第三章 python数据规整化

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第三章 python数据规整化

本章概要 1.去重 2.缺失值处理 3.清洗字符型数据的空格 4.字段抽取去重把数据结构中,行相同的数据只保留一行函数语法: drop_duplicates() #导入pandas包中的read_csv函数 from pandas import read_csv df=read_csv('路径') #找出行重复的位置 dIndex=df.duplicated() #也可根据某些列,找出重复的位置 dIndex=df.duplicated('age') dIndex=df.duplicate…

《python for data analysis》第七章，数据规整化

<利用Python进行数据分析>第七章的代码. # -*- coding:utf-8 -*-# <python for data analysis>第七章, 数据规整化 import pandas as pdimport numpy as npimport time start = time.time()# 1.合并数据集,有merge.join.concat三种方式# 1.1.数据库风格的dataframe合并(merge & join)# merge函数将两个dataf…

Python之数据规整化：清理、转换、合并、重塑

Python之数据规整化:清理.转换.合并.重塑 1. 合并数据集 pandas.merge可根据一个或者多个不同DataFrame中的行连接起来. pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起. 实例方法combine_first可以将重复数据编接在一起,用一个对象中的值填充另一个对象中的缺失值. 2. 数据风格的DataFrame合并操作 2.1 数据集的合并(merge)或连接(jion)运算时通过一个或多个键将行链接起来的.如果没有指定,merge就会将重叠列的列名当做键…

MVC5+EF6 简易版CMS（非接口）第三章：数据存储和业务处理

目录简易版CMS后台管理系统开发流程 MVC5+EF6 简易版CMS(非接口) 第一章:新建项目 MVC5+EF6 简易版CMS(非接口) 第二章:建数据模型 MVC5+EF6 简易版CMS(非接口) 第三章:数据存储和业务处理 MVC5+EF6 简易版CMS(非接口) 第四章:使用业务层方法,以及关联表解决方案先来了解下各项的引用关系 FytCms.DALMSSQL=>Domain.Entity.EntityFramework BusinessLogic.Server=>FytCms.D…

利用python进行数据分析之数据规整化

数据分析和建模大部分时间都用在数据准备上,数据的准备过程包括:加载,清理,转换与重塑. 合并数据集 pandas对象中的数据可以通过一些内置方法来进行合并: pandas.merge可根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来,实现类似于数据库中的连接操作. pandas.cancat表示沿着一条轴将多个对象堆叠到一起. 实例方法combine_first可以将重复数据编接在一起,用一个对象中的值填充另一个对象的缺失值. 下面将进行分别讲解: 1.数据库风格的DateFrame合并…

利用Python进行数据分析——数据规整化：清理、转换、合并、重塑(七)(1)

数据分析和建模方面的大量编程工作都是用在数据准备上的:载入.清理.转换以及重塑.有时候,存放在文件或数据库中的数据并不能满足你的数据处理应用的要求.很多人都选择使用通用编程语言(如Python.Perl.R或Java)或UNIX文本处理工具(如sed或awk)对数据格式进行专门处理.幸运的是,pandas和Python标准库提供了一组高级的.灵活的.高效的核心函数和算法,它们使你可以轻松地将数据规整化为正确的形式. 1.合并数据集 pandas对象中的数据能够通过一些内置的方式进行合并: pan…