Pandas处理数据常用操作

Pandas处理数据技巧：读取、查看与异常处理

最新推荐文章于 2024-09-08 15:38:51 发布

原创

最新推荐文章于 2024-09-08 15:38:51 发布 · 320 阅读

1 ·

CC 4.0 BY-SA版权

本文介绍了使用Pandas处理数据的基本操作，包括通过指定encoding正确读取含中文字符的CSV文件，查看数据的统计信息，如缺失值，以及如何进行异常数据处理，如转换数据类型、填充缺失值和删除含有特定字符的数据样本。

数据来源天池新人赛工业蒸汽预测数据https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231693/introductionspm=5176.12281973.1005.4.3dd574ffWvvEJ0

数据读取：

path = r'train_datasets.txt'
df = pd.read_csv(path，seq = '\t')#既可以对txt文件又可以对csv，xls等文件读取
df = pd.read_table(path)  #多用于对txt文件

对于一些含有中文字符的文件读取,如果对encoding参数不加以指定会出现乱码情况，所以需要注意文件的编码方式，一般来说现在的一些非图像数据采用的多是用csv或者txt文件形式的，查看或更改其编码方式的时候可以利用Excel，按如下方式查看

首先查看数据文件的字符编码方式，编码为gb2312或utf-8时，可以按如下方式对含中文字符文件进行读取

df

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

SuperLee188

关注关注

0
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
打赏
打赏
打赏举报

举报

专栏目录

使用pandas做数据处理

healerlq的博客

02-13

287

处理目的对已有的指标进行简单的加减乘除处理求单个企业营业收入的行业占比根据证券代码判断是否是为ST 判断审计机构是否是四大去除空值、去除资产负债率大于1的企业使用函数、方法 groupby 列表生成式 .loc merge concat apply lambda表达式具体操作直接对对应索引 +、-、*、/ 使用groupby，merge函数 df ['行业总值']= pd...

Pandas数据处理与分析

热门推荐

平凡简单的执着

12-04

3万+

关于 Pandas 如何由来的，这里就不过多介绍了（有兴趣可以去了解了解他的历史）。Pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具，而且Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。他主要有以下功能：为浮点数和与浮点数精度丢失提供了简易的处理方法。大数据（数...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

数据分析 — Pandas 数据处理

记录学习过程，欢迎讨论交流~

02-14

3947

Pandas（Python Data Analysis Library）是一个基于 NumPy 的数据分析工具，专为解决数据分析任务而创建。它汇集了大量库和一些标准的数据模型，可以更高效地操作大型数据集。

pandas处理数据

何加焉的博客

01-24

313

已知客户需求：在本文档所在的压缩文件中包括上学期期末实习对小白鼠视频处理后的文件，要求对这些文件中的内容用pandas进行数据处理，然后使用百度开源的可视化工具Echart对处理结果进行可视化展示。 1、数据说明要处理的数据包含在TextResult1.zip和TextResult2.zip中。解压缩后的文件名类似ch01_20180116002121(1-2).txt的格式，每个对应的文本文...

Pandas常用数据处理方法详解

08-06

Pandas库中的这些常用数据处理方法，无论是用于数据格式转换、统计分析、数据透视还是自定义函数应用，都大大提高了数据处理的效率和灵活性，是数据分析师不可或缺的工具。熟练掌握这些方法，将有助于在数据分析和...

Pandas数据处理实战精要

最新发布

09-09

本书的作者是Theodore Petrou，他通过实际案例和高效代码实践，展现了如何利用Python中的pandas库来处理数据。全书强调实操和理论相结合，每一个技术点都会通过实战案例来展示其应用。在科学计算领域，读者可以学习...

Python之pandas表格处理常用方法的附件

09-05

Python中的pandas库是一个强大的...通过掌握这些常用方法，可以大大提高使用pandas处理表格数据的效率和准确性。这些方法的灵活运用，能够应对各种复杂的数据处理场景，从而为进一步的数据分析和建模打下坚实的基础。

Python 数据处理库 pandas 入门教程基本操作

09-20

pandas是一个Python语言的软件包，在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候，这是一个非常常用的基础编程库。本文是对Python 数据处理库 pandas 入门教程,非常不错，感兴趣的朋友一起看看吧

使用Pyhton、Pandas处理数据并存入CSV文件中.zip

08-09

因此，掌握使用Python和Pandas处理数据并存入CSV文件的技术，对于数据分析师、数据科学家乃至任何需要处理数据的专业人士来说，都是非常重要的。在使用Python进行数据处理的过程中，Pandas库扮演着不可或缺的角色...

pandas进行数据处理

weixin_44736049的博客

03-16

640

时间问题需要把中文转为其他click here 涉及到时间的差值问题的时候，可以首先转化为datatime类型数据支持日期运算代码中附带正则表达式替换。其中delta.dt.days可以查看差值大小。 import pandas as pd data = pd.read_csv('./data_trans_Test.csv', encoding='gbk') data[u'故障日期'].replace((u'年', u'月'), '-', regex=True, inplace=True) data[

ios 文件存储的五种方式

weixin_30340775的博客

01-22

194

为了将应用数据存储到硬盘中，IOS提供了：plist(属性列表)，数据库存储（SQLite），对象归档（NSCoding），Core Data，NSUserDefaults; 1.plist属性列表操作用来存储一些固定的数据类型：nsarray nsstring nsdata nsnumber nsdictionary nsdata等简单对象，适合小数据的操作，速率很高。 2.数据库（SQLi...

pandas数据处理

m0_46926492的博客

04-21

4101

数据分析中常常使用某些形式的运算来处理原始数据，如果原始数据中的空值为 NaN的形式，则不会干扰或者中断运算。【注意】在pandas中如果遇到了None形式的空值则pandas会将其强制转换成NaN形式。为什么在数据分析中需要用到的是浮点类型的空而不是对象类型?方法一：对空值进行过滤(删除空所在的行数据)方法四：使用空值对应列的均值进行空值填充。:可以直接将缺失的行或者列进行删除。方法三：对缺失值进行覆盖。None不可以参与运算。...

Pandas数据处理

Pert的博客

07-27

2094

pandas

使用Pandas进行数据处理

lkyangg

10-29

1738

准备工作，导入首先导入所需要的pandas，numpy，matplotlib，设置jupyter显示绘图 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline 创建空列表，遍历循环，将csv文件依次读取并存入列表中，得到一个包含数据框的列表datalist datalist = [] for i in range(1,3): try: data = p.

使用pandas进行数据处理

xuexishiwochengz的博客

02-08

5420

使用pandas进行数据处理

pandas对于数据的简单处理

qq_64852881的博客

06-09

241

1.series一位数组，带标签数组2.dataframe二维，series的容器**pd.series(数据，index=索引)**数据数量要和index数量一致数据可以是推导式、list、字典、和numpy差不多，传入序号或者索引就ok基础属性：t = pd.dataframe(np.arange(12).reshape((3,4)), index=list(…),columns=list(…)pd.read_csv(‘CSV文件路径’，names=[‘名字1’，‘给字段取名2’，'名字3’]，ind

Pandas处理数据，基本应用

m0_66111719的博客

09-08

1239

Pandas是一个Python包，提供快速、灵活且表达力强的数据结构，旨在使处理“关系型”或“带标签”数据。专门设计用于进行数据分析和操作，它是建立在numpy之上，提供了易于使用的数据结构和数据分析工具。Pandas最主要的数据结构是DataFrame和Series。Pandas数据表格表示。

pandas数据处理常用操作

03-16

### Pandas库中的常用数据处理操作 Pandas 是 Python 中用于数据分析的强大工具，提供了丰富的功能来处理各种形式的数据。以下是 Pandas 库中常用的几种数据处理操作及其具体实现方式： #### 1. 数据读取与写入 ...