pandas函数应用

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py使用笔记-pandas函数

1,nan替换为0df = df(np.nan, 0, regex=True)2.inf替换为0df= df(np.inf, 0.0, regex=True)3.从数据库读取数据到dataframeinfo_detail = pd.read_sql(sql_detail+"'"+version+"'", pyodbc.connect(CONFIG_IN_LCD))4.从dataframe中取其中需要的几列info = info_detail.loc[:,['vers…

1.管道函数 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/5/24 15:03 # @Author : zhang chao # @File : s.py #pipe管道函数的应用 import pandas as pd import numpy as np def adder(ele1,ele2): return ele1+ele2 df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),col…

从Excel到Python：最常用的36个Pandas函数

本文涉及pandas最常用的36个函数,通过这些函数介绍如何完成数据生成和导入.数据清洗.预处理,以及最常见的数据分类,数据筛选,分类汇总,透视等最常见的操作. 生成数据表常见的生成数据表的方法有两种,第一种是导入外部数据,第二种是直接写入数据.Excel中的"文件"菜单中提供了获取外部数据的功能,支持数据库和文本文件和页面的多种数据源导入. Python支持从多种类型的数据导入.在开始使用Python进行数据导入前需要先导入pandas库,为了方便起见,我们也同时导入numpy…

pandas函数高级

一.处理丢失数据有两种丢失数据: None np.nan(NaN) 1. None None是Python自带的,其类型为python object.因此,None不能参与到任何计算中. #查看None的数据类型 None + 1 2. np.nan(NaN) np.nan是浮点类型,能参与到计算中.但计算的结果总是NaN. #查看np.nan的数据类型 np.nan + 1 nan 3. pandas中的None与NaN 1) pandas中None与np.nan都视作np.nan 创建Da…

pandas函数的使用

一.Pandas的数据结构 1.Series Series是一种类似与一维数组的对象,由下面两个部分组成: values:一组数据(ndarray类型) index:相关的数据索引标签 1)Series的创建两种创建方式: (1) 由列表或numpy数组创建默认索引为0到N-1的整数型索引 import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import numpy as np #使用列表创建Series Series(data=[…

Python：pandas（二）——pandas函数

Python:pandas(一) 这一章翻译总结自:pandas官方文档--General functions 空值:pd.NaT.np.nan //判断是否为空 if a is np.nan: ... 数据操作 melt 将DataFrame从一个宽类型转化为长类型:固定某一列,看该列变量其他列的值 pivot 用某些列将DataFrame变形(不是常见的大小变形) cut 切割一个一维数据为离散的区间 qcut 与cut相似,区别在于cut是等长切割,qcut是等元素数切割 merge 连接…

pandas函数get_dummies的坑

转载:https://blog.csdn.net/mvpboss1004/article/details/79188190 pandas中的get_dummies得到的one-hot编码数据类型是uint8,进行数值计算时会溢出!!! import pandas as pd import numpy as np a = [1, 2, 3, 1] one_hot = pd.get_dummies(a) print(one_hot.dtypes) print(one_hot) print(-one_…