处理缺失值 通过isnull和notnull方法，可以返回布尔值的对象。 这时通过求和可以获取每列的缺失值数量，再通过求和就可以获得整个DataFrame的缺失值数量 侦查缺失值 创建有缺失值的DataFeame 查看缺失值 缺失值计算 通过info()方法查看缺失值 删除缺失值 通过dropna可 ...
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2019-10-29 00:11:10
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Pandas的三种数据结构： 系列(Series) 数据帧(DataFrame) 面板(Panel) 这些数据结构，构建在Numpy数组之上，这意味着它们很快 维数和描述 考虑这些数据结构的最好方法是，较高维数据结构是其较低维数据结构的容器。 例如，DataFrame是Series的容器，Panel ...
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2019-10-28 20:32:58
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一、创建、取某列某行、删除某列 二、对一列或者多列作运算 1. 利用map对一列作运算 2.利用apply对一列或多列作运算 三、求滑动平均 四、对列作向上或向下的平移变换 五、对列作标准化处理： 六、对某列赋值 七、 对list中多个重复的字符作频数统计 参考： 《Python数据科学手册》Jak ...
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2019-10-27 12:52:45
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Pandas 简介 Series DataFrame 时间对象处理 数据分组和聚合 其他常用方法 一 、简介 pandas是一个强大的Python数据分析的工具包，它是基于Numpy构建的，正因pandas的出现，让Python语言也成为使用最广泛而且强大的数据分析环境之一。 Pandas的主要功能 ...
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2019-10-26 17:37:43
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数据去重可以使用duplicated()和drop_duplicates()两个方法。 DataFrame.duplicated（subset = None，keep =‘first’）返回boolean Series表示重复行 参数： subset：列标签或标签序列，可选 仅考虑用于标识重复项的某 ...
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2019-10-23 23:47:20
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pandas提供了一个灵活高效的groupby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。根据一个或多个键（可以是函数、数组或DataFrame列名）拆分pandas对象。计算分组摘要统计，如计数、平均值、标准差，或用户自定义函数。对DataFrame的列应用各种各样的函数。应 ...
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2019-10-22 23:37:42
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一、区别Numpy:是数值计算的扩展包，它能高效处理N维数组,复杂函数,线性代数. Panadas:是做数据处理。市python的一个数据分析包（panel datas） 二、使用方式 导入pandas和numpy模块： import pandas as pd import numpy as np ...
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2019-10-21 11:24:38
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城市气候与海洋的关系研究 导入包 1.导入数据各个海滨城市数据 2.去除没用的列 .dataframe tbody tr th:only of type { vertical align: middle; } .dataframe tbody tr th { vertical align: top; ...
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2019-10-20 20:21:53
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pandas数据处理 1. 删除重复元素 使用duplicated()函数检测重复的行，返回元素为布尔类型的Series对象，每个元素对应一行，如果该行不是第一次出现，则元素为True keep参数：指定保留哪一重复的行数据 创建具有重复元素行的DataFrame .dataframe tbody ...
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2019-10-20 20:19:50
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需求： 导入文件，查看原始数据 将人口数据和各州简称数据进行合并 将合并的数据中重复的abbreviation列进行删除 查看存在缺失数据的列 找到有哪些state/region使得state的值为NaN，进行去重操作 为找到的这些state/region的state项补上正确的值，从而去除掉sta ...
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2019-10-20 20:19:13
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