Tomsanm的博客

1. 数据规整将非结构化的数据或散乱的数据处理成规整或整洁的形式的整个过程。2. 数据 + python的一般模式与外界进行交互读写各种外部文件格式或者数据库准备对数据进行清洗和规整，切片 重塑等准备操作转换对数据集进行基础的数学统计或者分组聚合，以产生新的数据建模计算，将新的数据和统计模型或机器学习结合起来进行分析展示创建交互式的列表图形进行数据展示与...

文件读入Pandas可以将读取到的表格型数据（文件不一定要是表格）转成DataFrame类型的数据结构，然后我们可以通过操作DataFrame进行数据分析，数据预处理以及行和列的操作等。1、read_csv函数功能：从文件、URL、文件新对象中加载带有分隔符的数据（无论文件尾缀是什么），默认分隔符是逗号（可以更改参数 sep=","）。文件形如：a,b,c,d,name1,...

基于pandas DF的数据规整：清理，转化，合并，重塑。大多时候存放在数据库中的原始表格数据不能满足某次数据处理的要求；或者你需要更改原始的数据表现形式，都需要进行数据的整理。合并数据集（DF表格  merge, concat...）mergepandas.merge：根据一个或多个不同的键将不同的DataFrame中的行连接起来（沿y轴续表）。情形一理解：pd.merge...