对于数据样本的标签,如果我们事先不知道这个样本有多少类别,那么可以对数据集的类别列进行统计,这时我们用pandas的Categorical方法就非常快的实现. 1.说明: 你的数据最好是一个series,之后,pd.Categorical(series),得到分类的对象,使用categories或者codes进行查看 2.操作: pd.Categorical( list ).codes 这样就可以直接得到原始数据的对应的序号列表,通过这样的处理可以将类别信息转化成数值信息 ,这样就可以应用到模型…

http://liao.cpython.org/pandas15/ Docs » Pandas的Categorical Data类型 15. Pandas的Categorical Data pandas从0.15版开始提供分类数据类型,用于表示统计学里有限且唯一性数据集,例如描述个人信息的性别一般就男和女两个数据常用'm'和'f'来描述,有时也能对应编码映射为0和1.血型A.B.O和AB型等选择可以映射为0.1.2.3这四个数字分别代表各个血型.pandas里直接就有categorical类型,…

pandas从0.15版开始提供分类数据类型,用于表示统计学里有限且唯一性数据集,例如描述个人信息的性别一般就男和女两个数据常用'm'和'f'来描述,有时也能对应编码映射为0和1.血型A.B.O和AB型等选择可以映射为0.1.2.3这四个数字分别代表各个血型.pandas里直接就有categorical类型,可以有效地对数据进行分组进行相应的汇总统计工作. 当DataFrame的某列(字段)上的数据值是都是某有限个数值的集合里的值的时候,例如:性别就男和女,有限且唯一.这列可以采用Categor…

今天遇到了一个问题,很是奇怪,自己也想了一个另类的方法将其解决了,现在将详细过程经过记录如下: 我在处理完一个dataframe之后,需要将其写回到数据库.这个dataframe比较大,共有53列,72609行,使用下述代码尝试将其写入mysql数据库. pd.io.sql.to_sql(df,'xxx',zh_con,flavor='mysql',if_exists='append',index=False) 然后就报错了,错误如下: Traceback (most recent call l…

本篇重点讲解windows系统下 Python3.5中第三方excel操作库-openpyxl: 其实Python第三方库有很多可以操作Excel,如:xlrd,xlwt,xlwings甚至注明的数据分析模块Pandas也提供pandas.read_excel.pandas.DataFrame.to_excel功能. 那么openpyxl的库有哪些优缺点呢: 优势: 1.openpyxl提供对pandas的dataframe对象完美支持: 2.openpyxl支持后台静默打开excel文件: 3…

pandas的qcut可以把一组数字按大小区间进行分区,比如 data = pd.Series([0,8,1,5,3,7,2,6,10,4,9]) 比如我要把这组数据分成两部分,一半大的,一半小的,如果是小的数,值就变成'small number',大的数,值就变成'large number': print(pd.qcut(data,[0,0.5,1],labels=['small number','large number'])) 0 small numbers 1 large numbers…

当你读取到DataFrame的数据时,想去定位某一个数据项,可以使用loc方法进行查找,之后你可以赋值给他. import pandas as pd df = pd.read_csv('file_name.csv') df.loc[index, columns_name] = 'new_word'…

相当于添加一行记录,这个方法也是比较管用的: # 测试pandas.append方法 def use_pd_append(): df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=list('AB')) df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]], columns=list('AB')) print(df) print(df2) # 一定要给出一个名字,这样才能存储,不在原有的dataFrame上操作 d = df.append(d…

统计方法 pandas 对象有一些统计方法.它们大部分都属于约简和汇总统计,用于从 Series 中提取单个值,或从 DataFrame 的行或列中提取一个 Series. 比如 DataFrame.mean(axis=0,skipna=True) 方法,当数据集中存在 NA 值时,这些值会被简单跳过,除非整个切片(行或列)全是 NA,如果不想这样,则可以通过 skipna=False 来禁用此功能: ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18…

一.基本使用方法 # pandas引入约定 import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # pandas数据结构 # pandas数据结构介绍 # Series:一种类似于一维数组的对象,它是由一组数据(各种numpy数据类型) # 以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成,仅由一组数据即可产生简单的series # DataF…