Pandas 数据分析实战 第 2 章 Series Series 是 Pandas 的核心数据结构之一,是一个用于同构数据的一维标记数组。Series 可以设置索引,没有设置的话,Pandas 会设置默认的索引,从 0 开始的线性索引。 创建一个 Series 对象 import pandas a
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Pandas in Action makes it easy to dive into Python-based data analysis. You’ll learn to use pandas to automate repetitive spreadsheet functionality and derive insight from data by sorting columns, filtering data subsets, and creating multi-leveled indices. Each chapter is a self-contained tutorial...
文本数据本来就是比较“杂乱无章”的,格式也是相对来说比较多样化的,因此在实际应用中对文本数据的预处理是相对来说比较重要,也是相对繁琐的。 字母大小写及空格 读取文本文件生成dataframe importpandasaspdimportnumpyasnp inspections_data='./data/pandas_in_action/chicago_food_inspections.csv'inspections_df=pd.re...
pandas in action.png 原书地址 本书主要由两大部分组成:pandas主要核心内容和pandas应用。全书共有14个章节,第一部分(core pandas)有5个章节,第二部分(Applied pandas)有9个章节。 第一章 pandas简介 pandas是python里的一个数据分析包(库),提供了数据操作相关工具,如排序,过滤,清洗,去重,聚合和透视(pivoting)...
map()还有一个参数na_action,类似R中的na.action,取值为None或ingore,用于控制遇到缺失值的处理方式,设置为ingore时串行运算过程中将忽略Nan值原样返回。 2.2apply() apply()堪称pandas中最好用的方法,其使用方式跟map()很像,主要传入的主要参数都是接受输入返回输出。
Experts and colleagues' recommendations were key. In the case of Francois Chollet's book, I had already purchased the first edition and was expecting the second-extended one. Verified Buyer “Great buy” January 2, 2022 bySean H.(ON, Canada) ...
2、替换缺失值:fillna(value, inplace=True) value:替换成的值 inplace:True:会修改原数据,False:不替换修改原数据,生成新的对象 pd.isnull(df), pd.notnull(df) 判断数据中是否包含NaN: 存在缺失值nan: (3)如果缺失值没有使用NaN标记,比如使用"?" ...
2df2.rename(columns={'Chinese': 'YuWen', 'English': 'Yingyu'}, inplace = True) 1. 3. 去重复的值: 数据采集可能存在重复的行,这时只要使用 drop_duplicates() 就会自动把重复的行去掉。 1 df = df.drop_duplicates() # 去除重复行 1....
na_action是指定序列的NaN值如何处理。当设置为"ignore "时,arg将不会应用于NaN值。 例如想用映射替换性别的分类表示时: GENDER_ENCODING= { "male": 0, "female": 1 } df["gender"].map(GENDER_ENCODING) 1. 2. 3. 4. 5. 虽然apply不接受字典,但也可以完成同样的操作。