第四节：Python中用pandas, numpy等清洗数据

最新推荐文章于 2024-04-29 16:16:01 发布
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分类专栏： Python 学习笔记（内容全面） 文章标签： python 数据挖掘 数据分析
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准备

import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(12345)
import matplotlib.pyplot as plt

1、 处理缺失数据

缺失值在很多数据分析应用中出现
pandas的目标之一就是尽可能“无痛”地处理缺失值
pandas对象的所有描述性统计信息默认情况下是排除缺失值的
pandas使用NaN(Not a Number)来表示缺失值

from numpy import nan as NA   #重命名NA为空值
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Python数据分析NumPy和pandas（四十、Python 中的建模库statsmodels 和 scikit-learn）
FreedomLeo1的博客
11-21 2119
作为建模过程的一部分，可以在一个数据集上拟合模型，然后基于另一个数据集(可能是之前数据集的一部分作为测试集，也可能是后面操作后得到的数据集)评估模型。非数值数据可以通过多种不同的方式转换为模型设计矩阵。有很多方法可以进行缺失数据插补，但我们执行一个简单的方法，使用训练数据集的中位数来填充两个数据表中的 null 值。虽然上面只了解了一些 Python 建模库的皮毛，但越来越多的框架用于各种统计和机器学习，我们学习建模最好的方法是熟悉各种统计或机器学习框架的官方文档，以便及时了解最新的功能和 API。
Python大数据预处理：Pandas与NumPy高效实战
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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。
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转载：使用Pandas&NumPy进行数据清洗的6大常用方法
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使用Pandas&NumPy进行数据清洗的6大常用方法 转载：http://bigdata.51cto.com/art/201804/569690.htm 数据科学家花了大量的时间清洗数据集，并将这些数据转换为他们可以处理的格式。事实上，很多数据科学家声称开始获取和清洗数据的工作量要占整个工作的80%。 作者：Python数据科学来源：知乎|2018-04-03 12:07  收藏...
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【Numpy学习笔记3】数据清洗
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Python数据清洗工具之Numpy
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Python爬虫技术与数据可视化：Numpy、pandas、Matplotlib的黄金组合
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在当今信息爆炸的时代，数据已成为企业决策和发展的关键。而互联网作为信息的主要来源，网页中蕴含着大量的数据等待被挖掘。Python爬虫技术和数据可视化工具的结合，为我们提供了一个强大的工具箱，可以帮助我们从网络中抓取数据，并将其可视化，以便更好地理解和利用这些数据。本文将以爬取汽车之家网站上的新能源汽车数据为例，介绍如何利用Python爬虫技术和数据可视化工具实现数据的获取和分析。通过本文的介绍，相信大家已经对Python爬虫技术与数据可视化有了更深入的理解。
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数据科学家花了大量的时间清洗数据集，并将这些数据转换为他们可以处理的格式。事实上，很多数据科学家声称开始获取和清洗数据的工作量要占整个工作的80%。因此，如果你正巧也在这个领域中，或者计划进入这个领域，那么处理这些杂乱不规则数据是非常重要的，这些杂乱数据包括一些缺失值，不连续格式，错误记录，或者是没有意义的异常值。在这个教程中，我们将利用Python的Pandas和Numpy包来进行数据清洗。主要内容如下：删除DataFrame中的不必要columns 改变DataFrame的index
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【Coze】【教育与科普】工作流应用汇总
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本文汇总了14种主流内容生成工作流，涵盖视频与图文两大类型。视频类包括火柴人励志、爽文短剧、历史故事等风格，图文类包含情感、职场、生活哲理等主题。各工作流在Token消耗（1300-11000不等）和资源点方面差异显著，爽文视频和历史故事视频消耗最高，情感图文类则采用浮动消耗模式。该对比表为创作者提供了清晰的技术选型参考，便于根据内容需求和成本预算选择合适的自动化工具。 （98字）
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对于刚爬取的数据，数据一般不会全部按照你的格式，整整齐齐的排列，比如： 这时候，需要我们对数据进行清洗。 1.读取数据出来 data = [] with open("51job.csv",encoding='gbk') as csvfile: csv_reader = csv.reader(csvfile) # 使用csv.reader读取csvfile中的文件 data_header = next(csv_reader) # 读取第一行每一列的标题 ['职位', '薪资', '公司'
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python数据分析基础01——numpy基础、pandas数据清洗
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文章目录Numpy常用属性索引和切片变形级联图片操作统计函数矩阵PandasSeriesDataFrame股票分析案例数据清洗空值数据重复数据异常数据 Numpy python语言中做数据科学的基础库，注重数值的计算，大多数python科学计算库的基础 # 数组和列表的区别 # 数组中只可以存储相同类型的元素 # 数组中出现不同类型的元素，会根据类型优先级进行数据转换 # 数据优先级 # 字符串>浮点型>整型 # 创建数组的方式 # 1、np.array() # 2、plt创建 # 3、
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数据预处理的主要任务有： 一、数据预处理 1.数据清洗 2.数据集成 3.数据转换 4.数据归约 1.数据清洗 现实世界的数据一般是不完整的、有噪声的和不一致的。数据清理例程试图填充缺失的值，光滑噪声并识别离群点，纠正数据中的不一致。 （以上为使用的数据） ①忽略元组：当缺少类标号时通常这样做。除非元组有多个属性缺少值，否则该方法不是很有效。 impor
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