关于Pandas使用的一些查漏补缺

最新推荐文章于 2024-07-28 14:34:24 发布
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分类专栏： Pandas 文章标签： 数据分析 机器学习 Pandas
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最近闲来无事，决定刷一刷kesci和鲸平台的一套关于pandas的一套练习题，这是我所见过学习和练习入门pandas的最佳资料，推荐各位初学者可以去刷一刷，相见恨晚呐！

（以下只是我个人的查漏补缺）

文章目录

和鲸平台数据分析查漏补缺

步骤9 获取被下单数最多商品(item)

在这里插入图片描述

步骤8 对数据框discipline按照先Red Cards再Yellow Cards进行排序

在这里插入图片描述

步骤11 选取以字母G开头的球队数据

在这里插入图片描述

步骤14 找到英格兰(England)、意大利(Italy)和俄罗斯(Russia)的射正率(Shooting Accuracy)

在这里插入图片描述
关于isin函数的使用可以参考：Pandas删除/选取含有特定数值的行或列

步骤11 对于每一个location，计算一月份的平均风速

在这里插入图片描述

其他平台和来源

获取目的标签（分类）中的状态和分布

在这里插入图片描述

数据分析Pandas练习题二：数据过滤与排序
JAVA求生之路——博主406766467
10-09 333
【代码】数据分析Pandas练习题二：数据过滤与排序。
pandas练习（二）------ 数据过滤与排序
dati4434的博客
06-13 1875
数据过滤与排序------探索2012欧洲杯数据 相关数据见（github） 步骤1 - 导入pandas库 import pandas as pd 步骤2 - 数据集 path2 = "./data/Euro2012.csv" # Euro2012.csv 步骤3 - 将数据集命名为euro12 euro12 = pd.read_csv(pa...
pandas查漏补缺
little_yueyue的博客
12-13 2200
contentsnumpynumpy数组基本信息numpy创建数组创建指定行数和列数的数组np.arange()和np.linspace()numpy 的运算乘法返回索引求和axiscumsum,diff,nonzero,sort,transpose,clipnumpy 产生随机数根据索引找数字按行拉直把横向数列变成纵向的numpy 的合并numpy 的分割等量分割不等量分割numpy 的copy numpy numpy数组基本信息 数组的维数： array.ndim 数组的shape：array.shap
『pandas』pandas查漏补缺
L聪记博客
06-16 635
1、to_numeric 在转换数据类型时，会忽略 NaN ，而 astype 则在数据中存在 NaN 时报错，无法转换成功 2、
Python_数据分析_pandas_04缺失值处理
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05-16 2193
1. 缺失值处理 缺失值处理主要有三个内容、四个函数：发现缺失值（isnull() notnull()）、删除缺失值（dropna()）、填补缺失值（fillna()） 首先创建一个矩阵 1.1 发现缺失值 发现缺失值是生成布尔类型的掩码数据，两个函数相反 1.2 删除缺失值 基本类型dropna(axis=0, how =‘any’,tresh) ，其中axis是按行还是按列删除、how有两种any-有缺失值即删除和all-全部确实删除、tresh是限定非缺失值的数量 eg1：有缺失删除该列 e
pandas入门练习题：这十套练习，教你如何使用Pandas做数据分析，（第二套）
weixin_44151664的博客
08-01 1041
题目链接：https://www.kesci.com/home/project/5f1815b594d484002d2ba46a 关于第二套题目主要就是iloc与loc的用法 前三个步骤就不写了 步骤4 只选取 Goals 这一列 euro['Goals'] 如果说选取两列则是： euro[['Goals','Team']] 类似于传递一个列表进去。 步骤5 有多少球队参与了2012欧洲杯？ 根据这张数据表的不同，每一行就代表着一个球队的信息，也就是有多少行就有多少个球队，上一套题有一个查看多少列，这个
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Google_eason的博客
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查漏补缺——【Python基础篇】
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关于Python的，一些在学习过程中，重要但是容易被忽略的问题
Python基础知识速查表：快速检测与查漏补缺
- pandas：提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。 - matplotlib：用于绘制图表的库，常用于数据可视化。 9. 虚拟环境： - virtualenv：允许用户创建隔离的Python环境，每个项目都可以拥有独立的依赖...
【RYG】Python技能练习场—查漏补缺（一）
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05-02 847
例如，"abc" < "def" 返回True，因为首先比较第一个字符'a'和'd'，由于'a'的Unicode码点比'd'小，所以"abc"比"def"在字典序中靠前。如果该键存在，则返回其对应的值。语法为 `string.replace(old, new)`，其中 `old` 是要被替换的字符或子串，而 `new` 是替换后的新字符或子串。可以通过指定连接字符实现不同的连接方式，例如 `'-'.join(['a', 'b', 'c'])` 将生成一个连接后的字符串 `'a-b-c'`。
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1、被下单数最多商品(item)是什么 c = chipo[['item_name','quantity']].groupby(['item_name'],as_index=False).agg({'quantity':sum}) c.sort_values(['quantity'],ascending=False,inplace=True) c.head() 2、在item_name这一列中，...
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https://www.kesci.com/apps/home/project/5a8afe517f2d695222327e14 练习1-开始了解你的数据步骤6 数据集中有多少个列(columns)：chipo.shape[1]步骤9 被下单数最多商品(item)是什么：chipo.item_name.value_counts().head(1)  value_counts 默认从大到小排序步骤1...
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缺失值：python中显示为NaN，python用np.nan，None表示在简单的运算+-*/中，有缺失值的画，运算结果在相应的位置上也是缺失值在描述性统计sum,mean,min.max等中，NaN都是作为0进行运算操作：判断返回一个含有布尔值的对象，True表示是缺失值：data.isnull()删除删除含有空缺值的行：data=data.dropna()删除全为NaN的行：data=dat...
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文章目录足球运动员分析案例需求数据集程序实现导入相关库加载相关数据集数据探索与清洗身高与体重处理运动员身高，体重，评分信息分布左脚与右脚选手在数量上是否存在偏差从球员平均分角度，拥有top10评分能力俱乐部/国家哪个俱乐部更有能力留住球员(5年及以上)足球运动员是否与出生日期相关身高与体重是否具有相关性哪些指标对评分影响最大年龄和评分具有怎样的关系 足球运动员分析案例 需求 从众多的足球运动员中，...
Python df.groupby(a,as_index=False)[‘‘].sum().sort_values(‘‘,ascending=False).reset_index(drop=True)
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#as_index=False结果的列名与之前一致 aa=chipo.groupby(['item_name'],as_index=False)['quantity'].sum() #大类的销售金额 reset_index(drop=True) 删除原index daleijine=df.groupby(['大类名称'],as_index=False)['销售金额'].sum().sort_values(['销售金额'],ascending=False).reset_index(drop=True)
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