学习笔记(01):Python数据清洗实战-Numpy常用数据清洗函数

最新推荐文章于 2024-04-16 13:24:44 发布
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分类专栏： 研发管理 文章标签： 数据 编程语言 Python python 数据分析
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Numpy常用数据清洗函数

  • 排序函数：np. sort(s)   sorted(s)  np.arrgort(s) 
  •  np.sort(arrl1,alxls=0)  按行排列
  •  np.sort(arrl1,alxls=1)  按列排列
  • np.where(s>3,s,-1)  #凡是＞3都返回元素本身，不满足条件，返回-1    
  • np.extract(s>3,s) # 只输出＞3的数
学习笔记(02):Python数据清洗实战-Numpy常用数据清洗函数
这么多圆圈圈～～的博客
02-17 254
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(26):Python数据清洗实战-Numpy常用数据清洗函数
从零到一的博客
02-21 232
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(01):Python数据清洗实战-Numpy常用数据结构
weixin_41448040的博客
02-09 310
立即学习:https://edu.youkuaiyun.com/course/play/26990/361116?utm_source=blogtoedu Numpy常用数据结构： 【ndarray - N维数组】 Numpy中的数据结构比python中自带的数据结构，如列表、元组、字典等，要快很多。 在Python中，尽量要避免写for循环，因为python和C语言相比，其运算效率较低，尽量要使用nu...
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(36):Python数据清洗实战-Numpy常用数据清洗函数
Aaces的博客
02-12 295
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数据清洗函数_对python数据清洗容易遇到的函数-re.sub bytes string详解
weixin_42516903的博客
02-10 275
re.sub功能，比replace强大的替换函数，将正则表达式匹配上的模块替换成replre.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)返回最左边正则表达式限定的被repl代替的字符串，如果正则表达式没有匹配上，则字符串不做修改。\n is converted to a single newline character,\r is converted ...
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
02-05 150
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。
用Python进行数据清洗，这7种方法你一定要掌握
最新发布
2301_79099460的博客
04-16 1473
中…(img-cbUpKTQU-1713245072416)][外链图片转存中…(img-G1ZXUUMU-1713245072416)][外链图片转存中…(img-K9FlokTV-1713245072417)][外链图片转存中…(img-B8JuGizn-1713245072417)]
Numpy之广播
dy_yx的博客
10-12 358
广播是指NumPy在算术运算期间处理不同形状的数组的能力。对数组的算术运算通常在相应的元素上进行。 如果两个阵列具有完全相同的形状，则这些操作被无缝执行。 如果两个数组的维数不相同，则元素到元素的操作是不可能的。 然而，在NumPy中仍然可以对形状不相似的数组进行操作，因为它拥有广播功能。较小的数组会广播到较大数组的大小，以便使它们的形状可兼容。 #同维矩阵操作 a = np.array([1...
总结(清洗意义/步骤/函数)——Python数据清洗实战笔记(8)
直心I
03-25 1095
总结一、为什么数据清洗？二、数据清洗步骤三、函数大全四、数据清洗内容 一、为什么数据清洗？ 数据清洗实质上是将实际业务问题中，脏数据清洗干净，转换为‘干净的数据’，所谓的脏，指数据可能存在以下几种问题(主要问题)： 1.数据缺失(Incomplete)：属性值为空； 2.数据噪声(Nosiy)：数据值不合乎常理； 3.数据不一致(Inconsistent)：前后存在矛盾； 4.数据冗余(Redun...
python数据分析：数据清洗的关键步骤与技巧
m0_59236127的博客
08-21 642
这些代码示例涵盖了数据清洗的关键步骤和技巧，包括处理缺失值、处理重复值、格式转换、异常值处理、数据类型统一、处理文本数据、数据标准化、处理异常数据、数据采样和数据合并。Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。处理缺失值：识别和处理数据中的缺失值，可以使用fillna()函数将缺失值替换为特定的值或使用dropna()函数删除包含缺失值的行或列。处理异常数据：根据业务规则或领域知识，处理不符合预期的数据。
Python数据清洗之numpy库
xzyb_175的博客
09-25 695
概述 numpy是Python常用库之一，numpy支持大量的维度数组和矩阵运算，对数组运算提供了大量的数学函数库！ numpy比Python列表更具优势，其中一个优势便是速度。在对大型数组执行操作时，numpy的速度比Python列表的速度快了好多。因为numpy数组本身能节省内存，并且numpy在执行算术、统计和线性代数运算时采用了优化算法。 numpy的另一个强大功能是具有可以表...
数据清洗-Numpy基础
凯撒袁六兽的blog
07-21 1037
文章目录数据清洗NumpyNdarrayNdarray属性创建Ndarray对象Numpy数组的向量化Ndarray的各种变换操作维度变换元素类型变换数组转变为列表Numpy的广播功能访问Ndarray中的元素--索引和切片基本索引和切片索引：直接通过 [ ]进行存取切片：取某几个间隔相同的元素的集合整数数组索引和切片高维数组的索引和切片bool索引Numpy运算算术运算取整函数与统计函数取整函数统计函数排序和索引归一化集合逻辑 数据清洗 介绍：进行数据清洗所使用的是python第三方库中的Numpy库 N
实战py - 节1：采用numpy、pandas进行数据整理及清洗
weixin_44435774的博客
06-11 221
py
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