Pandas数据预处理：高效处理和转换数据的利器

最新推荐文章于 2025-09-04 22:09:18 发布
最新推荐文章于 2025-09-04 22:09:18 发布
阅读量191 收藏 1
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： pandas Educoder
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TechGlide/article/details/132292897
编程 专栏收录该内容
349 篇文章 ¥29.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了Pandas在数据预处理中的关键应用，包括数据读取、清洗（处理缺失值）、转换、筛选排序、重塑与合并以及分组聚合。通过实例展示了如何高效地使用Pandas进行数据处理，为数据分析和建模做好准备。

Pandas数据预处理：高效处理和转换数据的利器

数据预处理是数据分析和机器学习任务中至关重要的一步。而使用Python中的Pandas库，我们可以轻松地对数据进行清洗、转换和处理，以便后续的分析和建模工作。本文将介绍Pandas在数据预处理中的常见应用，并提供相应的源代码示例。

一、数据读取与查看

首先，我们需要将数据读取到Pandas的DataFrame对象中，方便后续的操作。Pandas支持各种文件格式的读取，如CSV、Excel等。以读取CSV文件为例：

import pandas as pd

# 读取CSV文件到DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')

# 查看前几行数据
print(df
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
Pandas数据预处理
Junds0的博客
07-04 1444
本关任务：按编程要求合并右侧代码中的数据。 第2关：清洗数据 本关任务：读取数据，输出删除NA值以及重复值之后的结果，并重置索引列。 第3关：标准化数据 本关任务：使用read_csv()加载数据集data1和data2，然后按照编程要求对数据进行合并和清洗，最后将数据标准化...
时序大数据预处理：关键技术与应用场景
最新发布
AI开发架构师
09-04 665
目的：让读者理解“为什么时序数据需要预处理”“预处理做了什么”“怎么用技术实现预处理”。范围：覆盖时序数据预处理的全流程（从数据收集到输出干净数据），重点讲解4大核心技术（噪声去除、缺失值填充、归一化、时间对齐），以及它们的应用场景。背景：告诉你“为什么要整理日记”（时序数据的问题）；核心概念：用“日记”类比，解释“噪声”“缺失值”等术语；技术拆解：一步步教你“怎么改错别字”（噪声去除）、“怎么补漏写的内容”（缺失值填充）；实战演示：用Python代码“整理股票日记”（处理真实数据）；应用场景。
pandas--数据预处理
weixin_46361294的博客
07-11 3938
在内连接的情况下，仅仅返回索引重叠部分；在外连接的情况下，则显示索引的并集部分数据，不足的地方使用空值填补。 纵向堆叠 将两个数据表在y轴向上拼接。 concat函数：axis=0 append方法：两张表的列名需要完全一致！！！语法： 参数名称 说明 other 接收DataFrame或Series。表示要添加的新数据。无默认 ignore_index 接收boolean。如果输入True，就会对新生成的DataFrame使用新的索引（自动产生），默认为False ver
pandas数据预处理
qq_59969777的博客
06-03 1839
pandas数据预处理 pandas及其数据结构 pandas简介 Series数据结构及其创建 DataFrame数据结构及其创建 利用pandas导入导出数据 导入外部数据 导入数据文件 导出外部数据 导出数据文件 数据概览及预处理 数据概览分析 利用DataFrame的常用属性 利用DataFrame的常用方法 数据清洗 缺失值处理 删除法 替换法 重复值处理 去重 异常值检测与处理 数据抽取与合并 数据抽取 数据合并 数据增删改 数据转换 数据的描述性统计分析 数据排序 常见数据计算 数值型特征的描
pandas_数据预处理
Lakers2015的博客
02-04 509
在 Python 中，不仅可以用 info()方法获取每一列的数据类型，还可以通过 dtype方法来获取某一列的数据类型。方法对数据类型进行转换，astype后面的括号里指明要转换的目标类型即可。Python中缺失值一般用NaN表示。
《Pandas数据分析利器：解锁数据处理的高效密码》
pang12234的专栏
03-19 1131
Pandas作为Python数据分析的核心工具，凭借其强大的数据结构和丰富的功能，极大地简化了数据分析的过程。通过本文的实战案例，我们展示了Pandas在金融、电商、社交媒体、生物医学和智能交通等领域的广泛应用。同时，我们也介绍了Pandas的高级技巧和优化方法，帮助读者在处理大规模数据时提高效率。在数据科学的快速发展中，Pandas仍然是不可或缺的工具之一。未来，随着数据分析需求的不断增长，Pandas将继续进化，为数据科学家提供更强大的支持。
Python优化加载大型数据集：高效处理海量数据的终极指南
qq_42568323的博客
05-31 2285
Python高效处理大型数据集指南 本文介绍了5种优化大型数据集加载的方法：1）分块加载技术，通过Pandas分批处理数据；2）内存映射技术，利用Numpy直接映射磁盘文件；3）高效文件格式转换，对比CSV/HDF5/Parquet/Feather的特性；4）惰性加载方案，包括生成器实现和Dask框架应用；5）并行处理技术，使用Joblib实现多核加速。这些方法可解决内存溢出、加载缓慢等大数据处理瓶颈，显著提升海量数据的处理效率。文章包含具体代码示例和性能对比表格，为数据科学家提供了处理超大规模数据的实用工
【Pandas数据预处理特训】：7种方法彻底解决object转换为float的挑战
![【Pandas数据预处理特训】：7种方法彻底解决object转换为float的挑战]...文中详细介绍了基础的数据类型转换技巧，如使用`astype`和`pd.to_numeric`方法，并强调了处理复杂或非标准ob
利用pandas进行数据预处理
dagongrenbs的博客
05-13 5618
pandas数据预处理
Python数据处理工具 ——Pandas（数据的预处理）
Fo*(Bi)的博客
09-10 6223
0、前言 本文将介绍强大的数据处理模块Pandas，该模块可以帮助数据分析师轻松地解决数据的预处理问题，如数据类型的转换、缺失值的处理、描述性统计分析、数据的汇总等。 通过本章内容的学习，读者将会掌握如下知识点，进而在数据处理过程中做到游刃有余，为后续的数据分析或机器学习做准备： 两种重要的数据结构，即序列和数据框； 如何读取外部数据（如文本文件、电子表格或数据库中的数据）； 数据类型转换及描述性统计分析； 字符型与日期型数据的处理； 常见的数据清洗方法； 如何应用iloc、loc、与ix完成数据子集的生
机器学习预备-Pandas数据预处理
leida_wt的博客
10-15 789
先导 pandas 依赖numpy包 pandas 以dataframe 和 series两种对象承载数据，前者是二维的，后者一维的 pandas 对dataframe 的操作逻辑是返回新的操作过的dataframe ， 所以这样才可更新数据操作： df=df.drop(‘data’) 或 df.drop(‘data’,inplace=True) 两者等价 ...
利用Python Pandas进行数据预处理-数据清洗
mergerly的专栏
11-13 7791
概述  Pandas是Python的一个数据分析包，Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，Pandas为时间序列提供了很好的支持。 Pandas是基于Numpy构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包。 Pandas的数据结构： Series：一维数组，与Numpy中的一位Array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近，区别是List可以放
Pandas 数据预处理全解析
2301_80136323的博客
03-16 676
本次实验涉及数据读取、清洗、筛选、转换及可视化分析等基础数据预处理操作。希望这篇总结能够帮助大家更好地掌握 Pandas 的数据预处理方法！
超全面 pandas 数据预处理+数据概览 处理技巧整理（持续更新版）
如果没有躺赢的命，那就站起来奔跑，你的努力一定会对得起这一路的颠沛流离。
03-10 2320
简单的说包括了分块读大文件和编码，遍历和速度计算、定位提取单个和多个连续不连续单元格/行/列，高阶函数，行列条件去重，判空条件去空，1/2维度转换，数据导出，nlp去标点算切词统计建词典，正则表达式提字符，增删改查行列单元格，合并行列，行列数据加减乘除乘方log，皮尔逊预先相似度应用，各种列关联运算，数据统计概览，数据排序，数据统计取值数量，画散点图饼图柱状图热力图等等，有很多细节在里面，调试了很多bug，考研当词典用
Pandas-进行数据预处理的必备知识点
Python进阶专栏《爬虫实战进阶》，《Pyppeteer从入门到精通》原创作者
03-28 493
加载数据后，可以使用head，tail，info，describe等方法探索它的结构。而pandas，作为一个流行的python开源数据分析库，它为处理结构化数据提供了强大的数据结构，并为数据操作，分析以及可视化提供了广泛的工具。对于数据预处理，它是任何数据分析，数据科学亦或者机器学习等项目中的关键步骤，它涉及将原始数据转换和清理为易于分析以及可视化，并用于建模的格式。探索数据之后，接下来就是处理缺失值，重复数据，离群值和不正确的数据类型来清理数据。
Pandas数据预处理_持续更新
weixin_46507641的博客
10-02 742
Pandas数据预处理_持续更新
Pandas常见方法（2）-pandas对数据的预处理
dylan_young的博客
01-10 2809
说明：本blog基于python3， pandas 1.3.5版本 文章目录前言一、对缺失值处理1.1 缺失值过滤1.2 缺失值补全二、数据转换2.1 某列重复值删除2.2 某列/某些列数据映射2.3 某列数据替换2.4 DataFrame所有数据替换三、分箱和分位数总结 前言 本文主要介绍如何对数据做预处理，包括 缺失值过滤、缺失值补全、数据转换（重复值删除，数据映射、数据替换）、简单运算自动对齐与函数处理、统计运算和排序，共5个部分。并附有代码实例。 【注：本文所有部分根据pandas中的基础数据结
Pandas数据预处理与数据重塑案例
weixin_42422585的博客
09-16 3536
Pandas数据预处理与数据重塑案例 前言   预处理是数据分析中不可缺少的一部分，我们日常得到的数据多半是规整的，只有得到想要的相应格式的数据，才能进行后续的探索性分析和建模。以下是我在一个小的项目中部分数据预处理的过程，在这里记录下来方便我后续查看，也希望能给刚入门pandas的朋友们提供一些帮助。   本案例内容主要使用python的pandas进行操作，涉及知识包括数据框的增删查改、...
入门级pandas中文教程：数据清洗与处理
通过pysparkling，可以直接使用pandas的接口来操作Spark的DataFrame，从而实现大规模数据的分析和处理。 ### pandas在数据分析中的应用 pandas的易用性和强大的数据处理能力使其在数据分析领域得到了广泛的应用。...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值