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Python数据分析之数据预处理(数据清洗、数据合并、数据重塑、数据转换)学习笔记

数据重塑3.1 重塑层次化索引3.1.1 stack()方法3.1.2 unstack()方法    3.2 轴向旋转3.2.1 pivot()方法   4....drop_duplicates()方法用于删除重复值。 ​ 它们的判断标准是一样的,即只要两条数中所有条目的值完全相等,就判断为重复值。 ...,所以该方法返回一个由布尔值组成的Series对象,它的行索引保持不变,数据则变为标记的布尔值  强调注意:  ​ (1)只有数据表中两个条目间所有列的内容都相等时,duplicated()方法才会判断为重复值...(2)duplicated()方法支持从前向后( first)和从后向前(last)两种重复值查找模式,默认是从前向后查找判断重复值的。换句话说,就是将后出现的相同条目判断为重复值。 ...数据重塑  3.1 重塑层次化索引  ​ Pandas重塑层次化索引的操作主要是 stack()方法和 unstack()方法,前者是将数据的列“旋转”为行,后者是将数据的行“旋转”为列。

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    数据科学 IPython 笔记本 7.13 向量化字符串操作

    包含的功能可以解决向量化字符串操作的这种需求,以及通过包含字符串的 Pandas Series和Index对象的str属性,来正确处理缺失数据。...repeat() 重复值 normalize() 返回字符串的 Unicode 形式 pad() 在字符串的左侧,右侧或两侧添加空格 wrap() 将长字符串拆分为长度小于给定宽度的行 join()...as e: print("ValueError:", e) ''' ValueError: Trailing data ''' 哦!...我们可以这样做的一种方法是,实际构造一个包含所有这些 JSON 条目的字符串表示,然后用pd.read_json加载整个东西: # 将整个文件读入 Python 数组中 with open('recipeitems-latest.json...这表明,在数据科学中,清理和修改现实世界的数据通常包含大部分工作,而 Pandas 提供的工具可以帮助你有效地完成这项工作。

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    数据科学 IPython 笔记本 7.9 组合数据集:连接和附加

    Series和DataFrame是考虑到这类的操作而构建的,而 Pandas 包含的函数和方法使得这种数据整理变得快速而直接。...拥有函数pd.concat(),它的语法与np.concatenate类似,但是包含了一些我们将要讨论的选项: # Pandas v0.18 中的签名 pd.concat(objs, axis=0,...重复索引 np.concatenate和pd.concat之间的一个重要区别是,Pandas 的连接保留了索引,即使结果会有重复索引!...将重复捕获为错误 如果你想简单地验证,pd.concat()结果中的索引不重叠,你可以指定verify_integrity标志。将此设置为True,如果存在重复索引,则连接将引发异常。...print("ValueError:", e) ''' ValueError: Indexes have overlapping values: [0, 1] ''' 忽略索引 有时索引本身无关紧要

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    业界使用最多的Python中Dataframe的重塑变形

    读取数据: from collections import OrderedDict from pandas import DataFrame import pandas as pd import numpy...color black blue red item Item1 None 2 1 Item2 4 None 3 将上述数据中的bm也包含进来...data.pivot(index='item', columns='color', values='user') <============================================== ValueError...因此,必须确保我们指定的列和行没有重复的数据,才可以用pivot函数 pivot_table方法实现了类似pivot方法的功能 它可以在指定的列和行有重复的情况下使用 我们可以使用均值、中值或其他的聚合函数来计算重复条目中的单个值...from pandas import DataFrame import pandas as pd import numpy as np # 建立多个行索引 row_idx_arr = list(zip

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    Python—关于Pandas的缺失值问题(国内唯一)

    是否还有其他类型的丢失数据不太明显(无法通过Pandas轻松检测到)? 了说明我的意思,让我们开始研究示例。 我们要使用的数据是非常小的房地产数据集。...Pandas会将空单元格和“NA”类型都识别为缺失值。下面,我将介绍一些Pandas无法识别的类型。 非标准缺失值 有时可能是缺少具有不同格式的值的情况。...要尝试将条目更改为整数,我们使用。int(row) 如果可以将值更改为整数,则可以使用Numpy's将条目更改为缺少的值。np.nan 另一方面,如果不能将其更改为整数,我们pass将继续。...您会注意到我使用try和except ValueError。这称为异常处理,我们使用它来处理错误。 如果我们尝试将一个条目更改为一个整数并且无法更改,则将ValueError返回a,并且代码将停止。...这是用于修改现有条目的首选Pandas方法。有关此的更多信息,请查看Pandas文档。 现在,我们已经研究了检测缺失值的不同方法,下面将概述和替换它们。

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    通过支持向量回归和LSTM进行股票价格预测

    as pd import pandas_datareader.data as web import datetime import numpy as np from matplotlib import...和pandas_data读者可以获取和分析我们的库存数据 datetime用于修复数据分析的库存日期 numpy重塑我们的数据以提供给我们的神经网络 matplotlib用于绘制和可视化我们的数据 警告忽略弹出的任何不需要的警告...https://matplotlib.org/3.1.1/gallery/style_sheets/ggplot.html 然后使用pandas_datareader作为'web'来使用DataReader...因此,基本上X_train数组中的每个索引包含36天收盘价格的数组,y_train数组包含时间步骤后一天的收盘价。...因此,给神经网络一个X_test数组,其中每个索引包含36天的收盘价格。y_test是36天价格的价值。 然后,将原始y值存储在org_y变量中。将绘制此图并将这些值与模型预测的价格值进行比较。

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    《利用Python进行数据分析·第2版》第5章 pandas入门5.1 pandas的数据结构介绍5.2 基本功能5.3 汇总和计算描述统计5.4 总结

    的Index可以包含重复的标签: In [89]: dup_labels = pd.Index(['foo', 'foo', 'bar', 'bar']) In [90]: dup_labels Out...每个索引都有一些方法和属性,它们可用于设置逻辑并回答有关该索引包含的数据的常见问题。表5-2列出了这些函数。 ?...Finance的股票价格和成交量,使用的是pandas-datareader包(可以用conda或pip安装): conda install pandas-datareader 我使用pandas_datareader...参阅pandas-datareader文档,可以学习最新的功能。...,从可能包含重复值的数组到另一个不同值的数组: In [260]: to_match = pd.Series(['c', 'a', 'b', 'b', 'c', 'a']) In [261]: unique_vals

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    详解python中的pandas.read_csv()函数

    数据聚合:Pandas能够轻松地对数据进行聚合操作,如求和、平均、最大值、最小值等。 数据重塑Pandas提供了灵活的数据重塑功能,包括合并、分割、转换等。...数据重塑:使用pivot_table、melt等函数重塑数据。 时间序列功能:使用date_range、resample等函数处理时间序列数据。...header:列名行的索引,默认为0。 index_col:用作行索引的列名。 usecols:需要读取的列名列表或索引。 dtype:列的数据类型。...数据类型转换:在读取数据时,Pandas可能无法自动识别数据类型,这时可以通过dtype参数指定。 性能考虑:对于非常大的CSV文件,考虑使用分块读取或优化数据处理流程以提高性能。...日期时间列:如果CSV文件包含日期时间数据,可以使用parse_dates参数将列解析为Pandas的datetime类型。

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    Pandas

    数据结构 Pandas的核心数据结构有两类: Series:一维标签数组,类似于NumPy的一维数组,但支持通过索引标签的方式获取数据,并具有自动索引功能。...Pandas支持多种数据合并和重塑操作: 合并多个表的数据: merged_df = pd.merge (df1, df2, on='common_column') 重塑表格布局: reshaped_df...DataFrame: DataFrame是Pandas的主要数据结构,用于执行数据清洗和数据操作任务。 它是一个二维表格结构,可以包含多列数据,并且每列可以有不同的数据类型。...处理重复数据: 使用duplicated()方法检测重复行,并使用drop_duplicates()方法删除重复行。 异常值处理: 使用箱线图(Boxplot)识别并处理异常值。...此外,Pandas提供了丰富的数据处理和清洗方法,包括缺失数据的处理、数据重塑、合并、切片和索引等。

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    pandas系列11-cutstackmelt

    pandas系列10-数值操作2 本文是书《对比Excel,轻松学习Python数据分析》的第二篇,主要内容包含 区间切分 插入数据(行或列) 转置 索引重塑 长宽表转换 区间切分 Excel Excel...pandas中还可以通过直接给某列字段赋值的方式实现 ?...Python pandas中的转置只需要调用.T方法即可 ? 索引重塑 所谓的索引重塑就是将原来的索引重新进行构造。两种常见的表示数据的结构: 表格型 树形 下面?...是树形的结构示意图:将原来表格型的列索引也变成了行索引,其实就是给表格型数据建立层次化索引 ?...把数据从表格型数据转换到树形数据的过程,称之为重塑reshape stack 该过程在Excel中无法实现,在pandas中是通过\color{red}{stack}方法实现的 ?

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    Pandas 2.2 中文官方教程和指南(十一·二)

    一个具有一个参数(调用的 Series 或 DataFrame)的callable函数,并返回用于索引的有效输出(上述之一)。 一个元组,包含行(和列)索引,其元素是上述输入之一。...注意 在应用可调用对象之前,将元组键解构为行(和列)索引,因此无法从可调用对象中返回元组以索引行和列。 从具有多轴选择的对象中获取值使用以下表示法(以.loc为例,但.iloc也适用)。...这是一种严格的包含协议。每个请求的标签必须在索引中,否则将引发KeyError。在切片时,如果存在于索引中,则起始边界和停止边界都将包括。整数是有效标签,但它们指的是标签而不是位置。...pandas 提供了一套方法,以便获得纯整数索引。语义紧随 Python 和 NumPy 的切片。这些是基于 0 的索引。在切片时,起始边界是包含的,而上限是不包含的。...索引对象 pandas 的 Index 类及其子类可视为实现了一个有序多重集。允许存在重复值。 Index 还提供了进行查找、数据对齐和重新索引所必需的基础设施。

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    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....索引上的合并 DataFrame有merge和join索引合并。 4. 重塑和轴向旋转 有许多用于重新排列表格型数据的基础运算。这些函数也称作重塑(reshape)或轴向旋转(pivot)运算。...4.1 重塑层次化索引 层次化索引为DataFrame数据的重排任务提供了良好的一致性方式。主要两种功能: stack:将数据的列“旋转”为行。...实现矢量化的元素获取操作:要么使用str.get,要么使用str属性上使用索引

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    干货!直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

    大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力,但许多人可能无法利用所有这些能力。...这意味着Pivot无法处理重复的值。 ? 旋转名为df 的DataFrame的代码 如下: ? 记住:Pivot——是在数据处理领域之外——围绕某种对象的转向。...考虑一个二维矩阵,其一维为“ B ”和“ C ”(列名),另一维为“ a”,“ b ”和“ c ”(行索引)。 我们选择一个ID,一个维度和一个包含值的列/列。...融合二维DataFrame可以解压缩其固化的结构并将其片段记录为列表中的各个条目。 Explode Explode是一种摆脱数据列表的有用方法。...请注意,concat是pandas函数,而不是DataFrame之一。因此,它接受要连接的DataFrame列表。 如果一个DataFrame的另一列未包含,默认情况下将包含该列,缺失值列为NaN。

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