一.缺失值 sklearn中的preprocessing下有imputer,可进官方文档参考.这里主讲pandas. 拿到数据,一般先检查是否有缺失值,用isnul()或notnull(). 再决定dropna(),还是fillna(). 1.1 检查是否有缺失值 isnull().notnull() import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({"col_1":[1, 2, 3, 666, 1480], "

概要 准备工作 检查数据 处理缺失数据 添加默认值 删除不完整的行 删除不完整的列 规范化数据类型 必要的转换 重命名列名 保存结果 更多资源 Pandas 是 Python 中很流行的类库,使用它可以进行数据科学计算和数据分.他可以联合其他数据科学计算工具一块儿使用,比如,SciPy,NumPy 和 Matplotlib,建模工程师可以通过创建端到端的分析工作流来解决业务问题. 虽然我们可以 Python 和数据分析做很多强大的事情,但是我们的分析结果的好坏依赖于数据的好坏.很多数据集存在数据

概要 了解数据 分析数据问题 清洗数据 整合代码 了解数据 在处理任何数据之前,我们的第一任务是理解数据以及数据是干什么用的.我们尝试去理解数据的列/行.记录.数据格式.语义错误.缺失的条目以及错误的格式,这样我们就可以大概了解数据分析之前要做哪些“清理”工作. 本次我们需要一个 patient_heart_rate.csv (链接:https://pan.baidu.com/s/1geX8oYf 密码:odj0)的数据文件,这个数据很小,可以让我们一目了然.这个数据是 csv 格式.数据是描述

预览数据 这次我们使用 Artworks.csv ,我们选取 100 行数据来完成本次内容.具体步骤: 导入 Pandas 读取 csv 数据到 DataFrame(要确保数据已经下载到指定路径) DataFrame 是 Pandas 内置的数据展示的结构,展示速度很快,通过 DataFrame 我们就可以快速的预览和分析数据.代码如下: import pandas as pd ​ df = pd.read_csv('../data/Artworks.csv').head(100) df.hea

概要 准备工作 检查数据 处理缺失数据 添加默认值 删除不完整的行 删除不完整的列 规范化数据类型 必要的转换 重命名列名 保存结果 更多资源 Pandas 是 Python 中很流行的类库,使用它可以进行数据科学计算和数据分.他可以联合其他数据科学计算工具一块儿使用,比如,SciPy,NumPy 和 Matplotlib,建模工程师可以通过创建端到端的分析工作流来解决业务问题. 虽然我们可以 Python 和数据分析做很多强大的事情,但是我们的分析结果的好坏依赖于数据的好坏.很多数据集存在数据

pandas的学习总结 作者:csj更新时间:2017.12.31 email:59888745@qq.com 说明:因内容较多,会不断更新 xxx学习总结: 回主目录:2017 年学习记录和总结 1.pandas简介2.pandas数据结构 Series DataFrame Index csv文件读写3.常用函数: Group by Aggregate concat merge joinetc --------------------------------------------------

不想总结 2017,过去的就过去吧,不过自己在 2017 年还是收获了很多,最重要的就是赚钱.赚钱还是需要两把刷子,所以,2018 的小目标就是学习数据分析和机器学习.希望自己在这两个领域能搞点事情. 目标分解 为了完成这个小目标,将会分成几个步骤 数据清洗 数据转化 数据提取/数据预处理 数据分析/机器学习 每个步骤实现的方式就是尽可能多的拜读大牛的博客,以及相关书籍,如果正在学习的同学.从事方面工作的同学或者大牛有比较推荐的博客或书籍,请麻烦您几分钟留言指教下.   实现方式 计划每天抽出一

本人在1年半之前,不熟悉Python(不过有若干年Java开发基础),由于公司要用Python,所以学习了一通.现在除了能用Python做本职工作外,还出了本Python书,<基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版>,京东链接:https://item.jd.com/69241653952.html,还在某网站录制了视频课,后面还有其它线上线下课的机会. 本人的感受是,哪怕上班用不到Python,程序员也应该学Python,因为Python能给大家带来更多的主业副业机会,而且现在

前段时间参加了Kaggle上的Mercari Price Suggestion Challenge比赛,收获良多,过些时候准备进行一些全面的总结,本篇文章先谈一个比赛中用到的小技巧. 这个比赛数据中有一个特征叫做 "item_description",大致是一些商品描述,比如什么时候买的.新旧程度如何.什么牌子的等等.因为大部分都是Mercari这个网站(这个类似于国内的二手商品交易网站)上的用户自己填的商品描述,所以是极尽杂乱之能事,会出现很多夸张的符号,比如这样: 另外的一大问题是

首先我们看下数据 接下来数据分析操作 import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt if __name__ == "__main__": #读取数据 df = pd.read_excel('tips.xlsx','sheet1') # print(df) #绘制散点图 证明推论,消费随着总账单的递增而递增 # df.plot(kind='scatter',x='tip',y='to

1. df.head() Here we import pandas using the alias 'pd', then we read in our data. df.head - shows us the first rows and headers - it gives us an idea what to expect. df.tail - shows us the last rows 2. n []: df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2

创建 DataFrame: df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, (2, 4)), columns=list('ABCD')) 0. 为 data frame 添加新的属性列 >> df['total'] = df['A'] + df['B'] + df['C'] + df['D'] # 等价于 df['total'] = df.A + df.B + df.C + df.D 1. 数据类型 df.values ⇒ 返回的是 numpy 下的多维数

str.replace()可以一次处理一整个Series.str.replace()的正式形式为 Series.str.replace(pat, repl) ,其中pat为想要寻找的模式,一般为正则表达式,repl为要替换进去的字符串或函数. 下面是几个简单的例子,X代表一个Series,repl皆为字符串: X.str.replace(r"iphone\s+7", "iphone7") #为了将iphone7视为一个词,把iphone 7转换为iphone7,去除

1.排序 DataFrame 按照Index排序 Series.order()进行排序,而DataFrame则用sort或者sort_index或者sort_values 2.去重, dt = dt.drop_duplicates(subset=['Date'], keep='first')

数据源获取: https://www.kaggle.com/datasets 1. Look at the some basic stats for the ‘imdb_score’ column: data.imdb_score.describe() Select a column: data[‘movie_title’] Select the first rows of a column: data[‘duration’][:] Select multiple columns: data[[

使用pandas进行数据清洗 本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记 原文链接:使用python进行数据清洗 目录: 数据表中的重复值 duplicated() drop_duplicated() 数据表中的空值/缺失值 isnull()&notnull() dropna() fillna() 数据间的空格 查看数据中的空格 去除数据中的空格 大小写转换 数据中的异常和极端值 replace() 更改数据格式 astype() to_datetime() 数据分组 cut() 数据分列 split()

使用Pandas创建数据透视表 本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记 原文链接:使用Pandas创建数据透视表 目录 pandas.pivot_table() 创建简单的数据透视表 增加一个行维度(index) 增加一个值变量(value) 更改数值汇总方式 增加数值汇总方式 增加一个列维度(columns) 增加多个列维度 增加数据汇总值 数据透视表是Excel中最常用的数据汇总工具,它可以根据一个或多个制定的维度对数据进行聚合.在python中同样可以通过pandas.pivot_table函数来

本文原创,转载请标识出处: http://www.cnblogs.com/xiaoxuebiye/p/7223774.html 导入数据: pd.read_csv(filename):从CSV文件导入数据 pd.read_table(filename):从限定分隔符的文本文件导入数据 pd.read_excel(filename):从Excel文件导入数据 pd.read_sql(query, connection_object):从SQL表/库导入数据 pd.read_json(json_st

终于盼来了不是前言部分的前言,相当于杂谈,算得上闲扯,我觉得很多东西都是在闲扯中感悟的,比如需求这东西,一个人只有跟自己沟通好了,总结出某些东西了,才能更好的和别人去聊,去说. 今天这篇写的是明白需求,其实更多的是想和大家聊天,只有把这个聊开了,后面的东西做起来才有意义,才有价值,在聊天中,思考中发现价值(化身为话唠了?) 有时候你自以为某些东西很重要,其实那只是站在自己的角度觉得很重要,更需要的是站在别人,站在市场的角度去思考这个问题,特么的到底重不重要. 需求我觉得可以分为两类:自己主动去做

需求: 某某金融大亨想涉足金融网贷,想给网贷平台取一个名字,那么取什么名字,名字里面包含哪些关键字,在行业内的曝光率会相比较高一些呢? 可以理解为: 你负责某某网贷平台的网络推广工作,如何进一步优化各广告推广平台上的搜索关键词,这些网贷平台的名称都有啥共同点? 其实就是: 想看看各网贷平台名称的高频词汇,给各平台的名称划下重点   找数据: 获取所有网贷平台的平台基本名称数据,这样子才能进行下一步工作 把网贷之家上所有平台的数据找出来,这样就可以了 读取数据: import pymysql im

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