比如我们一组数据,里面有不少的NaN值,如何将其删除掉呢?可以通过find函数来搞定.     我们可以通过importdata('data.txt')将数据文件data.txt导入数组A中.                           A=importdata('data.txt')     然后通过命令                         z=find(~isnan(A))     将A数组中NaN所在的编号给找出来:                      

删除包含NaN的行: a(any(isnan(a), 2),:) = []; 删除全部为NaN的行: a(all(isnan(a), 2),:) = [];

df = df.dropna(axis=0, how='any')

MATLAB数据分析工具箱 MATLAB工具箱主要含有的类别有: 数学类.统计与优化类.信号处理与通信类.控制系统设计与分析类.图像处理类.测试与测量类.计算金融类.计算生物类.并行计算类.数据库访问与报告类. MATLAB 代码生成类. MATLAB 应用发布类. 每个类别内含有一个或多个工具箱. 比如数学.统计与优化类别就包含有曲线拟合工具箱.优化工具箱.神经网络工具箱.统计工具箱等. MATLAB 应用发布类别主要包含MATLAB和其他语言的混合编译.编程,包括C.C#.Java等. MA

电脑配置: 操作系统:window 8.1 Matlab 2012a安装路径:D:\Program Files\MATLAB\R2012a VS2010 : OpenCV 2.4.3:D:\Program Files\opencv 补充说明: 在配置前,先检查一下系统变量: 1.若缺少系统变量(该路径必须添加!!!): D:\Program Files\MATLAB\R2012a\runtime\win64 导致结果:程序无法正常启动0x000007b.请单击“确定”关闭应用程序 注意变量配置后

1.gps ,数值格式的读取 clear all test=importdata('2017- 9-27- 8-26-51.txt'); [r,c]=size(test.data);%row行,column列 a=max(size(test.data));%行 l=length(test.data); for i=1:r lon(i)=test.data(i,8);%经度 lat(i)=test.data(i,7); end %% 异常处理 lon(find(lon==0))=[]; lat(f

目录:     处理缺失数据     制作透视图     删除含空数据的行和列     多行索引     使用apply函数   本节主要介绍如何处理缺失的数据,可以参考原文:https://www.dataquest.io/mission/12/working-with-missing-data 本节要处理的数据来自于泰坦尼克号的生存者名单,它的数据如下 pclass,survived,name,sex,age,sibsp,parch,ticket,fare,cabin,embarked,bo

1.Numpy数组 numpy的数组只能存放同一种数据类型,使用的方式和Python列表类似 1.1 声明: import numpy as np countries = np.array([ 'Afghanistan', 'Albania', 'Algeria', 'Angola', 'Argentina', 'Armenia', 'Australia', 'Austria', 'Azerbaijan', 'Bahamas', 'Bahrain', 'Bangladesh', 'Barbado

利用pandas对数据进行预处理然后再使用matplotlib对处理后的数据进行数据可视化是数据分析中常用的方法. 第一组例子(星巴克咖啡店) 假如我们现在有这样一组数据:星巴克在全球的咖啡店信息,如下图所示.数据来源:starbucks_store_locations. 店铺总数排名前10的国家 # coding=utf-8 # 统计店铺数排名前10的国家 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt from matplot

numpy和pandas简单使用 import numpy as np import pandas as pd 一维数据分析 numpy中使用array, pandas中使用series numpy一维数组array 1.基本使用 a= np.array([2,3,4,5]) a array([2, 3, 4, 5]) a[0] 2 a[1:3] array([3, 4]) a.dtype dtype('int64') 2.向量化计算 a=np.array([1,2,3]) b=np.array

前言 真心讲,长这么大,还没有见过UFO长啥样,偶然看到美国UFO报告中心有关于UFO时间记录的详细信息,突然想分析下这些记录里都包含了那些有趣的信息,于是有了这次的分析过程. 当然,原始数据包含的记录信息比较多,我只是进了了比较简单的分析,有兴趣的童鞋可以一起来分析,别忘了也给大家分享下您的分析情况哦. 本次分析的主要内容涉及以下几个方面: UFO长啥样? UFO在哪些地方出现的次数较多? UFO在哪些年份出现的次数较多? 热力图同时显示哪些州和哪些年UFO出现次数最多 import pand

在django中使用pandas操作django的ORM查询出来的QuerySet对象,可以使用插件django-pandas. 截止教程书写时间,django-pandas已发布到0.6.1. 依赖:django>=1.4.5 Django-model-utils >=1.4.0 Pandas >=0.12.0 当然,还需要numpy 用法: 1.IO模块: 该django-pandas.io模块提供了一些方便的方法,以便从django的查询集转换成DataFrames的创建. rea

Binary Search二分查找 作用:二分查找适用于有序的的数组或列表中,如果列表及数组中有n个元素,通过二分查找查询某一元素的位置需要的步骤是log2(n)(注:该log的底数是2) 1.Python实现 def binary_search(list,item): low = 0 high = len(list)-1 #python数组ID从0开始,与matlab不同. t = 0 while low <= high: t = t + 1; mid = round((low + high)

Pandas 读取和存储数据 目录 读取 csv数据 读取 txt数据 存储 csv 和 txt 文件 读取和存储 json数据 读取和存储 excel数据 一道练习题 参考 Numpy基础(全) Pandas基础(全) 一,读取 CSV 文件: # 文字解析函数: # pd.read_csv() 从文件中加载带分隔符的数据,默认分隔符为逗号 # pd.read_table() 从文件中加载带分隔符的数据,默认分隔符为制表符 # read()_csv/read_table()参数: # path

# 一,读取 CSV 文件: # 文字解析函数: # pd.read_csv() 从文件中加载带分隔符的数据,默认分隔符为逗号 # pd.read_table() 从文件中加载带分隔符的数据,默认分隔符为制表符 # read()_csv/read_table()参数: # path 文件路径,路径中如果有空格需要先使用 open函数获取文件对象 # sep 文段隔开的字符序列,也可使用正则表达式 # header 指定行标题(指定列索引),默认为0,也可以设为 None # index_col

VBA处理数据与Python Pandas处理数据案例比较 Author : Collin_PXY 需求: 现有一个 csv文件,包含'CNUM'和'COMPANY'两列,数据里包含空行,且有内容重复的行数据. 要求: 1)去掉空行: 2)重复行数据只保留一行有效数据: 3)修改'COMPANY'列的名称为'Company_New': 4)并在其后增加六列,分别为'C_col','D_col','E_col','F_col','G_col','H_col'. 一,使用 Python Pandas

一 matlab作图 (1)在图形文件figure的菜单上点击file->export setup, 在size选项中,对"expand axes to fill figure"选项打勾, 再点击:Apply to figure 即可.   (2)matlab作图1号线和2号线差距挺大,不适合学术论文作图,没有找到1.5号线性,目前使用发现是只有整数线粗   (3)matlab作图坐标轴默认是arial字体,打印时较粗,最好编程控制字体,'fontname','Time New

去除null.NaN 去除 dataframe 中的 null . NaN 有方法 drop ,用 dataframe.na 找出带有 null. NaN 的行,用 drop 删除行: import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SQLContext, SparkSession} /** * Created by TTyb on 2017/10/12. */ o

Matlab是做科研是比较常用的建模工具,我在研一做项目期间遇到了一个还算比较基础的问题,所以我打算记录下来并分享出来! 处理问题步骤: 1. 抛出问题 2. 思考解决方法 3. 代码验证看结果 抛出问题 在项目中有一批原始数据,在数据中有占很少比例的异样点,我们已经知道这些异样点是会影响结果精度的,需要剔除. 为了去除这些震荡点,我们自定义一些数据来进行模拟,用以找出去除方法,模拟的优势就在于能更快解决问题. 带有震荡点的模拟数据点图如下: 思考解决方法 在这个模拟数据点图中可以看出所有的异样

很是讨厌MATLAB输出图像时自带的白边,尤其是当导出.eps格式时,很难通过编辑图片来去掉白边.网上有很多代码但是没有注释,有很多坑要填.这里提供一个去除白边的代码,自己在别人的基础上修改了而且加了注释. MATLAB 坐标图 XLabel -- 标签 Title -- 标题 XTick -- 刻度线 XTickLable -- 刻度标签 下图显示了一个二维视图,其中 OuterPosition 值定义红色区域.Position 值定义蓝色区域,TightInset 值定义的品红色区域到蓝色之