pandas float 数据比对

2024-09-06

在python中如何比较两个float类型的数据是否相等

奇怪的现象前几天跟同事聊起来,在计算机内部float比较是很坑爹的事情.比方说,0.1+0.2得到的结果竟然不是0.3? >>> 0.1+0.2 0.30000000000000004 为什么会出现如此傻的结果呢? 这篇文章做了详细的解释,简单的来说就是计算机里面的数字是由二进制保存的,在计算机内部有些数字不能准确的保存,于是就保存一个最靠近的数字. 在十进制中也会存在这样的问题,数字不能准确地表示像1/3这样的数字,所以你必须舍入到0.33之类的东西 - 你不要指望0.33 + 0.

js实现省市区联动

先来看看效果图吧,嘻嘻~~~~~~~~~~~~~~~~~~~· 代码在下面: 示例一: html: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>省市区三级联动,可自动补全</title> <link href="css/select.css" rel="stylesheet" /> <

pandas神坑：如果列有NAN，则默认给数据转换为float类型！给pandas列指定不同的数据类型。

今天碰到一个错误,一个字典取值报keyError, 一查看key, 字符串类型的数字后面多了小数点0, 变成了float的样子了. 发现了pandas一个坑:如果列有NAN,则默认给数据转换为float类型! 来源:https://stackoverflow.com/questions/39666308/pd-read-csv-by-default-treats-integers-like-floats 但是,我们这里不想要让它转成float, pandas中有dtype指定列的数据类型,我们可

Python Numpy,Pandas基础笔记

Numpy Numpy是python的一个库.支持维度数组与矩阵计算并提供大量的数学函数库. arr = np.array([[1.2,1.3,1.4],[1.5,1.6,1.7]])#创建ndarray时候也可以指定dtype arr.astype(dtype = np.int) #浮点数转int #对数组批量运算,作用在每个元素上 arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print arr**5 #索引和切片 arr = np.array([1,2,3,4,5,6

【Python实战】Pandas：让你像写SQL一样做数据分析（二）

1. 引言前一篇介绍了Pandas实现简单的SQL操作,本篇中将主要介绍一些相对复杂一点的操作.为了方便后面实操,先给出一份简化版的设备统计数据: 0 android NLL 387546520 2099457911 0 ios NLL 52877990 916421755 1 android 魅族 8995958 120369597 1 android 酷派 9915906 200818172 1 android 三星 16500493 718969514 1 android 小米 2393

【python】pandas & matplotlib 数据处理绘制曲面图

Python matplotlib模块,是扩展的MATLAB的一个绘图工具库,它可以绘制各种图形建议安装 Anaconda后使用 ,集成了很多第三库,基本满足大家的需求,下载地址,对应选择python 2.7 或是 3.5 的就可以了: https://www.continuum.io/downloads#windows 脚本默认执行方式: 1.获取当前文件夹下的1.log文件 2.将数据格式化为矩阵 3.以矩阵的列

Pandas简易入门（三）

本节主要介绍一下Pandas的数据结构,本文引用的网址:https://www.dataquest.io/mission/146/pandas-internals-series 本文所使用的数据来自于:https://github.com/fivethirtyeight/data/tree/master/fandango 该数据主要描述了一些电影的烂番茄评分情况数据结构在Pandas中,主要有三种重要的数据结构: Series(值的集合) DataFrame(Series的集合) Pan

数据处理之pandas简单介绍

Offical Website :http://pandas.pydata.org/ 一:两种基本的数据类型结构 Series 和 DataFrame 先来看一下Series import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #Series s = pd.Series([i*2 for i in xrange(1 , 11)]) print s 打印结果为: 0 2 1 4 2 6 3 8 4 10 5

整理pandas操作

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

数据处理：12个使得效率倍增的pandas技巧

数据处理:12个使得效率倍增的pandas技巧 1. 背景描述 Python正迅速成为数据科学家偏爱的语言,这合情合理.它拥有作为一种编程语言广阔的生态环境以及众多优秀的科学计算库.如果你刚开始学习Python,可以先了解一下Python的学习路线. python学习路线:https://www.analyticsvidhya.com/learning-paths-data-science-business-analytics-business-intelligence-big-data/lea

python 金融网贷数据，pandas进行数据分析并可视化系列 (词频统计,基本操作)

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

[数据清洗]- Pandas 清洗“脏”数据（二）

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

[译]Pandas常用命令对照清单

我们在内容中使用以下简写: df pandas的DataFrame对象 s pandas的Series对象导入以下包开始 import pandas as pd import numpy as np 导入数据 pd.read_csv(filename) 从csv导入 pd.read_table(filename) 从分隔的文本文件导入 pd.read_excel(filename) 从excel文件导入 pd.read_sql(query, connection_object) 从SQL数据库

数据分析之pandas教程-----概念篇

目录 1 pandas基本概念 1.1 pandas数据结构剖析 1.1.1 Series 1.1.2 DataFrame 1.1.3 索引 1.1.4 pandas基本操作 1.1.4.1 重索引 1.1.4.2 丢弃一行或者一列 1.1.4.3 数据选取 1.1.4.4 数据对齐 1.1.5 pandas函数简单介绍 1.1.5.1 apply和applymap函数 1.1.5.2 排序函数 1.1.5.3 汇总计算函数 1.1.6 缺失值的处理 1.1.7

一句Python，一句R︱pandas模块——高级版data.frame

先学了R,最近刚刚上手python,所以想着将python和R结合起来互相对比来更好理解python.最好就是一句python,对应写一句R. pandas可谓如雷贯耳,数据处理神器. 以下符号: =R= 代表着在R中代码是怎么样的. pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包类似于 Numpy 的核心是 ndarray,pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的 .Series 和 DataFrame 分别对应于一

Pandas速查手册中文版

本文翻译自文章: Pandas Cheat Sheet - Python for Data Science ,同时添加了部分注解. 对于数据科学家,无论是数据分析还是数据挖掘来说,Pandas是一个非常重要的Python包.它不仅提供了很多方法,使得数据处理非常简单,同时在数据处理速度上也做了很多优化,使得和Python内置方法相比时有了很大的优势. 如果你想学习Pandas,建议先看两个网站. (1)官网: Python Data Analysis Library (2)十分钟入门Pandas

pandas小记：pandas数据输入输出

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52208727 数据输入输出数据pickling pandas数据pickling比保存和读取csv文件要快2-3倍(lz测试不准,差不多这么多). ltu_df.to_pickle(os.path.join(CWD, 'middlewares/ltu_df')) ltu_df = pd.read_pickle(os.path.join(CWD, 'middlewares/ltu_df')) [re

pandas小记：pandas基本设置

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49519545 ): print(df) Note: 试了好久终于找到了这种设置方法! 它是这样实现的 class option_context(object): """ >>> with option_context('display.max_rows', 10, 'display.max_columns', 5): """ def

python--Numpy and Pandas 基本语法

numpy和pandas是python进行数据分析的非常简洁方便的工具,话不多说,下面先简单介绍一些关于他们入门的一些知识.下面我尽量通过一些简单的代码来解释一下他们该怎么使用.以下内容并不是系统的知识体系,我只是尽可能把最基础的知识点列写一下. 一.numpy 1.array 1 import numpy 2 list_1 = [1,2,3,4] 3 array_1 = numpy.array(list_1) # 一维数组 4 list_2 = [4,5,6,7] 5 array_2 = nu

pandas 对数据帧DataFrame中数据的增删、补全及转换操作

1.创建数据帧 import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1, 'A', '3%' ], [2, 'B'], [3, 'C', '5%']], index=['row_0', 'row_1', 'row_2'], columns=['col_0', 'col_1', 'col_2']) 2.增加行.列数据帧DataFrame的每一行都可看作是一个对象,每一列都是该对象的不同属性.每行都具有多维度的属性,因此每行都可以看作是一个小的DataFrame:而每列

pandas的apply操作

pandas的apply操作类似于Scala的udf一样方便,假设存在如下dataframe: id_part pred pred_class v_id 0 d [0.722817, 0.650064] cat,dog d1 1 5 [0.119208, 0.215449] other_label,other_label d2 需要把 v_id=d1 中,pred 与 pred_class 一一对应,需要将 pred 大于0.5的pred_class取出来作为新的一列,如果小于0.5则不取出来:

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