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pandas中的缺失值处理

在真实的数据中,往往会存在缺失的数据。...pandas在设计之初,就考虑了这种缺失值的情况,默认情况下,大部分的计算函数都会自动忽略数据集中的缺失值,同时对于缺失值也提供了一些简单的填充和删除函数,常见的几种缺失值操作技巧如下 1....默认的缺失值 当需要人为指定一个缺失值时,默认用None和np.nan来表示,用法如下 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd # None被自动识别为...缺失值的删除 通过dropna方法来快速删除NaN值,用法如下 >>> a.dropna() 0 1.0 1 2.0 dtype: float64 # dropna操作数据框时,可以设置axis参数的值...中的大部分运算函数在处理时,都会自动忽略缺失值,这种设计大大提高了我们的编码效率。

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    Pandas中替换值的简单方法

    使用内置的 Pandas 方法进行高级数据处理和字符串操作 Pandas 库被广泛用作数据处理和分析工具,用于从数据中清理和提取特征。 在处理数据时,编辑或删除某些数据作为预处理步骤的一部分。...为此,Pandas 提供了多种方法,您可以使用这些方法来处理 DataFrame 中所有数据类型的列。 在这篇文章中,让我们具体看看在 DataFrame 中的列中替换值和子字符串。...当您想替换列中的每个值或只想编辑值的一部分时,这会派上用场。 如果您想继续,请在此处下载数据集并加载下面的代码。...Pandas 中的 replace 方法允许您在 DataFrame 中的指定系列中搜索值,以查找随后可以更改的值或子字符串。...首先,让我们快速看一下如何通过将“Of The”更改为“of the”来对表中的“Film”列进行简单更改。

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    Pandas中的数据分类

    公众号:尤而小屋 作者:Peter 编辑:Pete 大家好,我是Peter~ 本文中介绍的是Categorical类型,主要实现的数据分类问题,用于承载基于整数的类别展示或编码的数据,帮助使用者获得更好的性能和内存使用...--MORE--> 背景:统计重复值 在一个Series数据中经常会出现重复值,我们需要提取这些不同的值并且分别计算它们的频数: import numpy as np import pandas as...Categories对象 有4种取值情况 看到整个数据的最大值和最小值分别在头尾部 # 在上面的4分位数中使用四分位数名称:Q1\Q2\Q3\Q4 bins\_2 = pd.qcut(data1,4...,也就是one-hot编码(独热码);产生的DataFrame中不同的类别都是它的一列,看下面的例子: data4 = pd.Series(["col1","col2","col3","col4"] \...category Categories (4, object): ['col1', 'col2', 'col3', 'col4'] pd.get\_dummies(data4) # get\_dummies:将一维的分类数据转换成一个包含虚拟变量的

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    【Python】基于某些列删除数据框中的重复值

    # coding: utf-8 import os #导入设置路径的库 import pandas as pd #导入数据处理的库 import numpy as np #...导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv('name.csv...从结果知,参数为默认值时,是在原数据的copy上删除数据,保留重复数据第一条并返回新数据框。 感兴趣的可以打印name数据框,删重操作不影响name的值。...结果和按照某一列去重(参数为默认值)是一样的。 如果想保留原始数据框直接用默认值即可,如果想直接在原始数据框删重可设置参数inplace=True。...但是对于两列中元素顺序相反的数据框去重,drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型的数据去重问题,参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值。 -end-

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    Pandas中的数据转换

    import pandas as pd import numpy as np 一、⭐️apply函数应用 apply是一个自由度很高的函数 对于Series,它可以迭代每一列的值操作: df = pd.read_csv...中的axis参数=0时,永远表示的是处理方向而不是聚合方向,当axis='index'或=0时,对列迭代对行聚合,行即为跨列,axis=1同理 二、⭐️矢量化字符串 为什么要用str属性 文本数据也就是我们常说的字符串...pattern / regex的出现 repeat() 重复值(s.str.repeat(3)等同于x * 3 t2 >) pad() 将空格添加到字符串的左侧,右侧或两侧 center() 相当于str.center...Series中的每个字符串 slice_replace() 用传递的值替换每个字符串中的切片 count() 计数模式的发生 startswith() 相当于每个元素的str.startswith(pat...(c)将(b)中的ID列结果拆分为原列表相应的5列,并使用equals检验是否一致。

    13510

    Django Rest Framework中嵌套关系的JSON序列化

    在 Django Rest Framework (DRF) 中,处理嵌套关系的 JSON 序列化是一个常见需求。以下是如何实现嵌套关系序列化的详细说明,包括序列化器定义、模型关系以及常见用法。...return self.jobmst_name class Meta: managed = False db_table = 'jobmst'我们希望能够将这两个模型的数据序列化成一个嵌套的...例如,访问URL http://localhost/TidalDEV/,会返回所有Jobmst和Jobdtl模型数据的JSON序列化结果。...访问URL http://localhost/TidalDEV/50244/,会返回Jobmst和Jobdtl模型数据的JSON序列化结果,其中Jobmst的jobmst_id为50244。...总结通过以上步骤,我们实现了在Django Rest Framework中对嵌套关系的JSON序列化。这为我们提供了更加灵活的方式来处理复杂的数据结构,并将其转换为JSON格式。

    11010

    sql中的嵌套查询_sql的多表数据嵌套查询

    今天纠结了好长时间 , 才解决的一个问题 , 问题原因是 求得多条数据中, 时间和日期是最大的一条数据 先前是以为只要msx 函数就可以解决的 , Select * from tableName..., 因为测试的时候是一天中的两条数据, 没有不同的日期,所以当日以为是正确的 ,然而第二天写入数据了,要取出数据,却发现没有数据, 返回空的行, 以为都是代码又有问题 了,找了半天都没有 ,仔细看看了存储过程中的代码...,发现这样返回的数据的确是空的。...这个是嵌套查询的语句。 先执行的是外部查询的语句 。 比如说有三条信息.用上面写的语句在SQL分析器中执行 分析下这样的查询 先查找的是 日期 , 日期最大是下面两条语句 。 在对比时间 。...发现时间最大的只有一 条数据, 这样第二条数据就理所当然的被取出来了。 这个是当时测试的结果 但后来我修改了数据 。第二天测试发现,数据为空了。 没有数据 。

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    【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值

    最近公司在做关联图谱的项目,想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值,两列中元素的顺序可能是相反的。...本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复值的问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3列的数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...二、基于两列删除数据框中的重复值 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径的库 import pandas as pd #导入数据处理的库...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...从上图可以看出用set替换frozense会报不可哈希的错误。 三、把代码推广到多列 解决多列组合删除数据框中重复值的问题,只要把代码中取两列的代码变成多列即可。

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    用过Excel,就会获取pandas数据框架中的值、行和列

    在Excel中,我们可以看到行、列和单元格,可以使用“=”号或在公式中引用这些值。...在Python中,数据存储在计算机内存中(即,用户不能直接看到),幸运的是pandas库提供了获取值、行和列的简单方法。 先准备一个数据框架,这样我们就有一些要处理的东西了。...df.columns 提供列(标题)名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度,在本例中为4行5列。 图3 使用pandas获取列 有几种方法可以在pandas中获取列。...因为我们用引号将字符串(列名)括起来,所以这里也允许使用带空格的名称。 图5 获取多列 方括号表示法使获得多列变得容易。语法类似,但我们将字符串列表传递到方括号中。...在pandas中,这类似于如何索引/切片Python列表。 要获取前三行,可以执行以下操作: 图8 使用pandas获取单元格值 要获取单个单元格值,我们需要使用行和列的交集。

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    如何将MV中的音频添加到EasyNVR中做直播背景音乐?

    EasyNVR已经支持自定义上传音频文件,可以做慢直播场景使用,前两天有一个开发者提出一个问题:想把一个MV中的音频拿出来放到EasyNVR中去做慢直播。...经过我们的共同研究之后,终于想出一个办法,就是先将这个音乐提取出来,再添加进EasyNVR中。...我们采用的是ffmpeg命令行的方法拿到AAC数据,具体命令如下: ffmpeg -i input-video.mp4 -vn -acodec copy output-audio.aac 将获取的AAC...不得不说ffmpeg就是强大,ffmpeg是专门用于处理音视频的开源库,既可以使用它的API对音视频进行处理,也可以使用它提供的工具,如 ffmpeg,ffplay,ffprobe,来编辑你的音视频文件...如果大家对我们的开发及产品编译比较感兴趣的话,可以关注我们博客,我们会不定期在博客中分享我们的开发经验和一些功能的使用技巧,欢迎大家了解。

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    如何使用StreamSets实时采集Kafka中嵌套JSON数据并写入Hive表

    并入库Kudu》和《如何使用StreamSets实时采集Kafka数据并写入Hive表》,本篇文章Fayson主要介绍如何使用StreamSets实时采集Kafka中嵌套的JSON数据并将采集的数据写入...配置数据格式化方式,写入Kafka的数据为JSON格式,所以这里选择JSON ? 3.添加JavaScript Evaluator模块,主要用于处理嵌套的JSON数据 ?...编写JSON数据解析代码,将嵌套JSON解析为多个Record,传输给HiveMetadata ?...将嵌套的JSON数据解析为3条数据插入到ods_user表中。...5.总结 ---- 1.在使用StreamSets的Kafka Consumer模块接入Kafka嵌套的JSON数据后,无法直接将数据入库到Hive,需要将嵌套的JSON数据解析,这里可以使用Evaluator

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    Pandas中如何查找某列中最大的值?

    一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题,问题如下:譬如我要查找某列中最大的值,如何做? 二、实现过程 这里他自己给了一个办法,而且顺便增加了难度。...print(df[df.点击 == df['点击'].max()]),方法确实是可以行得通的,也能顺利地解决自己的问题。...顺利地解决了粉丝的问题。 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题,感谢【瑜亮老师】给出的思路,感谢【莫生气】、【添砖java】、【冯诚】等人参与学习交流。

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