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    快速提升效率的6个pandas使用小技巧

    从剪切板中创建DataFrame pandas中的read_clipboard()方法非常神奇，可以把剪切板中的数据变成dataframe格式，也就是说直接在excel中复制表格，可以快速转化为dataframe...('titanic') df.head() 查看该数据集各列的数据类型： df.dtypes 可以看到各列的数据类型不太一样，有int、object、float、bool等。...如果说我只要需要数值列，也就是数据类型为int、float的列，可以通过select_dtypes方法实现： df.select_dtypes(include='number').head() 选择除数据类型为...值得注意的是，price列都是数字，sales列有数字，但空值用-代替了。...df.dtypes 下面我们用astype()方法将price列的数据类型改为int: df['price'] = df['price'].astype(int) # 或者用另一种方式 df = df.astype

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    在Python如何将 JSON 转换为 Pandas DataFrame？

    使用 Pandas 从 JSON 字符串创建 DataFrame除了从JSON文件中读取数据，我们还可以使用Pandas的DataFrame()函数从JSON字符串创建DataFrame。...JSON 数据清洗和转换在将JSON数据转换为DataFrame之后，我们可能需要进行一些数据清洗和转换的操作。这包括处理缺失值、数据类型转换和重命名列等。...以下是一些常见的操作示例：处理缺失值：df = df.fillna(0) # 将缺失值填充为0数据类型转换：df['column_name'] = df['column_name'].astype(int...) # 将列的数据类型转换为整数重命名列：df = df.rename(columns={'old_name': 'new_name'}) # 将列名从"old_name"改为"new_name"通过这些操作...通过将JSON转换为Pandas DataFrame，我们可以更方便地进行数据分析和处理。请记住，在进行任何操作之前，请确保你已正确导入所需的库和了解数据的结构。

    1.2K20

    6个提升效率的pandas小技巧

    从剪切板中创建DataFrame pandas中的read_clipboard()方法非常神奇，可以把剪切板中的数据变成dataframe格式，也就是说直接在excel中复制表格，可以快速转化为dataframe...查看该数据集各列的数据类型： df.dtypes ? 可以看到各列的数据类型不太一样，有int、object、float、bool等。...如果说我只要需要数值列，也就是数据类型为int、float的列，可以通过select_dtypes方法实现： df.select_dtypes(include='number').head() ?...product列是字符串类型，price、sales列虽然内容有数字，但它们的数据类型也是字符串。 值得注意的是，price列都是数字，sales列有数字，但空值用-代替了。...下面我们用astype()方法将price列的数据类型改为int: df['price'] = df['price'].astype(int) # 或者用另一种方式 df = df.astype({'price

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    pandas技巧4

    对象的前n行 df.tail(n) # 查看DataFrame对象的最后n行 df.shape() # 查看行数和列数 df.info() # 查看索引、数据类型和内存信息 df.columns() #...) # 查看DataFrame对象中每一列的唯一值和计数 df.isnull().any() # 查看是否有缺失值 df[df[column_name].duplicated()] # 查看column_name...对象中的空值，并返回一个Boolean数组 pd.notnull() # 检查DataFrame对象中的非空值，并返回一个Boolean数组 df.dropna() # 删除所有包含空值的行 df.dropna...(axis=1) # 删除所有包含空值的列 df.dropna(axis=1,thresh=n) # 删除所有小于n个非空值的行 df.fillna(value=x) # 用x替换DataFrame对象中所有的空值...，支持df[column_name].fillna(x) s.astype(float) # 将Series中的数据类型更改为float类型 s.replace(1,'one') # 用‘one’代替所有等于

    3.4K20

    6个提升效率的pandas小技巧

    从剪切板中创建DataFrame pandas中的read_clipboard()方法非常神奇，可以把剪切板中的数据变成dataframe格式，也就是说直接在excel中复制表格，可以快速转化为dataframe...查看该数据集各列的数据类型： df.dtypes ? 可以看到各列的数据类型不太一样，有int、object、float、bool等。...将strings改为numbers 在pandas中，有两种方法可以将字符串改为数值： astype()方法 to_numeric()方法 先创建一个样本dataframe，看看这两种方法有什么不同。...product列是字符串类型，price、sales列虽然内容有数字，但它们的数据类型也是字符串。 值得注意的是，price列都是数字，sales列有数字，但空值用-代替了。...下面我们用astype()方法将price列的数据类型改为int: df['price'] = df['price'].astype(int) # 或者用另一种方式 df = df.astype({'price

    2.4K20

    Python常用小技巧总结

    (pd.Series.value_counts) # 查看DataFrame对象中每⼀列的唯⼀值和计数 df.isnull().any() # 查看是否有缺失值 df[df[column_name]...对象中的空值，并返回⼀个Boolean数组 pd.notnull() # 检查DataFrame对象中的⾮空值，并返回⼀个Boolean数组 df.dropna() # 删除所有包含空值的⾏ df.dropna...(axis=1) # 删除所有包含空值的列 df.dropna(axis=1,thresh=n) # 删除所有⼩于n个⾮空值的⾏ df.fillna(value=x) # ⽤x替换DataFrame...对象中所有的空值，⽀持 df[column_name].fillna(x) s.astype(float) # 将Series中的数据类型更改为float类型 s.replace(1,'one').../archive/数据汇总.csv",index=False) pandas中Series和Dataframe数据类型互转 pandas中series和dataframe数据类型互转 利用to_frame

    9.4K20

    总结了67个pandas函数，完美解决数据处理，拿来即用！

    pd.DataFrame() # 自己创建数据框，用于练习 pd.read_csv(filename) # 从CSV⽂件导⼊数据 pd.read_table(filename) # 从限定分隔符的⽂...Series对象的唯⼀值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts) # 查看DataFrame对象中每⼀列的唯⼀值和计数 df.isnull().any() # 查看是否有缺失值...() # 检查DataFrame对象中的⾮空值，并返回⼀个Boolean数组 df.dropna() # 删除所有包含空值的⾏ df.dropna(axis=1) # 删除所有包含空值的列 df.dropna...(axis=1,thresh=n) # 删除所有⼩于n个⾮空值的⾏ df.fillna(value=x) # ⽤x替换DataFrame对象中所有的空值，⽀持 df[column_name].fillna...(x) s.astype(float) # 将Series中的数据类型更改为float类型 s.replace(1,'one') # ⽤‘one’代替所有等于1的值 s.replace([1,3]

    3.5K30

    Pandas速查手册中文版

    (n)：查看DataFrame对象的最后n行 df.shape()：查看行数和列数 http:// df.info() ：查看索引、数据类型和内存信息 df.describe()：查看数值型列的汇总统计...()：检查DataFrame对象中的空值，并返回一个Boolean数组 pd.notnull()：检查DataFrame对象中的非空值，并返回一个Boolean数组 df.dropna()：删除所有包含空值的行...df.dropna(axis=1)：删除所有包含空值的列 df.dropna(axis=1,thresh=n)：删除所有小于n个非空值的行 df.fillna(x)：用x替换DataFrame对象中所有的空值...s.astype(float)：将Series中的数据类型更改为float类型 s.replace(1,'one')：用‘one’代替所有等于1的值 s.replace([1,3],['one','three...()：返回所有列的均值 df.corr()：返回列与列之间的相关系数 df.count()：返回每一列中的非空值的个数 df.max()：返回每一列的最大值 df.min()：返回每一列的最小值 df.median

    12.2K92

    数据导入与预处理-第4章-pandas数据获取

    header：表示指定文件中的哪一行数据作为DataFrame类对象的列索引。 names：表示DataFrame类对象的列索引列表。...其中设定的orient取决于JSON文件的形式以及你想要转为dataframe的形式。 'split'：将行索引index，列索引columns，值数据data分开来。...)，默认为frame dtype：如果为True，则推断数据类型，如果将列的dict转换为数据类型，则使用它们，如果为False，则根本不推断数据类型，仅适用于数据。...在 pandas 中支持直接从 sql 中查询并读取。...index_col：表示将数据表中的列标题作为DataFrame的行索引。。 coerce_float：表示是否将非字符串、非数字对象的值转换为浮点值（可能会导致精度损失），默认为True。

    4.1K31

    Pandas50个高级操作，必读！

    来源：机器学习杂货店 本文约4000字，建议阅读10分钟 在Pandas对数据的复杂查询、数据类型转换、数据排序、数据的修改、数据迭代以及函数的使用。...下面为大家介绍Pandas对数据的复杂查询、数据类型转换、数据排序、数据的修改、数据迭代以及函数的使用。...100df.replace({'Q1': {0: 100, 4: 400}}) # 将指定列里的指定值替换为另一个指定的值 3、填充空值 df.fillna(0) # 将空值全修改为0#...{'backfill', 'bfill', 'pad', 'ffill',None}, 默认为Nonedf.fillna(method='ffill') # 将空值都修改为其前一个值values = {...# 直接对DataFrame迭代for column in df:print(column) 07、函数应用 1、pipe() 应用在整个DataFrame或Series上。

    1.5K30

    数据分析 ——— pandas数据结构（一）

    Series和DataFrame是现在常用的两种数据类型。 1. Series Series和一维数组很像，只是它的每一个值都有一个索引，输出显示时索引在左，值在右。...pandas.Series( data, index=index, dtype, copy) data: 可以是多种类型，如列表，字典，标量等 index: 索引值必须是唯一可散列的，与数据长度相同，...import pandas as pd # 利用Series序列构造函数 # 创建一个空序列 s = pd.Series() print(s) """ 输出：Series([], dtype: float64...dtype: 每列的数据类型 1) 创建一个空的DataFrame # 创建一个空的DataFrame import pandas as pd df = pd.DataFrame() print(df...[['Al', 9],['Bl', 8],['Cl', 10]] # dtype参数将Age列的类型更改为浮点型 df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', '

    2.1K20

    Pandas使用技巧：如何将运行内存占用降低90%！

    在这篇文章中，我们将了解 pandas 的内存使用，以及如何只需通过为列选择合适的数据类型就能将 dataframe 的内存占用减少近 90%。...dataframe 的内部表示 在 pandas 内部，同样数据类型的列会组织成同一个值块（blocks of values）。...(pd.Series.value_counts) 100.99 MB 50.49 MB 我们可以看到浮点型列的数据类型从 float64 变成了 float32，让内存用量降低了 50%。...当我们将一列转换成 category dtype 时，pandas 就使用最节省空间的 int 子类型来表示该列中的所有不同值。...object 列的内存用量从 752MB 减少到了 52MB，减少了 93%。让我们将其与我们 dataframe 的其它部分结合起来，看看从最初 861MB 的基础上实现了多少进步。

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