#-*- coding: utf-8 -*- #对数据进行基本的探索 #返回缺失值个数以及最大最小值 import pandas as pd datafile= '../data/air_data.csv' #航空原始数据,第一行为属性标签 resultfile = '../tmp/explore.xls' #数据探索结果表 data = pd.read_csv(datafile, encoding = 'utf-8') #读取原始数据,指定UTF-8编码(需要用文本编辑器将数据装换为UTF-8

一.疑惑    今天在看<Python Cookbook>第四章Python技巧的4.7小节时,发现一段初看起来让人疑惑的代码.该小节的任务是将一个包含列表(行)的列表,转换成一个新的列表.新的列表包含了同样的行,但是其中一些列被删除或者重新排序了.让人疑惑的代码如下: listOfRows = [[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]] listOfRows[:] = [[row[0], row[3], row[2]] for row in listOfRows

1.获取行或列数据 loc——通过行标签索引行数据 iloc——通过行号索引行数据 ix——通过行标签或者行号索引行数据(基于loc和iloc 的混合) 同理,索引列数据也是如此! import pandas as pd data=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] index=['a','b','c']#行号 columns=['d','e','f']#列号 df=pd.DataFrame(data,index=index,columns=columns)#生成一个数据框 输出

我们有以下判断条件,我们想要更改B中的数, 而更改的位置是取决于 A 的. 对于A大于4的位置. 更改B在相应位置上的数为0. df.B[df.A>4] = 0

解释器下运行以下代码:list1 = [4,5,6,7,8,9] list1[2:5] = ['a','b','c']结果是:[4, 5, 'a', 'b', 'c', 9]

最近使用pandas,一直搞不清楚其中几种切片方法的区别,今天专门看了一下. 0. 把Series的行index或Dataframe的列名直接当做属性来索引. 如: s.index_name df.column_name 但是这种方法索引的名字可能会与自带的方法冲突,比如min,max等等,所以可能会失效.另外,在新版本中,这种索引方法不能作为左值. 1. df[]直接索引 直接索引索引的是列,方口号里面的内容一般是列索引名.也可以接受一个列名组成的list来接受多个列名. df['A'] df

切片,就像面包,给几刀,切成一片一片,可以做成吐司,也可以做成三明治,口味更佳: 列表(list).元组(tuple).字符串(str)都能进行切片,得到子片段,实际上切片操作比想象的要强大很多,能取值,亦能赋值. 忽略最后一个元素 切片是用下标和冒号来描述的,比如s[2:13].对于2, 3, ..., 12这个序列,表达为[2, 13),左闭右开,比[2, 12]和(1, 13)都更合理,理由如下: 上限减去下限等于元素个数,比如13 - 2 = 11,刚好就有11个元素. 连续的范围没有重

array,list,dataframe索引切片操作 2016年07月19日——智浪文档 list,一维,二维array,datafrme,loc.iloc.ix的简单探讨 Numpy数组的索引和切片介绍: 从最基础的list索引开始讲起,我们先上一段代码和结果: a = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] a[:5:-1] #step < 0,所以start = 9 a[0:5:-1] #指定了start = 0 a[1::-1] #step < 0,所以stop = 0 输出: [

目录 numpy模块 二维数组 numpy数组的属性 T 数组的装置 dtype 数组元素的数据类型 size 数组元素的个数 ndim 数组的维数 shape数组的维度大小 astype 类型转换 切片 赋值 数组的合并 通过函数创建numpy数组 numpy数组运算 numpy.random生成随机数 matplotlib模块 条形图bar 直方图hist 折线图plot 散点图scatter+直线图plot pandas模块 numpy模块 用来数据分析,对numpy数组(矩阵) impo

一.数据丢失分类 1)nd中分为两种:None和np.nan(NaN) 其中,None是python中的对象,是一个object:而nan是一个float类型 两种不同的类型,运算速度也是不同的 2)pandas中两种都视作NaN(np.nan) 二.数据丢失处理 通过控制columns来创建有NaN的数据: 通过loc切片赋值来处理部分NaN数据: 1.与空相关的方法 检测: isnull()和notnull() 如何检测df中哪些行中存在空行? df.isnull().any(axis=1)

一:pandas 两种数据结构:series和dataframe series:索引(索引自动生成)和标签(人为定义)组成---返回一个对象 obj = pd.Series([1,2,3,4]) obj # 结果 0 1 1 2 2 3 3 4 dtype: int64 obj = pd.Series(["姓名","年龄","身高","体重"]) obj # 结果 0 姓名 1 年龄 2 身高 3 体重 dtype: obje

数据(array)与切片(slice) 数组声明: ArrayType   = "[" ArrayLength "]" ElementType . 例如: var a [32] int var b [3][5] int   在Go和C中,数组的工作方式有几个重要的差别.在Go中, (1)数组是值类型.将一个数组赋值给另一个,会拷贝所有的元素. (2) 如果你给函数传递一个数组,其将收到一个数组的拷贝,而不是它的指针. (3)数组的大小是其类型的一部分,类型[10]i

当重新学习了计算机基础课程<数据结构和算法分析>后再来看这篇自己以前写的博文,发现错误百出.python内置数据类型之所以会有这些特性,归根结底是它采用的是传递内存地址的方式,而不是传递真实值的方式.list使用的是动态顺序存储方式,每一个下标位置存储的是实际值的内存地址,而不是值的本体. 大家都知道,在python中复制一个对象有多种方法,其中常用的是赋值.浅拷贝和深拷贝,这三者之间有哪些区别和哪些坑呢? 首先,定义一下: 赋值:  a =1    b =a    a赋值给了b 浅拷贝: a

GO中的数组切片可以看做是功能更强大的数组,在append数据时,可以自动调整内存大小以适应数据实际大小,有些类似于C#中的List<T>. GO 中数组切片的“容量”与实际储存的大小可以不同,比如一个杯子容量是500ml,实际只装了200ml的水. 数组切片的基本用法: fmt.Println("数组切片可以看做是一种比普通数组更强大的数组")     //数组切片     fmt.Println("数组切片:")     fmt.Println(&q

导读:切片系列文章连续写了三篇,本文是对它们做的汇总.为什么要把序列文章合并呢?在此说明一下,本文绝不是简单地将它们做了合并,主要是修正了一些严重的错误(如自定义序列切片的部分),还对行文结构与章节衔接做了大量改动,如此一来,本文结构的完整性与内容的质量都得到了很好的保证. 众所周知,我们可以通过索引值(或称下标)来查找序列类型(如字符串.列表.元组…)中的单个元素,那么,如果要获取一个索引区间的元素该怎么办呢? 切片(slice)就是一种截取索引片段的技术,借助切片技术,我们可以十分灵活地处理

Numpy [数组切片] In [115]: a = np.arange(12).reshape((3,4)) In [116]: a Out[116]: array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]]) In [117]: a[1:,1:3] Out[117]: array([[ 5, 6], [ 9, 10]]) In [118]: [布尔值索引]找出数据中大于5的元素 In [134]: a = [ random.randint(

3.1 数组--固定大小的连续空间 3.1.1 声明数组 写法 var 数组变量名 [元素数量]T 说明: 变量名就是使用时的变量 元素的数量可以是表达式,最后必须为整型数值 T 可是是任意基本类型,包括数组本身,即可为多维数组 package main import ( "fmt" ) func main() { ]string fmt.Println(team) // [ ] // 获取数组长度 -- len() fmt.Println(len(team)) // 5 // 添加元

2018-12-31 更新声明:切片系列文章本是分三篇写成,现已合并成一篇.合并后,修正了一些严重的错误(如自定义序列切片的部分),还对行文结构与章节衔接做了大量改动.原系列的单篇就不删除了,毕竟也是有单独成篇的作用.特此声明,请阅读改进版—— Python进阶:全面解读高级特性之切片!https://mp.weixin.qq.com/s/IRAjR-KHZBPEEkdiofseGQ 切片是 Python 中最迷人最强大最 Amazing 的语言特性(几乎没有之一),在<Python进阶:切片的

2018-12-31 更新声明:切片系列文章本是分三篇写成,现已合并成一篇.合并后,修正了一些严重的错误(如自定义序列切片的部分),还对行文结构与章节衔接做了大量改动.原系列的单篇就不删除了,毕竟也是有单独成篇的作用.特此声明,请阅读改进版—— Python进阶:全面解读高级特性之切片!https://mp.weixin.qq.com/s/IRAjR-KHZBPEEkdiofseGQ 众所周知,我们可以通过索引值(或称下标)来查找序列类型(如字符串.列表.元组...)中的单个元素,那么,如果要获

引用文章:https://mp.weixin.qq.com/s/NZ371nKs_WXdYPCPiryocw 切片基础法则: (1)公式,禁止0. (2)i, n同号:从序列的第i位索引起,向右取n-i位,按m间隔过滤. i, n异号:从序列的第i位索引起,向右取(len(list)-n)-i位,按m间隔过滤. 切片法则推导: (1)当m>0,且 i>0 时:从第 i 位起,取 n-i 位元素(i, n同号)  |  取 (lenlist)-n)-i 位元素(i, n异号): (2)当m>

'''列表赋值:不会创建新对象两个列表的内存地址一样'''# lst1 = ["apple", "banana", ["blueberry", "strawberry"]]# lst2 = lst1# print(lst1)# print(lst2)# print(id(lst1))# print(id(lst2))# lst1.append("watermelon")# print(lst1)# prin