0,代表列,axis=1代表行,以下的返回值都是行或列索引加上布尔值)• isnull方法 • 查看行:df.isnull().any(axis=1)  • 查看列:df.isnull().any(axis=0)• notnull方法:• 查看行:df.notnull().all(axis=1)• 查看列:df.notnull().all(axis=0

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是pandas数据处理专题的第四篇文章,我们一起来聊聊DataFrame中的索引. 上一篇文章当中我们介绍了DataFrame数据结构当中一些常用的索引的使用方法,比如iloc.loc以及逻辑索引等等.今天的文章我们来看看DataFrame的一些基本运算. 数据对齐 我们可以计算两个DataFrame的加和,pandas会自动将这两个DataFrame进行数据对齐,如果对不上的数据会被置为Nan(not a number). 首先我

官方文档:pandas之DataFrame 1.构造函数 用法 pandas.DataFrame( data=None, index=None, columns=None, dtype=None, ) 参数 参数 类型 说明 data ndarray.iterable.dict.DataFrame 用于构造DataFrame的数据(注意,用某个DataFrame构造另一个DataFrame,可能会导致同步修改的问题:如果要得到某个DataFrame的副本,可以用df.copy()) index

很多人都有过这样的问题吧   在SQL中填充空值与NULL有什么区别 现在我以一个实例给大家分享一下自己的想法  恳请大家给予批评也指正 谢谢 创建一个监时表 CREATE TABLE #temp ( name VARCHAR(50) ) 填充三条资料 如下: INSERT INTO #tempVALUES ( NULL )INSERT INTO #tempVALUES ( 'Tom' )INSERT INTO #tempVALUES ( '' ) 使用如下语法查询 SELECT COUNT(n

python数据预处理之缺失值简单处理:https://blog.csdn.net/Amy_mm/article/details/79799629 该博客总结比较详细,感谢博主. 我们在进行模型训练时,不可避免的会遇到某些特征出现空值的情况,下面整理了几种填充空值的方法 1. 用固定值填充 对于特征值缺失的一种常见的方法就是可以用固定值来填充,例如0,9999, -9999, 例如下面对灰度分这个特征缺失值全部填充为-99 data['灰度分'] = data['灰度分'].fillna('-9

一个DataFrame 其中有空值NaN,将其替换为0: df.fillna(0) 如果将第一列替换为0: df[1].fillna(0,inplace=True)

1. 两个常用的函数 1.1 np.nonzero() np.nonzero()函数返回数组中不为False(0)的元素对应的索引 a = np.array([1,2,0,3,1,0]) print(np.nonzero(a)) >>(array([0, 1, 3, 4], dtype=int64),) #返回数组中不为0元素的索引数组 a = np.array([1,2,0,3,1,0]) print(np.nonzero(a)[0]) >>[0 1 3 4 5 7] #这里要注

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是pandas数据处理专题的第5篇文章,我们来聊聊pandas的一些高级运算. 在上一篇文章当中,我们介绍了panads的一些计算方法,比如两个dataframe的四则运算,以及dataframe填充Null的方法.今天这篇文章我们来聊聊dataframe中的广播机制,以及apply函数的使用方法. dataframe广播 广播机制我们其实并不陌生, 我们在之前介绍numpy的专题文章当中曾经介绍过广播.当我们对两个尺寸不一致的数组

使用Pandas进行数据提取 本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记 原文链接:使用python进行数据提取 目录 set_index() ix 按行提取信息 按列提取信息 按行与列提取信息 提取特定日期的信息 按日期汇总信息 resample() 数据提取是分析师日常工作中经常遇到的需求.如某个用户的贷款金额,某个月或季度的利息总收入,某个特定时间段的贷款金额和笔数,大于5000元的贷款数量等等.本篇文章介绍如何通过python按特定的维度或条件对数据进行提取,完成数据提取需求. 准备工作 首先是准备

pandas用法大全 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 pd12 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')) 3.用pandas创建数据表: df = pd.DataFrame({"i

导入: import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame 1.两个主要数据结构:Series和DataFrame (1)Series是一种类似于一维数组的对象,由数据和标签组成:标签未传入则默认标签为0到N-1. obj=Series([4,7,-5,3]) Out0 4 1 7 2 -5 3 3 obj.values=array([4,7,-5,3]);obj.index=Int64Index([0,1,2,3]) obj2=Ser

如何用python绘制图表 摘要: 使用python绘制简单的图表,包括折线图.柱状图.条形图.饼图.散点图.气泡图.箱线图.直方图等. 前言 本文介绍如果使用python汇总常用的图表,与Excel的点选操作相比,用python绘制图表显得比较比较繁琐,尤其提现在对原始数据的处理上.但两者在绘制图表过程中的思路大致相同,Excel中能完成的工作python大多也能做到.为了能够更好使用python绘制图表,我们需要导入几个 Python 的基本软件包NumPy,Pandas,matplotli

一.Pandas介绍 1.介绍 pandas 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.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.pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法.你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一. 2.数据结构 Series:一维数组,与Numpy中的一维array类似.二者与Python基本的数据结构List也很相近.Series如今能保存不同种数据类

第16天pandas的基本功能(一) 灵活的二进制操作 体现在2个方面 支持一维和二维之间的广播 支持缺失值数据处理 四则运算支持广播 +add - sub *mul /div divmod()分区和模运算(返回商和余数2个结果) 案例:a,b=divmod(一维矩阵) 空值处理 矩阵中空值用NaN代替 NaN+值=NaN np(numpy).nan表示空值 填充空值: fillna(value=值) np.nan == np.nan 结果为False 如果a矩阵和b矩阵中有空值 那么 a ==

链接:http://www.jb51.net/article/90946.htm 数据提取是分析师日常工作中经常遇到的需求.如某个用户的贷款金额,某个月或季度的利息总收入,某个特定时间段的贷款金额和笔数,大于5000元的贷款数量等等.本篇文章介绍如何通过python按特定的维度或条件对数据进行提取,完成数据提取需求. 准备工作 首先是准备工作,导入需要使用的库,读取并创建数据表取名为loandata. 1 2 3 import numpy as np import pandas as pd lo

笔试一些注意点: --,23点43 今天做的京东笔试题目: 编程题目一定要先写变量取None的情况.今天就是因为没有写这个边界条件所以程序一直不对.以后要注意!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! --,19点22 今天做了腾讯笔试题,算法都卡效率了,还是要加强算法的练习. autohotkey更新2018-08-03,9点01 python ;把大写禁用了,因为确实基本不用.`表示删除,caplock+ijkl可以控制光标 SetCapsLockState , AlwaysOff ; ca

人的理想志向往往和他的能力成正比. —— 约翰逊 其实整个需求呢,就是题目.2018-08-16 需求的结构图: 涉及的包有:pandas.numpy 1.导入包: import pandas as pd import numpy as np 2.构造DataFrame,里面包含三种数据类型:int.null.str  data = {"number":[1,1,np.nan,np.nan,2,2,1,2,2], "letter":['a','b',np.nan,n

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