学习笔记(36):Python数据清洗实战-Numpy常用数据清洗函数

最新推荐文章于 2024-07-22 07:08:23 发布
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#数据 #编程语言 #Python #python #数据分析

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python数据清洗实战入门笔记（一）numpy和pandas
12-20
Python在数据清洗领域有着强大的工具库，其中numpy和pandas是不可或缺的核心库。这两个库提供了高效的数据处理和清洗功能，尤其适用于大规模数据集。本文将详细介绍numpy和pandas在数据清洗中的基本用法。 首先，...
python进阶学习笔记-Numpy和SciPy
12-20
Python的Numpy库是进行数值计算的核心工具，它为Python提供了高效的多维数组对象——ndarray，以及大量的数学函数来处理这些数组。Numpy的全称为Numerical Python，它的主要功能包括： 1. **N维数组对象ndarray**: ...
学习笔记(02):Python数据清洗实战-Numpy常用数据清洗函数
weixin_41448040的博客
02-10 300
二、Numpy常用数据清洗函数 1. 数据排序 1）np.array() import numpy as np s = np.array([1,2,3,4,5,2,3,6,1,4,2,3,8]) 2）np.sort() 和 np.argsort() np.sort(s) array([1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 6, 8]) np.argsor...
学习笔记(26):Python数据清洗实战-Numpy常用数据清洗函数
从零到一的博客
02-21 256
本次课程主要以真实的电商数据为基础，通过Python详细的介绍了数据分析中的数据清洗阶段各种技巧和方法。
学习笔记(03):Python数据清洗实战-Numpy常用数据清洗函数
runoobb的博客
02-05 173
本次课程主要以真实的电商数据为基础，通过Python详细的介绍了数据分析中的数据清洗阶段各种技巧和方法。
学习笔记（4):Python数据清洗实战入门-Numpy常用数据清洗函数
weixin_46294970的博客
11-15 179
本次课程主要以真实的电商数据为基础，通过Python详细的介绍了数据分析中的数据清洗阶段各种技巧和方法。
Numpy常用数据清洗函数
weixin_47700141的博客
02-22 298
import numpy as np s = np.array([1,2,3,4,3,1,2,2,4,6,7,2,4,8,4,5]) s_sort = np.sort(s) print(s_sort) s_re = sorted(s,reverse=True) print("="*30) print(np.array(s_re)) arrl = np.array([[0,1,3],[4,2,9],[4,5,9],[1,-3,4]]) print("="*30) # 沿着行的方向排序 print(
tibamedl:Python深度学习实战-迈向AI的第一步
03-20
《Python深度学习实战-迈向AI的第一步》是针对想要进入人工智能领域的初学者的一份宝贵资源。这份教程结合了Google Colab、Python基础知识、Numpy基础知识以及卷积神经网络（CNN）的学习，旨在帮助读者快速掌握深度...
CS231n课程笔记翻译：Python Numpy教程 - 知乎专栏1
08-03
这篇教程是关于Python编程语言和Numpy库的，特别针对那些可能对Python不熟悉的读者。Python是一种高级的、动态类型的多范型编程语言，以其简洁和可读性强的语法而闻名。在CS231n课程中，Python被用作进行科学计算的...
2.Numpy常用数据清洗函数
识物专栏
02-07 459
1.排序函数 2.数据的搜索 s=np.array([1,6,7,3,2,4,77,455,6,78]) #sort函数：从小到大进行排序，numpy函数方法 s=np.sort(s) 结果： array([ 1, 2, 3, 4, 6, 6, 7, 77, 78, 455]) #pyhon内置函数降序，列表数据结构 sorted(s,reverse=Tr...
使用 Python 进行数据清洗的完整指南
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deephub
03-28 1万+
你一定听说过这句著名的数据科学名言： 在数据科学项目中， 80% 的时间是在做数据处理。 如果你没有听过，那么请记住：数据清洗是数据科学工作流程的基础。机器学习模型会根据你提供的数据执行，混乱的数据会导致性能下降甚至错误的结果，而干净的数据是良好模型性能的先决条件。当然干净的数据并不意味着一直都有好的性能，模型的正确选择（剩余 20%）也很重要，但是没有干净的数据，即使是再强大的模型也无法达到预期的水平。 在本文中将列出数据清洗中需要解决的问题并展示可能的解决方案，通过本文可以了解如何逐步进行数据清洗
干货！用Python进行数据清洗方式，这几种都很常见！
weixin_49669074的博客
08-26 5484
数据分析中，数据清洗是一个必备阶段。数据分析所使用的数据一般都很庞大，致使数据不可避免的出现重复、缺失、异常值等异常数据，如果忽视这些异常数据，可能导致分析结果的准确性。 用以下数据为例，进行讲解数据清洗常用方式： 重复值处理 重复值处理，一般采用直接删除重复值的方式。在pandas中，可以用duplicated函数进行查看和drop_duplicates函数删除重复数据。 如下所示，可以通过duplicated函数查看重复的数据: 需要删除重复值时，可直接用drop_duplicates函数完成：
使用python进行数据清洗
frank_jyw的博客
05-10 469
1、在数据清洗前，我们需要先查看数据概况，了解我们需要清洗的数据大概包含什么字段、每个字段下面数据范围大概如何，数据清洗常用到的函数和语法分别有： info函数：用于了解数据总体情况，包括行数，列数，各列名称等，比如 app.info() shape函数：用于查看数据矩阵的行和列 关于python函数中shape的解释： shape包含在numpy库，是矩阵（ndarray）的属性，可以获取矩阵的形状（例如二维数组的行列），获取的结果是一个元组，因此相关代码如下： import numpy a.
学习笔记(15):Python数据清洗实战-Numpy常用数据清洗函数
qq_43526870的博客
02-10 180
本次课程主要以真实的电商数据为基础，通过Python详细的介绍了数据分析中的数据清洗阶段各种技巧和方法。
一行Python代码实现数据清洗的18种方法
最新发布
xyh2004的博客
07-22 2624
在数据科学和数据分析中，数据清洗是关键的一步，它确保了数据的质量和准确性。虽然一行代码实现18种数据清洗方法可能过于简化，但我们可以展示如何使用Pandas库在Python中通过一行代码来实现一些常见的数据清洗任务。以下示例将使用Pandas库，这是一个广泛使用于数据分析的Python库。
学习笔记(01):Python数据清洗实战-Numpy常用数据清洗函数
Ivy_Hu677的博客
02-25 208
本次课程主要以真实的电商数据为基础，通过Python详细的介绍了数据分析中的数据清洗阶段各种技巧和方法。
Python数据分析实战：Numpy库详解与应用
"Python数据分析与挖掘实战学习笔记" Python在数据分析和挖掘领域扮演着重要的角色，但其自身在这些任务上的功能并不强大。为了增强Python的数据处理能力，开发者们创建了一系列扩展库，使得Python更适合用于复杂的...
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