很久没用pandas,有些有点忘了,转载一个比较完整的利用pandas进行数据预处理的博文:https://blog.csdn.net/u014400239/article/details/70846634 引入包和加载数据 import pandas as pd import numpy as np train_df =pd.read_csv('../datas/train.csv') # train set test_df = pd.read_csv('../datas/test.csv')

1.先来谈一谈loc,loc这个方法就是你有啥我就用啥,你没有的我不用,pandas对象的index,columns有什么,pd.loc[index,column],index就是pd.index的其中的一个值或者是其中几个值组成的序列,或就是pd.index,column是pd.columns中的一个值或者其中几个值,或者就是pd.columns 来来上代码 1 >>>data 2 UserID MovieID Rating 3 1 2 257 2 4 0 3 251 2 5 3 2

一.pd.cut()与pd.qcut()的区别 假设有一组人员数据,而你希望将它们划分为不同的年龄组 ages = [18,20,22,25,27,21,23,37,31,61,45,32] bins = [18,25,35,60,100] cats = pd.cut(ages, bins)#将ages中的每个元素划分到bins组内 cats ''' [NaN, (18, 25], (18, 25], (18, 25], (25, 35], ..., (35, 60], (25, 35], (6

具体ipynb文件请移步Github #各种所需要的库函数首先加载 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sb import warnings warnings.filterwarnings('ignore') %matplotlib inline # Part 1.iris深入认识 ### 这是什么数据,加载后请分析? iris=pd.read_csv('

一.csv文件 csv以纯文本形式存储表格数据 pd.read_csv('文件名'),可添加参数engine='python',encoding='gbk' 一般来说,windows系统的默认编码为gbk,可在cmd窗口通过chcp查看活动页代码,936即代表gb2312. 例如我的电脑默认编码时gb2312,pycharm默认是utf-8编码,csv内存在中文时会出现错误,可通过指定engine或编码格式解决. 二.excel文件 之前博客写过通过xlrd和xlwt读写xls文件.通过open

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

Python分析离散心率信号(下) 如何使用动态阈值,信号过滤和离群值检测来改善峰值检测. 一些理论和背景 到目前为止,一直在研究如何分析心率信号并从中提取最广泛使用的时域和频域度量.但是,使用的信号是理想的.现在考虑这个信号: 一个挑战!这是遇到的信号质量的另一个极端.老实说,当将传感器连接到手指上时(在0到4000之间),通过测量产生了该信号.在此之后,手指中的血管需要立即适应传感器的压缩(大约4​​000-5000),此后信号变得稳定.在大约7500.9000和12000时,用力将传感器移

Python分析离散心率信号(上) 一些理论和背景 心率包含许多有关信息.如果拥有心率传感器和一些数据,那么当然可以购买分析包或尝试一些可用的开源产品,但是并非所有产品都可以满足需求.也是这种情况.那么,为什么不尝试自己做一个人呢?如果正在阅读本文,那么可能想尝试一下.本文适合那些有兴趣了解更多关于心率分析以及如何使用一些基本模块用Python编写简单但有效的分析算法的人.在谈论心率信号的形状时,每个搏动都具有QRS复数的特征,如a.,I-III(QRS)所示.还有一个P波(IV)和一个T波(V

先手工生出一个数据框吧 import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.arange(0,60,2).reshape(10,3),columns=list('abc')) df 是这样子滴 那么这三种选取数据的方式该怎么选择呢? 一.当每列已有column name时,用 df [ 'a' ] 就能选取出一整列数据.如果你知道column names 和index,且两者都很好输入,可以选择 .loc df.loc[0, '

怎样解决python dataframe loc,iloc循环处理速度很慢的问题 1.问题说明 最近用DataFrame做大数据 处理,发现处理速度特别慢,追究原因,发现是循环处理时,loc,iloc速度都特别慢,当数据量特别大得时候真的是超级慢.查很多资料,发现没有详细说明,以下为解决办法 2.问题解决 使用 Pandas.Series.apply 方法,可以对一列数据快速进行处理 Series.apply(*func*, *convert_dtype=True*, *args=()*, **

数据介绍 先随机生成一组数据: import pandas as pd import numpy as np state = ['Ohio', 'Ohio', 'Ohio', 'Nevada', 'Nevada'] year = [2000, 2001, 2002, 2003, 2004] pop = [1.3, 1.4, 1.6, 4.5, 2.7] frame = pd.DataFrame({'state': state, 'year': year, 'pop': pop}) print(f

import pandas as pd data1 = pd.read_excel(r"G:\Python\example1.xlsx") loc 用行列标签,iloc用数字索引.严格遵守使用规则,那么索引将很容易. data1 .dataframe thead tr:only-child th { text-align: right; } .dataframe thead th { text-align: left; } .dataframe tbody tr th { vertic

pandas以类似字典的方式来获取某一列的值 import pandas as pd import numpy as np table = pd.DataFrame(np.zeros((4,2)), index=['a','b','c','d'], columns=['left', 'right']) print(table) 得到: 如果我们此时需要得到table列的值 例如:table['left'] 即可得到: 如果我们对于行感兴趣,这时候有两种方法,即 iloc 和 loc 方法 loc

摘自:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.loc.html 具体用法,假设数据源为: >>> df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5], [7, 8]], ... index=['cobra', 'viper', 'sidewinder'], ... columns=['max_speed', 'shield']) >>> df max_s

#导入pandas import pandas as pd import numpy as np #导入SqlAlchemy from sqlalchemy import create_engine if __name__ == "__main__": #建立数据库引擎 engine = create_engine('mysql+pymysql://root:mysql@localhost:3306/mymac') #写一条sql sql = 'select id,name,age,g

1 引言 Pandas是作为Python数据分析著名的工具包,提供了多种数据选取的方法,方便实用.本文主要介绍Pandas的几种数据选取的方法. Pandas中,数据主要保存为Dataframe和Series是数据结构,这两种数据结构数据选取的方式基本一致,本文主要以Dataframe为例进行介绍. 在Dataframe中选取数据大抵包括3中情况: 1)行(列)选取(单维度选取):df[].这种情况一次只能选取行或者列,即一次选取中,只能为行或者列设置筛选条件(只能为一个维度设置筛选条件). 2

直接看例子: >>> data = pd.Series(np.arange(10), index=[49,48,47,46,45, 1, 2, 3, 4, 5]) >>> data 49 0 48 1 47 2 46 3 45 4 1 5 2 6 3 7 4 8 5 9 dtype: int64 >>> data.iloc[:3] 49 0 48 1 47 2 dtype: int64 >>> data.loc[:3] 49 0 48

oc与iloc函数 loc函数 import pandas as pd import numpy # 导入数据 df = pd.read_csv(filepath_or_buffer="D://movie.csv") df_new = df.set_index(["country"]) df_new.loc[list(["Canada"])] # 1 df_new.loc[df_new["duration"]>160]

当你读取到DataFrame的数据时,想去定位某一个数据项,可以使用loc方法进行查找,之后你可以赋值给他. import pandas as pd df = pd.read_csv('file_name.csv') df.loc[index, columns_name] = 'new_word'

Pandas--ix vs loc vs iloc区别 0. DataFrame DataFrame 的构造主要依赖如下三个参数: data:表格数据: index:行索引: columns:列名: index 对行进行索引,columns 对列进行索引: import pandas as pd data = [[1,2,3],[4,5,6]] index = [0,1] columns=['a','b','c'] df = pd.DataFrame(data=data, index=index

1.LabelEncoder() # 用于构建数字编码 2 .map(dict_map)  根据dict_map字典进行数字编码的映射 3.OnehotEncoder()  # 进行one-hot编码,输入的参数必须是二维的,因此需要做reshape,同时使用toarray() 转换为列表形式 3  pd.get_dummies(feature,drop_first=False) 如果填单个特征的话,只对一个特征做one-hot编码映射, drop_first表示去除one-hot编码后的第一列