pandas将Q1小于60的数据,Q1全部赋值为0

2024-08-27

Pandas：添加修改、高级过滤

1.添加修改数据 Pandas 的数据修改是进行赋值,先把要修改的数据筛选出来,然后将同结构或者可解包的数据赋值给它: 修改数值 df.Q1 = [1, 3, 5, 7, 9] * 20 # 就会把值进行修改 df.loc[1:3, 'Q1':'Q2'] = 99 # 这个范围的数据会全变成 99 df.loc[df.name=='Arry', 'Q1':'Q4'] = [66,77,88,99] # 指定多列 df.loc[df.name.isin(['Arry', 'Ack']), 'Q1'

pandas学习(创建多层索引、数据重塑与轴向旋转)

pandas学习(创建多层索引.数据重塑与轴向旋转) 目录创建多层索引数据重塑与轴向旋转创建多层索引隐式构造 Series 最常见的方法是给DataFrame构造函数的index参数传递两个或更多的数组,Series也可以创建多层索引. s = Series(np.random.randint(0,150,size=6),index=[['a','a','b','b','c','c'],['期中','期末','期中','期末','期中','期末']]) # 输出 a 期中 59 期末 4

Pandas高级教程之:处理缺失数据

目录简介 NaN的例子整数类型的缺失值 Datetimes 类型的缺失值 None 和 np.nan 的转换缺失值的计算使用fillna填充NaN数据使用dropna删除包含NA的数据插值interpolation 使用replace替换值简介在数据处理中,Pandas会将无法解析的数据或者缺失的数据使用NaN来表示.虽然所有的数据都有了相应的表示,但是NaN很明显是无法进行数学运算的. 本文将会讲解Pandas对于NaN数据的处理方法. NaN的例子上面讲到了缺失的数据会被表

Pandas之:Pandas高级教程以铁达尼号真实数据为例

Pandas之:Pandas高级教程以铁达尼号真实数据为例目录简介读写文件 DF的选择选择列数据选择行数据同时选择行和列使用plots作图使用现有的列创建新的列进行统计 DF重组简介今天我们会讲解一下Pandas的高级教程,包括读写文件.选取子集和图形表示等. 读写文件数据处理的一个关键步骤就是读取文件进行分析,然后将分析处理结果再次写入文件. Pandas支持多种文件格式的读取和写入: In [108]: pd.read_ read_clipboard() read_e

vue的data的数据进行指定赋值，用于筛选条件的清空，或者管理系统添加成功后给部分数据赋值为空

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" con

转载：HTuple数据和VC数据的相互赋值

转载来自:http://blog.csdn.net/taily_duan/article/details/51026260 HTuple和VC数据的相互赋值 // HTuple→VC 数据类型转换 HTuple hTuple = 1234; int i = hTuple[0].I(); // i=1234 long l = hTuple[0].L(); // l=1234 long lNumber = hTuple.Num(); // lNumber=1,数据个数 double d = hTup

vc和halcon数据的相互赋值

// HTuple→VC 数据类型转换 HTuple hTuple = 1234; int i = hTuple[0].I(); // i=1234 long l = hTuple[0].L(); // l=1234 long lNumber = hTuple.Num(); // lNumber=1,数据个数 double d = hTuple[0].D(); // d=1234.0000 hTuple = "1234"; CString strBuffer = hTuple[0].S

【数据售卖平台】—— Vue2.0入门学习项目爬坑

前言:这个项目是我从零学习Vue2.0时用于练习基础知识的入门项目,包含了Vue2.0几乎所有项目都会用到的基础功能,是新手用来练手的好项目,这里温故知新对功能点做一个总结.github地址:https://github.com/66Web/ljq_sjsm,欢迎Star. 平台首页登录注册一.安装配置 1.淘宝镜像cnpm: $ npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org 2.v-cli开发环境搭建: npm

Matlab获取文件夹下所有文件名并将数据按矩阵赋值给变量

一.获取一个文件夹下所有文件名: fileFolder=fullfile('D:\MATLAB\bin\trc'); dirOutput=dir(fullfile(fileFolder,'*.trc')); fileNames={dirOutput.name}; 解释: 1.第一行 fileFolder=fullfile('D:\MATLAB\bin\trc'); 引号内是需要遍历的路径,填绝对路径,然后保存在fileFolder 2.第二行 dirOutput=dir(fullfile(fil

用最小的空间复杂度找出一个长度为n的数组且数据中的元素是[0，n-1]中任一个重复的数据。

用最小的空间复杂度找出一个长度为n的数组且数据中的元素是[0,n-1]中任一个重复的数据. 比如:[1, 2, 3, 3, 2, 2, 6, 7, 8, 9] 中 2 or 3 分析:这道题目,实现比较容易,方法也不少,但要用最小的空间复杂度来看的话, 和充分考虑一下数据的下标和数据元素值的特点,比如如果把第 i 个位置放的值是 i,不是的情况做交换,去循环对比. 时间复杂度O(n),空间复杂度可到常量级测试代码如下: public static void main(String[] args

数据分析实际案例之：pandas在泰坦尼特号乘客数据中的使用

目录简介泰坦尼特号乘客数据使用pandas对数据进行分析引入依赖包读取和分析数据图形化表示和矩阵转换简介 1912年4月15日,号称永不沉没的泰坦尼克号因为和冰山相撞沉没了.因为没有足够的救援设备,2224个乘客中有1502个乘客不幸遇难.事故已经发生了,但是我们可以从泰坦尼克号中的历史数据中发现一些数据规律吗?今天本文将会带领大家灵活的使用pandas来进行数据分析. 泰坦尼特号乘客数据我们从kaggle官网中下载了部分泰坦尼特号的乘客数据,主要包含下面几个字段: 变量名含义

Pandas系列（二）- DataFrame数据框

一.初识DataFrame dataFrame 是一个带有索引的二维数据结构,每列可以有自己的名字,并且可以有不同的数据类型.你可以把它想象成一个 excel 表格或者数据库中的一张表DataFrame是最常用的 Pandas 对象. 二.数据框的创建 1.字典套列表方式创建 index = pd.Index(data=["Tom", "Bob", "Mary", "James"], name="name"

Pandas 基础(5) - 处理缺失的数据

首先, 读入一个 csv 文件: import pandas as pd df = pd.read_csv('/Users/rachel/Sites/pandas/py/pandas/5_handling_missing_data_fillna_dropna_interpolate/weather_data.csv') df 输出: 查看一下 day 列的数据类型: type(df.day[0]) 输出: str 所以目前 day 列里数据类型是字符串. 把 day 列里的数据转成时间戳, 加上

Pandas之Dropna滤除缺失数据

import pandas as pd import numpy as np from numpy import nan as NaN 一.处理Series对象通过dropna()滤除缺失数据 from numpy import nan as NaN se1=pd.Series([4,NaN,8,NaN,5]) print(se1) se1.dropna() 结果如下: 0 4.0 1 NaN 2 8.0 3 NaN 4 5.0 dtype: float64 0 4.0 1 NaN 2 8.0

pandas练习（一）------ 了解数据

探索Chipotle快餐数据 (相关数据见github) 步骤1 导入pandas库 import pandas as pd 步骤2 导入数据集 path1 = "./data/chipotle.tsv" # chipotle.tsv 步骤3 将数据集存入一个名为chipo的数据框内 chipo = pd.read_csv(path1, sep = '\t') 步骤4 查看后面几行行内容 chipo.tail() #查看最后五行 head()可查看前五行输出: 步骤5 观察数据集中值

pandas（五）处理缺失数据和层次化索引

pandas用浮点值Nan表示浮点和非浮点数组中的缺失数据.它只是一个便于被检测的标记而已. >>> string_data = Series(['aardvark','artichoke',np.nan,'avocado']) >>> string_data 0 aardvark 1 artichoke 2 NaN 3 avocado dtype: object >>> string_data.isnull() 0 False 1 False 2 T

pandas中DataFrame和Series的数据去重

在SQL语言中去重是一件相当简单的事情,面对一个表(也可以称之为DataFrame)我们对数据进行去重只需要GROUP BY 就好. select custId,applyNo from tmp.online_service_startloan group by custId,applyNo 1.DataFrame去重但是对于pandas的DataFrame格式就比较麻烦,我看了其他博客优化了如下三种方案. 我们先引入数据集: import pandas as pd data=pd.read_

pandas读书笔记算数运算和数据对齐

pandas最重要的一个功能是,它可以对不同索引的对象进行算数运算.在对象相加时,如果存在不同的索引对,则结果的索引就是该索引对的并集. Series s1=Series([,3.4,1.5],index=['a','c','d','e']) s2=Series([-,3.1],index=['a','c','e','f','g']) s1 Out[]: a 7.3 c -25.0 d 3.4 e 1.5 dtype: float64 s2 Out[]: a -2.1 c 3.6 e -1.5

pandas向表格中循环写入数据

pandas向表格中循环写入多行数据 import pandas as pd def list_topic(total_num, str1): """ 生成多个主题 :param total_num: 总的主题数量 :param str1: 主题名称中的固定字母,如A1,A2,A3,A4.... :return: 返回主题列表 """ list_topic = [] num = 1 for j in range(total_num): topic

pandas的学习4-处理丢失数据

import pandas as pd import numpy as np ''' 有时候我们导入或处理数据, 会产生一些空的或者是 NaN 数据,如何删除或者是填补这些 NaN 数据就是我们今天所要提到的内容. 建立了一个6X4的矩阵数据并且把两个位置置为空. ''' dates = pd.date_range('20130101', periods=6) df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates, columns=

Pandas高级教程之:处理text数据

目录简介创建text的DF String 的方法 columns的String操作分割和替换String String的连接使用 .str来index extract extractall contains 和 match String方法总结简介在1.0之前,只有一种形式来存储text数据,那就是object.在1.0之后,添加了一个新的数据类型叫做StringDtype .今天将会给大家讲解Pandas中text中的那些事. 创建text的DF 先看下常见的使用text来构建DF

pandas将Q1小于60的数据,Q1全部赋值为0

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