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 2021-07-20 15:35:38 发布
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#数据 #编程语言 #Python #python #数据分析

本文阐述了数据清洗在数据分析项目中的关键作用，解释了为何现实中的数据需要预处理才能进行有效分析。文中强调数据质量直接影响分析结果的准确性，并介绍了Numpy和Pandas作为主要的数据清洗工具，以及Numpy中ndarray数据结构的使用方法。

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数据清洗的意义
1现实中，数据并非完美，需要清洗才能进行后面的数据分析
2数据清洗是整个数据分析项目最先号事件的一步
3数据质量最终决定了数据分析的准确性
4数据清洗是唯一可以提高数据质量的方法，是数据分析的结果变得更加可靠

工具
Numpy  panddas


常用数据结构
Numpy中常用的数据结构时ndarray n维数组格式
使用array函数创建，语法格式为array（列表或元组）
可以使用其他函数例如arange\linspace\zeros等创建

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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(01):Python数据清洗实战-Numpy常用数据结构
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02-09 328
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...
Numpy常用的数据清洗函数
Small-J
02-03 783
排序函数 np.sort 将元素进行小到大的顺序排序 axis -1 默认情况下为-1，当为-1的时候是进行小到大排序 0 当为0的时候，是进行列的方式进行操作(从小到大) 1 当为1的时候，是进行行的方式进行操作(从小到大的顺序) np.argsort 将元素进行小到大的顺序排序（但返回的结果为元素对应的索引值） 数据的搜索 np.where 意思：条件筛选语句 语法:condition, x=...
Numpy常用数据清洗函数
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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(
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(15):Python数据清洗实战-Numpy常用数据清洗函数
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02-10 180
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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...
大数据清洗1（numpy之Ndarray对象）
沉晨尘宸的博客
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numpy之Ndarray对象一、了解数据清洗二、了解numpy库1. 发展：2. 安装：3. 特性三、NumPy-Ndarray对象1. 创建Ndarray 一、了解数据清洗 真实数据中，包含了很多大量的缺失值，大量的噪音，也有人为因素录入错误，所以不利于算法模型的训练。 二、了解numpy库 1. 发展： 2. 安装： 方法一： 方法二： 安装anacond 3. 特性 三、NumPy-Ndarray对象 NumPy 的核心是 ndarray 对象，这个对象封装了同质数据类型的n维数组。（数组，
数据清洗：Numpy基本操作
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Numpy介绍与应用
数据大清洗_Numpy数组基础
raojiaxing_的博客
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目录一、numpy的认识二、数组创建三、数组属性四、数组索引（数组元素查询）五、数组形状变换1、基于 shape 属性变换2、基于reshape属性变换3、基于 np.flatten 与 np.ravel 函数变换六、数组合并与拆分1、数组合并2、数组拆分 一、numpy的认识 Numpy 是用于数据科学计算的基础，不但能够完成科学计算任务，还能被用作高效地多 维数据容器。用于存储和处理大型矩阵。 Python 提供了一个 array 模块，和 list 不同，它直接保存数值，但是由于 Python 的 a
python数据清理的实践总结_python3常用的数据清洗方法(小结)
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首先载入各种包：import pandas as pdimport numpy as npfrom collections import Counterfrom sklearn import preprocessingfrom matplotlib import pyplot as plt%matplotlib inlineimport seaborn as snsplt.rcParams['fo...
Python——NumPy安装、NdArray对象的简单使用、NumPy的数据类型
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什么是 NumPy NumPy 是一个用 python 实现的科学计算，包括：1、一个强大的 N 维数组对象 Array；2、比较成熟的（广播）函数库；3、用于整合 C/C++ 和 Fortran 代码的工具包；4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数，numpy 和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便 ​ NumPy（Numeric Python）提供了许多高级的数值编程工具，如：...
numpy数据类型ndarray
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03-25 6327
为什么要有ndarray的数据类型？看下面的例子。1.计算A^2+B^2，其中A,B是以为数组。这是一般的做法：def pysum(): a = [0,1,2,3,4] b = [5,6,7,8,9] c = [] for i in range(len(a)): c.append(a[i]**2 + b[i]**3) return c p...
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02-11 1万+
print '生成指定元素类型的数组:设置dtype属性' x = numpy.array([1,2.6,3],dtype = numpy.int64) print x # 元素类型为int64 print x.dtype x = numpy.array([1,2,3],dtype = numpy.float64) print x # 元素类型为float64 print x.dtype pri...
数据分析笔记--numpy--ndarray的数据类型（指定，转换）
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arr1 = np.ones((3,4))生成全为一的数组，默认数据类型是float64在生成数组的同时就可以指定数据类型
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Numpy基础之 ndarray的数据类型
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dtype（数据类型）是一个特殊的对象，它含有ndarray将一块内存解释为特定数据类型所需的信息。这也是Numpy如此强大和灵活的原因之一。多数情况下，它们直接映射到相应的机器表示，这使得‘读写磁盘上的二进制数据流’以及‘集成低级语言代码（如C、Fortran）’等工作变得更加简单。下表列出了Numpy所支持的全部数据类型。类型类型代码说明int8、uint8i1、u1有符号和无符号的8位（1个...
Numpy入门(九)：np.corrcoef()用法
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点击跳转 《Numpy入门系列目录》 numpy.corrcoef(x, y=无, rowvar = True, 偏差=<无值>, ddof=<无值>) x： array_like，包含多个变量和观测值的1-D或2-D数组，x的每一行代表一个变量，每一列都是对所有这些变量的单一观察。 y： array_like, 可选，另外一组变量和观察，y具有与x相同的形状。 rowvar： bool, 可选，如果rowvar为True（默认值），则每行代表一个变量，并在列中显
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