https://blog.csdn.net/donghf1989/article/details/51167083/ .使用0替代缺失值(当然你可以用任意一个数字代替NaN) df.fillna(0) 3.用一个字符串代替缺失值 df.fillna('missing')…

1. DataFrame 处理缺失值  dropna() df2.dropna(axis=0, how='any', subset=[u'ToC'], inplace=True) 把在ToC列有缺失值的行去掉 补充:还可以用df.fillna()来把缺失值替换为某个特殊标记 df = df.fillna("missing") # 用字符串替代 df = df.fillna(df.mean()) # 用均值或者其它描述性统计值替代 2. 根据某维度计算重复的行   duplicated(…

1.导入两个数据分析重要的模块import numpy as npimport pandas as pd2.创建一个时间索引,所谓的索引(index)就是每一行数据的id,可以标识每一行的唯一值dates = pd.date_range('20161024',periods=6)3.创建一个6X4的数据:randn函数用于创建随机数,参数表示行数和列数,dates是上一步创建的索引列df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,column…

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/4868348.html 第一章 准备工作 今天开始码这本书--<利用python进行数据分析>.R和python都得会用才行,这是码这本书的原因.首先按照书上说的进行安装,google下载了epd_free-7.3-1-win-x86.msi,译者建议按照作者的版本安装,EPDFree包括了Numpy,Scipy,matplotlib,Chaco,IPython.这里的pandas需要自己安装,对应版本为pandas-0.…

一.本节用到的基础知识 1.逐行读取文件 for line in open('E:\Demo\python\json.txt'): print line 2.解析json字符串 Python中有一些内置模块可以非常便捷地将json字符串转换为Python对象.比如json模块中的json.relaods()方法可以将json字符串解析为相应的字典. import json s='{ "a": "GoogleMaps\/RochesterNY", "c&qu…

该示例所用的数据可从该链接下载,提取码为3y90,数据说明可参考该网页.该示例的“模型调参”这一部分引用了这篇博客的步骤. 数据前处理 导入数据 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.cross_validation import train_test_split ### Load data ### Split the data to train and test sets data = pd.read_csv('data/loa…

本文数据源及分析方法均参考<利用python进行数据分析>一书.但我重新对数据分析目标和步骤进行了组织,可以更加清晰的呈现整个挖掘分析流程. 分析对象为美国某短域名网站记录的短域名生成数据(http://1usagov.measuredvoice.com/).数据基本结构如下,可以看到内容包括所用浏览器和操作系统(’a’).用户所在时区(’tz’)等信息. records[0] #[Out]# {u'a': u'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) Apple…

本博客是博主在学习了两篇关于 "House Prices: Advanced Regression Techniques" 的教程 (House Prices EDA 和 Comprehensive data exploration with Python )后的总结,重点在于探究如何分析真实数据的分布以及如何对数据进行预处理,同时强化 pandas 和 seaborn 包的操作技巧. 1 了解数据的基本统计信息 利用pandas读取数据: import pandas as pd im…

import pandas as pd data = pd.read_csv("F:\\python3_pachongAndDatareduce\\data\\pandas data\\hz_weather.csv")print(data.head())a = data.stack()print(a)b = a.unstack()print(b) import pandas as pd data = pd.read_csv("F:\\python3_pachongAndDat…

Kaggle(一) 房价预测 (随机森林.岭回归.集成学习)  项目介绍:通过79个解释变量描述爱荷华州艾姆斯的住宅的各个方面,然后通过这些变量训练模型, 来预测房价.   kaggle项目链接:https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques 数据描述: train.csv - 训练集 test.csv - 测试集 一.加载数据 #加载必要库 import pandas as pd import numpy…