pandas 小于0 的无效数据

2024-09-05

Pandas 之过滤DateFrame中所有小于0的值并替换

Outline 前几天,数据清洗时有用到pandas去过滤大量数据中的“负值”: 把过滤出来的“负值”替换为“NaN”或者指定的值. 故做个小记录. 读取CSV文件代码: import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('D:\All_Kinds_Stock_Data\windpy_filter_after\SH600036.csv') df # 开发环境: ipython notebook 下读取本地csv文件,输出结果如下:

（数据科学学习手札73）盘点pandas 1.0.0中的新特性

本文对应脚本及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介毫无疑问pandas已经成为基于Python的数据分析领域最重要的包,而就在最近,pandas终于迎来了1.0.0版本,对于pandas来说这是一次更新是里程碑式的,删除了很多旧版本中臃肿的功能,新增了一些崭新的特性,更加专注于高效实用的数据分析,本文就将针对pandas 1.0.0在笔者眼中比较重要的特性进行介绍,对于想要完整彻底了解新版

利用 pandas 进行数据的预处理——离散数据哑编码、连续数据标准化

数据的标准化数据标准化就是将不同取值范围的数据,在保留各自数据相对大小顺序不变的情况下,整体映射到一个固定的区间中.根据具体的实现方法不同,有的时候会映射到 [ 0 ,1 ],有时映射到 0 附近的一个较小区间内. 这样做的目的是消除数据不同取值范围带来的干扰. 数据标准化的方法,我在这里介绍两种 min-max标准化 min-man 标准化会把结果映射到 0 与 1 之间,下面是映射的公式. min 是整个样本的最小值,max是整个样本的最大值 Z-score标准化 Z-score会把结果映

【转】Apache Kylin 2.0为大数据带来交互式的BI

本文转载自:[技术帖]Apache Kylin 2.0为大数据带来交互式的BI 编者注:Kyligence的联合创始人兼CEO Luke Han在上做题为“”的演讲. 基于Hadoop的SQL一直在被持续地改进,但是一个查询等几分钟到几小时还是非常正常.在这篇博文里,将会介绍开源的分布式分析引擎Apache Kylin,尤其会重点介绍它是如何以数量级加速大数据查询,以及在2.0版里面为交互式BI所提供的新特性,包括对雪花模型的支持和流式建立数据立方. Apache Kylin是什么? Kylin

Pandas汇总和处理缺失数据

汇总的函数方法说明 count 非NA的值数量 describe 针对Series和DataFrame列计算汇总统计 min.max 计算最小值和最大值 argmin.argmax 计算能够获取到最小值和最大值的索引位置 idxmin.indxmax 计算能够获取到最小值和最大值的索引值 quantile 计算四分位数 sum 值的总和 mean 值的平均数 median 值的算术中位数(第50百分位数) mad 根据平均值计算平均绝对离差 var 样本值的方差 std 样本值的标准差 sk

51 Nod 1107 斜率小于0的连线数量（转换为归并求逆序数或者直接树状数组，超级详细题解！！！）

1107 斜率小于0的连线数量基准时间限制:1 秒空间限制:131072 KB 分值: 40 难度:4级算法题二维平面上N个点之间共有C(n,2)条连线.求这C(n,2)条线中斜率小于0的线的数量. 二维平面上的一个点,根据对应的X Y坐标可以表示为(X,Y).例如:(2,3) (3,4) (1,5) (4,6),其中(1,5)同(2,3)(3,4)的连线斜率 < 0,因此斜率小于0的连线数量为2. Input 第1行:1个数N,N为点的数量(0 <= N <= 50000

pandas学习（四）--数据的归一化

欢迎加入python学习交流群 667279387 Pandas学习(一)–数据的导入 pandas学习(二)–双色球数据分析 pandas学习(三)–NAB球员薪资分析 pandas学习(四)–数据的归一化 pandas学习(五)–pandas学习视频归一化方法有两种形式,一种是把数变为(0,1)之间的小数,一种是把有量纲表达式变为无量纲表达式.主要是为了数据处理方便提出来的,把数据映射到0-1范围之内处理. 常见归一化算法 1.min-max标准化(Min-Max Normalizatio

Pandas学习（一）——数据的导入

欢迎加入python学习交流群 667279387 学习笔记汇总 Pandas学习(一)–数据的导入 pandas学习(二)–双色球数据分析 pandas学习(三)–NAB球员薪资分析 pandas学习(四)–数据的归一化 pandas学习(五)–pandas学习视频本文所有的环境:python :3.5 pandas:0.19.2 numpy:1.12.1,sqlalchemy 1.1.9 如果你的环境和这样不一样可能会有细微差别. pandas支持的数据格式 pandas作为一个强大的数

蓝牙BLE: 蓝牙4.0 BLE广播数据解析(转)

BLE 设备工作的第一步就是向外广播数据.广播数据中带有设备相关的信息.本文主要说一下 BLE 的广播中的数据的规范以及广播包的解析. 1. 广播模式 BLE 中有两种角色 Central 和 Peripheral ,也就是中心设备和外围设备.中心设备可以主动连接外围设备,外围设备发送广播或者被中心设备连接.外围通过广播被中心设备发现,广播中带有外围设备自身的相关信息. 广播包有两种: 广播包 (Advertising Data)和响应包 (Scan Response),其中广播包是每个设备必

python中pandas数据分析基础3（数据索引、数据分组与分组运算、数据离散化、数据合并）

//2019.07.19/20 python中pandas数据分析基础(数据重塑与轴向转化.数据分组与分组运算.离散化处理.多数据文件合并操作) 3.1 数据重塑与轴向转换1.层次化索引使得一个轴上拥有多个索引2.series多层次索引:(1)series的层次化索引:主要可以通过s[索引第1层:索引第二次]可以进行相应的索引(2)对于series可以通过s.unstack()函数将其转换为DataFrame具体举例代码如下:s=pd.Series(range(1,10),index=[["a&

数据可视化基础专题（七）：Pandas基础（六）数据增删改以及相关操作

首先第一部还是导入 Pandas 与 NumPy ,并且要生成一个 DataFrame ,这里小编就简单的使用随机数的形式进行生成,代码如下: import numpy as np import pandas as pd dates = pd.date_range('', periods=6) df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), index=dates, columns=list('ABCD')) print(df) 这里最后我们打印了一下这个生成的

ecshop 秒杀并发时库存会被减到小于0的解决办法

ecshop 秒杀并发时库存会被减到小于0更新库存后,再进行库存检查,如果库存为负数,则执行事务的回滚. begin();//开始一个事物处理开始 $sql = "UPDATE ".$GLOBALS['a']->table('seconds_kill')." SET kill_stock = kill_stock - 1 WHERE sk_id='".$sk_id."' LIMIT 1" ; $GLOBALS['db']->query

<pages validateRequest="false"/>在.net4.0中无效的问题

再web.config中设置<pages validateRequest="false"/>在.net4.0中无效的问题解决方案: <system.web> <httpRuntime requestValidationMode="2.0"/> <pages validateRequest="false"/> </system.web> 新增<httpRuntime request

C#_delegate和事件 - 如果金额小于0则触发事件

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading; //如果账户金额小于0 触发事件 namespace Starter { public delegate int DeleageteClass(out DateTime start, out DateTime stop); class Program { static void

Spring MVC 3.0 返回JSON数据的方法

Spring MVC 3.0 返回JSON数据的方法1. 直接 PrintWriter 输出2. 使用 JSP 视图3. 使用Spring内置的支持// Spring MVC 配置<bean class="org.springframework.web.servlet.mvc.annotation.AnnotationMethodHandlerAdapter"> <property name="messageConverters"> <

Red Gate系列之四 SQL Data Compare 10.2.0.885 Edition 数据比较同步工具完全破解+使用教程

原文:Red Gate系列之四 SQL Data Compare 10.2.0.885 Edition 数据比较同步工具完全破解+使用教程 Red Gate系列之四 SQL Data Compare 10.2.0.885 Edition 数据比较同步工具完全破解+使用教程 Red Gate系列文章: Red Gate系列之一 SQL Compare 10.2.0.1337 Edition 数据库比较工具完全破解+使用教程 Red Gate系列之二 SQL Source Control 3.

JavaScript语言里判断一个整数，属于哪个范围：大于0；小于0；等于0

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appium 切换native/ webview，findby，还有页面元素定位一直小于0的问题的解决

之前一直有个bug没有解决. 今天,终于解决了. 疑问过程: app是混合应用,项目做了H5优化之后,以前的用例执行总会失败,体现在原来的一个元素点击无反馈排查原因:1.项目做了H5优化,2.测试的代码也做了优化 2.项目的代码更改之后,用原有的findby查找元素,元素的定位一直是小于0,不会变 3.findby是在初始化的时候填入的元素控件信息,后续如果不刷新可能根本就不会更改定位. 解决办法:将元素的定位改变后,getPageSource一下,重新获取控件信息. while (login

pandas：字段值插入数据表第一行的解决办法

1. 问题描述在对课程表进行数据抽取时,由于课表结构的原因,需要在原始表字段名作为第一行数据,并对原始字段名进行替换. 原始数据如下所示: 2. 解决办法经思考,此问题可抽象为:在不影响原始数据的前提下,把字段名作为第一行数据插入原始数据表中,同时更新字段名. 代码如下: df.loc[-1] = df.columns.tolist() df.index = df.index + 1 df.sort_index(inplace=True) df.columns = ['class', '星期

51Nod - 1107 斜率小于0的连线数量

二维平面上N个点之间共有C(n,2)条连线.求这C(n,2)条线中斜率小于0的线的数量. 二维平面上的一个点,根据对应的X Y坐标可以表示为(X,Y).例如:(2,3) (3,4) (1,5) (4,6),其中(1,5)同(2,3)(3,4)的连线斜率 < 0,因此斜率小于0的连线数量为2. Input第1行:1个数N,N为点的数量(0 <= N <= 50000) 第2 - N + 1行:N个点的坐标,坐标为整数.(0 <= Xii , Yii <= 10^9)Outp

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