Pandas Cut 与dataframe随机抽取(sample)替换(replace)应用案例

最新推荐文章于 2024-07-27 17:45:33 发布

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本文介绍了Pandas库中cut和sample的使用方法。通过cut函数对数据进行分箱操作，展示从6019行×4列到6019行×5列的过程。接着探讨sample功能，用于随机抽取样本，如200行×5列和602行×5列的数据框。此外，文章详细讲解了replace函数的用法，包括将DataFrame中的0替换为5，使用正则表达式进行批量替换以及针对特定列的正则替换操作。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['STFangsong']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

%config InlineBackend.figure_format = 'svg'

cut 使用

df = pd.read_csv('../files/data/2018年北京积分落户数据.csv',encoding = 'utf-8',index_col = 'id')
df

	name	birthday	company	score
id
1	杨效丰	1972-12	北京利德华福电气技术有限公司	122.59
2	纪丰伟	1974-12	北京航天数据股份有限公司	121.25
3	王永	1974-05	品牌联盟(北京)咨询股份公司	118.96
4	杨静	1975-07	中科专利商标代理有限责任公司	118.21
5	张凯江	1974-11	北京阿里巴巴云计算技术有限公司	117.79
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