pandas使用

最新推荐文章于 2019-06-03 11:18:42 发布
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文章标签： python
原文链接：http://www.cnblogs.com/Erick-L/p/9042645.html

上四分位数 quantile(0.75)
下四分位数
间距= 上四分位数-下四分位数
k =1.5 形变

原始数据 < 上四分位数 + k *间距 异常值

原始数据 > 下四分位数 - k *间距

isnull()空置
均值
标准差
均值
最大最小值
偏度 skew()
峰度系数 kurt()

次数 value_count()
比例：value_count(normalize =True).sort_index()

分组-均值

转载于:https://www.cnblogs.com/Erick-L/p/9042645.html

4.pandas数据预处理（完）（数据清洗：重复值、异常值、缺失值；标准化、哑变量、离散化、无监督分箱）
菜鸟打怪升级副本
01-14 9879
整理完了。附带数据、代码、结果。
pandas 读取数据集
Ahead_J的博客
09-30 3415
1. read_excel pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, skiprows=None, skipfooter=0, **kwds) io: 输入文件的路径名 sheet_name=None: 要读取的表格名，None代表读取所有表格 header=None: None代表没有表头, 默认第0行是表头 skiprows=n: 忽...
pandas 使用
u012340443的专栏
06-03 182
1、查找某一行的内容 all_data[ all_data['name'][:]=='****']
Pandas使用
02-24
Pandas是基于NumPy的一个非常好用的库，正如名字一样，人见人爱。之所以如此，就在于不论是读取、处理数据，用它都非常简单。Pandas有两种自己独有的基本数据结构。读者应该注意的是，它固然有着两种数据结构，因为...
pandas使用手册.pdf
03-29
### Pandas使用手册知识点介绍 #### 1. Pandas简介 Pandas是一个开源的Python数据分析库，提供了一系列数据结构和数据分析工具。它被广泛应用于数据清洗、准备、转换、聚合和可视化等多种场合。Pandas是基于NumPy...
Pandas使用手册完整版PDF最新版本
最新发布
12-13
1. **高效的 DataFrame 对象**：Pandas 提供了使用默认和自定义索引的快速高效的 DataFrame 对象，用于数据的存储和操作。 2. **数据加载工具**：Pandas 拥有将数据从不同文件格式加载到内存中的数据对象的工具，...
Python Pandas使用教程
05-03
Python Pandas 使用教程 Python Pandas 是一种功能强大的 Python 数据分析工具包，由 Wes McKinney 和 Pandas 开发团队开发，最新版本为 1.4.2，发布于 2022 年 4 月 2 日。 安装 要开始使用 Pandas，首先需要...
excel_process_pandas使用小案例_
10-02
在标题提到的"excel_process_pandas使用小案例_"中，我们可能遇到的问题是当处理大型Excel文件时，openpyxl库的运行速度较慢。openpyxl是一个用于读写Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件的库，虽然功能强大，但对大...
Pandas简易入门（一）
weixin_30924239的博客
02-29 1189
目录： 读取数据 索引 选择数据 简单运算 声明，本文引用于：https://www.dataquest.io/mission/8/introduction-to-pandas （建议阅读原文） Pandas使用一个二维的数据结构DataFrame来表示表格式的数据，相比较于Numpy，Pandas可以存储混合的数据结构，同时使用N...
pandas的数据读取
joris30的博客
09-28 439
在anaconda里面的notebook里，可以通过执行不同的cell来进行调试。 下面的cell如果要调用上面的cell变量，需要先执行上面cell的语句，通过shift+回车来实现。 我们经常需要使用处理类似csv格式的数据，利用pandas可以方便的读取该数据，常用的命令如下： 例如读取这样的csv文件： food price egg 1 orange 2 ...
基于pandas进行数据预处理
Bigbao的专栏
04-27 8329
参加kaggle数据挖掘比赛，就第一个赛题Titanic的数据，学习相关数据预处理以及模型建立，本博客关注基于pandas进行数据预处理过程。包括数据统计、数据离散化、数据关联性分析引入包和加载数据import pandas as pd import numpy as np train_df =pd.read_csv('../datas/train.csv') # train set test_d
pandas常用数据预处理方法
Transfer
04-10 1959
数据样式python代码df = pd.read_csv('../dataset/ai_risk_train/train_auth_info.csv', low_memory=False) # print(df)'''查看数据的基本信息''' print(df.info())'''整个数据的整体的分布''' print(df.describe())'''查看数据集的空值，或者说是缺失值''' pri
pandas数据处理df = pd.read_csv('digfile.csv',encoding="gb2312")
benofdog的博客
03-26 5870
1.中文数据 ：df = pd.read_csv('****',encoding="gb2312") 2.打印info信息查看表头及是否有信息确实：print (df.info())  /df.head() 3.通过print(df['**'].value_counts())对单个列进行统计
Pandas数据清洗
天空没有留下我的痕迹，但我已飞过！
06-30 1556
1、处理缺失数据 import pandas as pd log_data = pd.read_csv('log.csv') log_data 判断数据缺失 print(log_data.isnull()) print(log_data['paused'].isnull()) # 取出volume不为空的数据 print(log_data[log_data['volume'].notnull()...
整理一些用Pandas进行数据预处理的操作
熟能生巧
08-28 2915
读入数据 读入部分列，自动处理千分位符 column_num = [x for x in range(13,35)] df = pd.read_csv('???.csv',encoding='gbk',thousands=',',usecols=column_num) 删除空值行 针对部分列 df = df.dropna(axis=0, how='any',subset=[A','B...
Pandas使用技巧与实战笔记
本笔记主要介绍 pandas 的基本使用方法和一些常用操作。首先，我们需要安装 pandas 库，可以通过 pip 命令进行安装。安装完成后，我们可以开始使用 pandas 进行数据分析。pandas 的核心数据结构是 DataFrame 和 ...
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