Python Pandas 中级教程：数据清理与处理 Pandas 是一个强大的数据分析库，它提供了广泛的功能来处理、清理和分析数据。在实际数据分析项目中，数据清理是至关重要的一步。...在这篇博客中，我们将深入介绍 Pandas 中的一些中级数据清理和处理技术，通过实例演示如何应用这些技术来提高数据质量和可用性。 1. 安装 Pandas 首先，确保你已经安装了 Pandas。...数据探索 在开始清理数据之前，让我们先进行一些基本的数据探索： # 查看数据的前几行 print(df.head()) # 查看数据的基本信息 print(df.info()) # 描述性统计信息...处理缺失值 处理缺失值是数据清理中的一个重要环节。...在实际项目中，数据清理和处理是一个迭代的过程，需要根据具体情况灵活运用这些技术。希望这篇博客能够帮助你更好地掌握 Pandas 中级数据清理与处理的技能。
数据清理是数据分析过程中的关键步骤，它涉及识别缺失值、重复行、异常值和不正确的数据类型。获得干净可靠的数据对于准确的分析和建模非常重要。...本文将介绍以下6个经常使用的数据清理操作： 检查缺失值、检查重复行、处理离群值、检查所有列的数据类型、删除不必要的列、数据不一致处理 第一步，让我们导入库和数据集。...Pandas提供字符串方法来处理不一致的数据。 str.lower() & str.upper()这两个函数用于将字符串中的所有字符转换为小写或大写。...包含了丰富的函数和方法集来处理丢失的数据，删除重复的数据，并有效地执行其他数据清理操作。...使用pandas功能，数据科学家和数据分析师可以简化数据清理工作流程，并确保数据集的质量和完整性。 作者：Python Fundamentals
类似的，JSONPath也是用于从json数据中按照层次规则抽取数据的一种实用工具，在Python中我们可以使用jsonpath这个库来实现JSONPath的功能。...2.1 一个简单的例子 安装完成后，我们首先来看一个简单的例子，从而初探其使用方式： 这里使用到的示例json数据来自高德地图步行导航接口，包含了从天安门广场到西单大悦城的步行导航结果，原始数据如下，层次结构较深...JSONPath语句，配合jsonpath()便可以提取出对应信息，下面我们就来学习jsonpath中支持的常用JSONPath语法： 2.2 jsonpath中的常用JSONPath语法 为了满足日常提取数据的需求...，JSONPath中设计了一系列语法规则来实现对目标值的定位，其中常用的有： 「按位置选择节点」 在jsonpath中主要有以下几种按位置选择节点的方式： 功能 语法 根节点 $ 当前节点 @ 子节点...(@.polyline)][polyline,road]', result_type=None) 以上介绍的均为jsonpath库中的常规功能，可以满足基础的json数据提取需求，而除了jsonpath
引言 Pandas是数据分析中一个至关重要的库，它是大多数据项目的支柱。如果你想从事数据分析相关的职业，那么你要做的第一件事情就是学习Pandas。...通过这一课，您将会： 1、学会清理列索引； 2、学会处理缺失数据。 清理列索引 很多时候，数据集将具有包含符号、大小写单词、空格和拼写的冗长列名。...为了使通过列名选择数据更容易，我们可以花一点时间来清理它们的名称。...如何处理缺失的值 在研究数据时，您很可能会遇到缺失值或null值，它们实际上是不存在值的占位符。最常见的是Python的None或NumPy的np.nan，在某些情况下它们的处理方式是不同的。...可能会有这样的情况，删除每一行的空值会从数据集中删除太大的数据块，所以我们可以用另一个值来代替这个空值，通常是该列的平均值或中值。 让我们看看在revenue_millions列中输入缺失的值。
制定数据清理策略根据需求制定合理的数据清理策略，避免资源浪费。保留期限：设置文档的保留时间（如 30 天、90 天），定期清理过期文件。...分类清理：按文档类型或项目清理数据（如删除临时文件、归档旧文档）。冗余数据：清理重复或无用的文件。3. 自动化清理任务通过脚本或工具实现数据的自动化清理。...配置中添加清理逻辑：/path/to/documents/*.docx { daily rotate 7 compress missingok notifempty...手动清理数据在自动化清理之前，可以手动清理部分数据以释放空间。...# 查看系统日志journalctl -xe | grep cleanup # 查看工具日志cat /var/log/syslog | grep document 根据日志中的错误信息，采取相应措施。
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...) 语文 3 数学 2 英语 2 地理 1 dtype: int64 分类、字典编码 通过整数展现的方式，被称作分类或者字典编码。...： 指定DataFrame的一列为Categorical对象 通过pandas.Categorical来生成 通过构造函数from_codes，前提是你必须先获得分类编码数据 # 方式1 df2[...，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"] \
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...，Pandas 为 Series 提供了 str 属性，通过它可以方便的对每个元素进行操作。...比如，我想要将每个城市都转为小写，可以使用如下的方式。...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...常用到的函数有：map、apply、applymap。 map 是 Series 中特有的方法，通过它可以对 Series 中的每个元素实现转换。
一、引言在商业运营中，库存管理是至关重要的环节。有效的库存管理可以降低企业成本，提高资金周转率，增强企业的竞争力。...Pandas作为Python中强大的数据分析工具，在处理库存管理相关问题时具有极大的优势。本文将由浅入深地介绍Pandas在库存管理中的常见问题、常见报错及如何避免或解决，并通过代码案例进行解释。...二、常见问题（一）数据读取与存储数据来源多样在库存管理中，数据可能来自不同的渠道，如Excel表格、CSV文件、数据库等。对于初学者来说，可能会遇到不知道如何选择合适的数据读取方式的问题。...在库存管理中的应用非常广泛，从数据读取到数据清洗，再到数据查询与筛选等各个环节都发挥着重要作用。...掌握常见的问题及其解决方案，能够帮助我们更好地利用Pandas进行库存管理，提高库存管理的效率和准确性。同时，在实际操作中要不断积累经验，熟悉Pandas的各种功能，以便应对更复杂的库存管理需求。
如何正确的清理MySQL中的数据 1. 为什么删了数据，表文件大小没有变 1.1 数据删除流程 删除记录，只会将记录标记为删除，表示该位置可以服用。 数据数据页，表示数据页可以复用。...使用 delete 删除所数据，所有的数据页会被标记为可复用，但是磁盘空间的占用没有变化。 1.2 数据空洞 删除，插入等操作会使数据页上出现空元素，也叫做数据空洞。 2....如何避免数据空洞 假设数据表A中存在大量数据空洞，解决的办法就是重建表。 2.1 重建表的流程 建立临时文件，扫描表A主键的所有数据页。 利用表A的记录生成B+树，存储到临时文件X。...生成的临时文件的过程中，所有对表A的操作记录在日志文件中。 临时文件X生成后，将日志文件应用到临时文件，得到新的临时文件 用临时文件 替换表A的数据文件。...2.2 什么是Online DDL 在复制表的同时，将对表的操作，写入日志文件，之后再将日志文件应用到复制文件上，实现复制表的时候，不阻塞其他对表的写入操作，因此称为Online DDL。
导读 Pandas之于日常数据分析工作的重要地位不言而喻，而灵活的数据访问则是其中的一个重要环节。本文旨在讲清Pandas中的9种数据访问方式，包括范围读取和条件查询等。 ?...Pandas中的核心数据结构是DataFrame，所以在讲解数据访问前有必要充分认清和深刻理解DataFrame这种数据结构。...认识了这两点，那么就很容易理解DataFrame中数据访问的若干方法，比如： 1. [ ]，这是一种最常用的数据访问方式，某种意义上沿袭了Python中的语法糖特色。...语法执行数据访问的方式，这对熟悉SQL的使用者来说非常有帮助！...在Spark中，filter是where的别名算子，即二者实现相同功能；但在pandas的DataFrame中却远非如此。
目前python生态中，已经有好几款能通过操作界面，自动生成 pandas 代码的工具库。...比如 Mito : 比如 pandas gui: 比如 dtale : 他们可以通过你的手工操作，把操作过程中的代码生成出来。 听起来很不错吧。...下面是 prep 的工作界面： 每次操作都能生成在流程图上体现，并且每一个节点都可以查看它的输入数据和输出结果。 那时候我一下子明白了，为什么不管怎么规范和模块化pandas代码，总是感觉很难管理。...比如在我编写的pandas专栏中，就有一个案例讲解如何编排你的pandas代码： 说回现有的一些自动生成代码的工具库，它们无一例外只是生成一大串密密麻麻的代码。你无法从中得知操作意图。...也就是说，假如用户在界面上操作了两次筛选功能，生成的代码是这样子： 这就解决了输出代码过于散乱的问题。 不仅如此，使用者同样可以通过这种方式轻易制作自定义的功能。
对于保留固定时间窗口的collection，通常是使用 Capped Collections 类型的集合。但是如果有些Collection希望自己控制删除数据的时间，则可以使用下面的这个脚本。...生成测试数据-- 注意下面插入的是 new Date("2023-01-01T00:00:00Z") 日期时间类型的，如果插入的是"2023-01-01 00:00:00" 则表示的是字符串类型，而不是时间类型...db.tb1.insertOne({ "name": "example2", "timestamp": new Date("2023-01-01T00:00:00Z")})db.tb1.find()数据清理脚本...") # 避免对数据库造成过大压力 time.sleep(sleep_time) client.close() print("Batch deletion completed....")# 删除超过30天的数据，每批次删除1000条，间隔1秒clean_old_data_in_batches("db1", "tb1", 30, batch_size=1000, sleep_time
Android在处理清楚数据时，会在系统的设置选项应用中，有一个清除数据的按钮，点下这个按钮之后，该应用的几乎所有数据都会被清除。具体清除了哪些数据，请参考这篇文章。...，或者是我们来接管系统的清理操作，其实是可以。...开发者文档如是说，自己实现一个Activity的字类，在manifest中声明这个activity,然后将Application的android:manageSpaceActivity的值设置为这个activity...Activity，用来处理清除数据的自定义功能，常见的逻辑是，清除完数据后自动退出。...否则，系统应用中的管理空间不可用！
类似的，JSONPath也是用于从json数据中按照层次规则抽取数据的一种实用工具，在Python中我们可以使用jsonpath这个库来实现JSONPath的功能。 ?...2.1 一个简单的例子 安装完成后，我们首先来看一个简单的例子，从而初探其使用方式： 这里使用到的示例json数据来自高德地图步行导航接口，包含了从天安门广场到西单大悦城的步行导航结果，原始数据如下...语法： 2.2 jsonpath中的常用JSONPath语法 为了满足日常提取数据的需求，JSONPath中设计了一系列语法规则来实现对目标值的定位，其中常用的有： 按位置选择节点 在jsonpath...中主要有以下几种按位置选择节点的方式： 功能 语法 根节点 $ 当前节点 @ 子节点 .或[] 任意子节点 * 任意后代节点 .. ...以上介绍的均为jsonpath库中的常规功能，可以满足基础的json数据提取需求，而除了jsonpath之外，还有其他具有更加丰富拓展功能的JSONPath类的第三方库，可以帮助我们实现很多进阶灵活的操作
数据框的长宽转换对于熟悉R语言的朋友而言，应该不会陌生。使用ggplot2画图时，最常用的数据处理就是长宽转换了。...在pandas中，也提供了数据框的长宽转换功能，有以下几种实现方式 1. stack stack函数的基本用法如下 >>> import pandas as pd >>> import numpy as...0.085568 G3 A 0.041538 B 0.910649 G4 A 0.230912 B 0.500152 dtype: float64 用法很简单，将所有的列标签转换为行标签，将对应的值转换为新的数据框中的某一列...，从而实现了数据框由宽到长的转换。...不同之处，在于转换后的列标签不是以index的形式出现，而是作为数据框中的variable列。
import pandas as pd import numpy as np import names ''' 写在前面的话： 1、series与array类型的不同之处为series有索引，...而另一个没有;series中的数据必须是一维的，而array类型不一定 2、可以把series看成一个定长的有序字典，可以通过shape,index,values等得到series的属性 '''...通过这种方式创建的series，不是array的副本，即对series操作的同时也改变了原先的array数组，如s3 （2）由字典创建 字典的键名为索引，键值为值，如s4； ''' n1...''' （1）通过index取值，可以通过下标获取，也可以通过指定索引获取，如s6，s7 （2）通过.loc[]（显示索引）获取，这种方式只能获取显示出来的索引，无法通过下标获取，如s7（推荐） （3...两者的数据类型不一样，None的类型为，而NaN的类型为； （2）可以使用pd.isnull(),pd.notnull()，或自带
1.处理数据中的空值 我们在处理真实的数据时，往往会有很多缺少的的特征数据，就是所谓的空值，必须要进行处理才能进行下一步分析 空值的处理方式有很多种，一般是删除或者填充 Excel通过“查找和替换”功能实现空值的统一替换...pandas处理空值的方式比较灵活，可以使用dropna函数删除空值 import pandas as pd data=pd.read_csv('成绩表.csv',encoding='gbk') data.dropna...用fillna函数实现空值的填充 ①使用数字0填充数据表中的空值 data.fillna(value=0) ?...2.删除空格 excel中清理空格很简单，直接替换即可 pandas删除空格也很方便，主要使用map函数 data['姓名']=data['姓名'].map(str.strip) data ?...6.删除重复值 excel的功能区“数据”下有“删除重复项”，可以用来删除表中的重复值，默认保留最第一个重复值，把后面的删除： ?
Flume是一个高可靠的分布式采集、聚合和传输系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据，同时对数据进行简单处理，并写到诸如文本、HDFS这些接受方中。...Flume的核心其实就是把数据从数据源收集过来，再将收集到的数据送到指定的目的地…… 1.2通过网络采集大数据 网络采集是指通过网络爬虫或网站公开API等方式，从网站上获取大数据信息，该方法可以将非结构化数据从网页中抽取出来...，将其存储为统一的本地数据文件，并以结构化的方式存储。...1.3具体的爬虫工具 1.3.1Scrapy Scrapy 是一个为了爬取网站数据、提取结构性数据而编写的应用框架，可以应用在包括数据挖掘、信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。...总结 数据的采集大概就是通过系统日志获取和通过爬虫获取这两种，虽然试验了爬虫中的WebMagic方式，不过也只是简单的跑起来而已，中间想要修改代码达成自己想要的结果，不过因为时间问题，而且其中用到的正则表达式我并没有系统学过
检查一下 TB_ARTSIAN_ATTR的 外键和他表的外键管理，如果存在他表 的外键关联该表的主键，他表上的外键要先去除。...清理完记得恢复 disable / enable 也可以。...，试想当一些要更新或者删除的历史数据集中分布在segment的某些位置时(例如所要删除的数据均存放在一张表的前200个Extents中)，因为脚本是根据大小均匀分割区域的，所以某些区域是根本没有我们所要处理的数据的...几点注意事项： 请将该脚本放到Pl/SQL Developer或Toad之类的工具中运行，在sqlplus中运行可能出现ORA-00933 不要忘记替换标注中的条件 自行控制commit...Oracle在版本11.2中引入了DBMS_PARALLEL_EXECUTE 的新特性来帮助更新超大表
Pandas的数据结构 import pandas as pd Pandas有两个最主要也是最重要的数据结构： Series 和 DataFrame Series Series是一种类似于一维数组的...对象，由一组数据（各种NumPy数据类型）以及一组与之对应的索引（数据标签）组成。...类似一维数组的对象 由数据和索引组成 索引(index)在左，数据(values)在右 索引是自动创建的 [图片上传失败...(image-3ff688-1523173952026)] 1....DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做是由Series组成的字典（共用同一个索引），数据是以二维结构存放的。...类似多维数组/表格数据 (如，excel, R中的data.frame) 每列数据可以是不同的类型 索引包括列索引和行索引 [图片上传失败...
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