pandas Q&A

最新推荐文章于 2024-12-16 10:42:53 发布
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#pandas #python

本文介绍了如何使用pandas将DataFrame中的日期字符串转换为datetime格式，并提取年、月、日信息。同时，展示了如何利用pandas的`duplicated()`方法检查并去除数据集中重复的location值。通过`df.tail(10)`可以快速获取数据集的最后10条记录。

Q: 如何把DataFrame datetime转化成datetime格式，然后在把year，month，day提取出来？

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], utc=True)

df['year'] = df['date'].dt.year

Q: 找出倒数10个数据

df.tail(10)

Q: 如何查找是否又重复数据？然后去掉重复的数据？
查找：

df['location'].duplicated() # 返回的是bool，所以可以靠这个索引

set(df['location'])

OR

df['location'].drop_duplicates()
基于 Python 爬取 Q&A 平台（Quora）问题与回答的完整指南
2201_76125261的博客
01-07 1418
问答平台（如 Quora）是获取高质量用户生成内容的宝贵来源，适用于研究自然语言处理、用户行为分析等领域。本文详细介绍如何用 Python 爬取 Q&A 平台（以 Quora 为例）的问题与回答数据，涵盖从数据抓取到存储的完整流程，并结合最新的反爬技术和代码实现。本文从需求分析到代码实现，详细介绍了如何爬取 Quora 问答平台的问题和回答数据。通过 Selenium 和 Requests 的结合，成功应对了 Quora 的动态加载和反爬机制。：问题列表页采用滚动加载，回答详情通过 API 获取。
Python大数据预处理：Pandas与NumPy高效实战
最新发布
AI天才研究院
05-23 1159
数据预处理在数据科学工作流中占据60%-80%的时间成本，直接影响后续建模效果。本文聚焦结构化数据预处理数据清洗（缺失值、异常值处理）数据转换（标准化、离散化、特征编码）特征工程（时间特征提取、聚合计算）高效操作（向量化运算、内存优化）核心概念：对比Pandas与NumPy的设计哲学与协作模式算法原理：结合数学模型讲解预处理关键操作项目实战：以电商用户行为数据为例，演示全流程预处理应用场景：覆盖金融、医疗、推荐系统等实际需求工具资源：推荐学习路径与性能优化工具。
大语言模型LLM的微调中 Q&A 转换的小工具 xlsx2json.py
chenchihwen的专栏
11-28 1000
在训练语言模型中，需要将文件整理成规范的文档，因为文档本身会有很多不规范的地方，为了训练的正确，将文档进行规范处理。代码的功能是读取一个 Excel 文件，将其数据转换为 JSON 格式，并将 JSON 数据写入到一个文本文件中，实现了从 Excel 数据到 JSON 数据的转换，方便在其他系统或应用中使用或传输数据。最终要在模型里使用的还是json 格式，以input / output字典格式的输出为例},
pandas
weixin_51314765的博客
11-18 917
可以使用自定义的聚合函数。# 自定义聚合函数# 使用自定义聚合函数C DAbar 2 2foo 2 2Pandas 提供了丰富的数据处理功能，包括缺失值处理、数据离散化、合并、交叉表和透视表、分组与聚合等。这些功能可以帮助你高效地处理和分析数据。希望这些详细的介绍和示例代码能帮助你更好地理解和使用 Pandas 的数据处理功能。如果有任何其他问题或需要进一步的帮助，请随时告诉我！
【Pandas】pandas cut
weixin_39648905的博客
12-04 1097
`pandas.cut` 是 Pandas 库中用于将连续数值数据分割成离散的区间（或“桶”）的函数。下面是对 `pandas.cut` 每个参数的详细介绍，以及相应的示例和结果。
pandas的使用
2301_80310992的博客
11-18 856
colnames：列标签的名称，默认为None。其实一般来说，既然要合并，必然有一列就是相同的，所以直接用on就行 on: 如果两边的键名称相同，可以直接指定这个键的名称。数字歧义问题：由于Series不需要用loc（），就会导致当索引也是数字的时候，会和位置的数字产生歧义，因此，如果index是数字，就要用iloc（）才能基于位置选取或者像上面一样改成字符串,否则会使用已经设定好的index而不是根据位置。如果是一个字典或 Series，则键或索引对应的是要填充的列名或索引标签，对应的值则是填充的值。
【Pandas】pandas crosstab
weixin_39648905的博客
12-04 936
pandas.crosstab 是 Pandas 库中的一个非常有用的函数，它主要用于计算两个（或多个）分类变量之间的频数表（也称为交叉表或透视表）。这个函数可以让我们很方便地观察两个分类变量之间的关系，并生成一个表格形式的结果。
Pandas函数汇总
qq_41600393的博客
07-04 6232
pd.read_excel('data.xls',sheet_name,header,names,index_col)# 读取excel。使用行索引(iloc[3,1]相当于两个参数;pd.concat([df1, df2], keys=['x', 'y']) # 使用多层索引 keys。pd.read_csv('data.csv',sep,header,index_col) # 加载csv数据。df.plot(kind='scatter', x='A', y='B') # scatter： 散点图。
Pandas
weixin_46513544的博客
12-16 1678
bins：整数序列尺寸，或间接索引，如果bins是一个整数，它定义了x宽度范围内的等宽面元数量。labels:用作结果箱的标签，必须与结果箱长度相同 如果是False 只返回整数指标面元。注意：替换数次如果超过了子串出现次数，就替换所有子串，省略替换次数就是全部替换。False:删除所有重复值，留下没有出现重复的 不需要加引号。False:删除所有重复值，留下没有出现重复的 不需要加引号。how='any' 只要有缺失值的出现，就删除该行或者该列。x,类array对象 ，必须是一维，待切割的原形式。
【Pandas】pandas pivot
weixin_39648905的博客
12-03 725
`pandas.pivot` 是 Pandas 库中用于数据重塑的一个非常有用的方法。它允许你将数据从长格式（long format）转换为宽格式（wide format），基于指定的索引列、列标头和数据值将表格“旋转”或重排，生成一个新的 DataFrame。
pandas操作excel 笔记
jacke121的专栏
10-08 6157
pandas操作excel 笔记
Pandas数据分析库
Littleluck_Dream的博客
07-25 977
目录就是HDF5中的group, 描述了数据集dataset的分类信息，通过group 有效的将多种dataset 进行管理和区分；这些运算是关系型数据库的核心操作。DataFrame是由多种类型的列构成的二维标签数据结构，类似于 Excel 、SQL 表，或 Series 对象构成的字典。HDF5，可以存储不同类型数据的文件格式，后缀通常是.h5，它的结构是层次性的。最直观的理解，可以参考我们的文件管理系统，不同的文件位于不同的目录下。数据中的薪水是一个区间，这里用薪水区间的均值作为相应职位的薪水。
基于ZhiPuAi的文本匹配2（Q&A）
2301_81587902的博客
08-05 771
那么我们的问题和以及答案都存储进去了，我们可以问一个问题，基于第4条来问，what are two alternatives to Kaggle，其实是任意的问题，只是会答非所问，因为没有足够的数据支撑，我们的只有10数据所以不能随便问问题，只能对着答案问问题。这就完成了Q&A最基本的流程，剩下的就是基于现实的优化，例如我们上面创建的字典应该把所有的维度的加上，还有就是数据的储存，因为当我们数据量大了，用本地运行会很慢。可以看到数据的大小是(1166, 4)，以及数据大概的样子，以及每一个维度的含义。
手把手教用爬虫爬sciencedirect学术研究
michael_wq的博客
12-29 7879
背景 做过学术的小伙伴都很应该很清楚知网了，看英文文献的话更加会接触过Elsevier。每当老板说：知道别人都在做一些什么研究吗？别的组都在从事什么方向了解吗？相关文献要多读一下。。。开始踏入学术圈的嘎杂，犹如无头苍蝇，摸不清楚方向，就算打不死也要愁死了。 最近它得知一传说，在网上有一神兽，可以有呼天唤地之力量，在互联网中穿梭自由，过及之处，可挥一挥衣袖，带走所有云彩，这就是—爬虫。 小伙伴问：“不需要这么麻烦，我去买一个不就完事了，要学会运用资本的力量。“ 嘎杂想了一下，觉的非常有道理，于是乎去联系了一下
python - seaborn sns
michael_wq的博客
10-26 5771
Q: 这个怎么搞用sns？ 可以用hue sns.scatterplot(x, y, data=df, hue='smoker') plt.show()
dataframe中寻找一些字符串的方法
michael_wq的博客
11-26 2277
一般常用的有两个 xxx.isin([‘a’, ‘b’]) isin中的字符串要与columns里头的字符串完全匹配，才会返回True。不能只是一部分 xxx…str.contains(’…’, na=False) contains只需要含有就可以，不需要完全一模一样，包含一部分就会返回True ...
【solved】遇到一个matplotlib画图的问题-关于barplot排序画图
michael_wq的博客
11-03 1134
先说数据集 现在想plot id VS market_cap_perc TOP_CAP_TITLE = 'Top 10 market capitalization' TOP_CAP_YLABEL = '% of total cap' ax = plt.subplot() ax.bar('id', 'market_cap_perc', data=cap10) ax.set_xticklabels(cap10['id'], rotation=90) ax.set_ylabel(TOP_CAP_YLABEL)
jupyter 导出 html 或者 pdf 如何隐藏/删除input行，只留下output
michael_wq的博客
12-12 1036
最近发现一个比较头疼的问题，jupyter导出的时候input有时候真的太长了，特别是用pandas和matplotlib处理表格和画图的代码其实放出来很多时候并没有什么意义。在网上找了半天的资料，试了一下要么不成，要么被自己的智商限制住????。 突然想到其实导出的html可以去修改起源代码嘛，这样用javascript的DOM配合上函数不就能把input直接删掉么？特此尝试了一下，发现的确是ok的！可能不是最好的方法，但感觉基本满足我的需求了 1. 首先导出HTML 。 2. 浏览器打开inspect
机器学习 - 集成学习（超全面）
michael_wq的博客
11-18 932
看到一篇介绍集成学习的好文，但里头代码有点乱，特意研读整理一下，感谢大神 假设你去随机问很多人一个很复杂的问题，然后把它们的答案合并起来。通常情况下你会发现这个合并的答案比一个专家的答案要好。这就叫做群体智慧。同样的，如果你合并了一组分类器的预测（像分类或者回归），你也会得到一个比单一分类器更好的预测结果。这一组分类器就叫做集成；因此，这个技术就叫做集成学习，一个集成学习算法就叫做集成方法。 例如，你可以训练一组决策树分类器，每一个都在一个随机的训练集上。为了去做预测，你必须得到所有单一树的预测值，然后通过
pandas生成A-Z
04-29
可以使用 `string.ascii_uppercase` 生成 A 到 Z，然后将其转换为 pandas 的 Series 数据类型，如下所示： ```python import pandas as pd import string # 生成 A 到 Z 的字母列表 letters = list(string.ascii_uppercase) # 将字母列表转换为 pandas 的 Series 数据类型 letters_series = pd.Series(letters) print(letters_series) ``` 输出： ``` 0 A 1 B 2 C 3 D 4 E 5 F 6 G 7 H 8 I 9 J 10 K 11 L 12 M 13 N 14 O 15 P 16 Q 17 R 18 S 19 T 20 U 21 V 22 W 23 X 24 Y 25 Z dtype: object ```
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