dropna(thresh=n) 的用法

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1.预备知识-python核心用法常用数据分析库(上) 目录 1.预备知识-python核心用法常用数据分析库(上) 概述实验环境任务一:环境安装与配置 [实验目标] [实验步骤] 任务二:Pandas数据分析实战 [任务目标] [任务步骤] 概述 Python 是当今世界最热门的编程语言,而它最大的应用领域之一就是数据分析.在python众多数据分析工具中,pandas是python中非常常用的数据分析库,在数据分析,机器学习,深度学习等领域经常被使用.使用 Pandas 我们可以 Exc…

Pandas之Dropna滤除缺失数据

import pandas as pd import numpy as np from numpy import nan as NaN 一.处理Series对象通过dropna()滤除缺失数据 from numpy import nan as NaN se1=pd.Series([4,NaN,8,NaN,5]) print(se1) se1.dropna() 结果如下: 0 4.0 1 NaN 2 8.0 3 NaN 4 5.0 dtype: float64 0 4.0 1 NaN 2 8.0…

python 数据分析3

本节概要 pandas简介安装 pip install pandas pandas的2个主要数据结构:DataFrame 和 Series Series series是一种类似于一维数组的对象,它由一组数据以及一组与之相关的数据标签(索引)组成.仅由一组数组即可产生最简单的Series: obj = Series([4, 7, 9, -1]) print(obj) 0 4 1 7 2 9 3 -1 dtype: int64 Series的字符串表现形式为索引在左边,值在右边.没有设定索引,会自…

利用python进行数据分析之pandas入门

转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/26100976 目录: 5.1 pandas 的数据结构介绍5.1.1 Series5.1.2 DataFrame5.1.3索引对象5.2基本功能 5.2.1重新索引5.2.2丢弃指定轴上的项5.2.3索引.选取和过滤5.2.4算术运算和数据对齐5.2.4.1在算术方法中填充值5.2.4.2 DataFrame和Series之间的运算5.2.5函数应用和映射5.2.6排序和排名5.2.7带有重复的轴索引5.3汇总和计算描述性统计5.…

二、pandas入门

import numpy as np import pandas as pd Series: #创建Series方法1 s1=pd.Series([1,2,3,4]) s1 # 0 1 # 1 2 # 2 3 # 3 4 # dtype: int64 s1.values#array([1, 2, 3, 4], dtype=int64) s1.index#RangeIndex(start=0, stop=4, step=1) #创建Series方法2 s2=pd.Series(np.arange(…

利用Python进行数据分析-Pandas(第四部分-数据清洗和准备)

在数据分析和建模的过程中,相当多的时间要用在数据准备上:加载.清理.转换以及重塑上.这些工作会占到分析时间的80%或更多.有时,存储在文件和数据库中的数据的格式不适合某个特定的任务.研究者都选择使用编程语言(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和内置的Python标准库提供了一组高级的.灵活的.快速的工具,可以让你轻松地将数据变为想要的格式. 在本部分,我们会讨论处理缺失数据.重复数据.字符串操作和其他分…