# 使用0来全局替换NA值,也常用平均值或中位数来替换df.fillna(0)df.fillna(data.mean())#使用0.5来替换column 1中的缺失值,用0替换column 2中的缺失值df.fillna({1:0.5,2:0})#in-place替换NA值df.fillna(0,inplace=True)#使用后续行的值来替换缺失值,limit为2表示最多替换2个连续缺失值,ffill/backf...
data.sort_values('timestamp', inplace=True)```4. 分组 使用 groupby 函数可以对数据进行分组，然后针对每组数据进行操作：```python # 分组统计每月收入情况 data['month'] = pd.DatetimeIndex(data['timestamp']).month income_monthly = data.groupby('month')['income'].sum()```五、数据可视化 最后...
此外,inplace参数将决定是否更改原始的DataFrame数据:使用inplace = False时,drop方法不会更改现有DataFrame数据结构,并返回删除行或列后的新数据框。当inplace = True时,DataFrame的数据结构也将随之改变。 # get rid of just created columns df.drop(['Total charge','Total calls'], axis=1, inplace=True)...
其中fillna复杂些, Hierarchical Indexing Hierarchical indexing is an important feature of pandas enabling you to have multiple (two or more) index levels on an axis. Somewhat abstractly, it provides a way for you to work with higher dimensional data in a lower dimensional form. 可以使用多层分级...
Data Analysis Using Pandas In Python Learn By Exercise 链接: https://pan.baidu.com/s/1FLso97HPNMHdqoJxoym2yA 提取码: d4c6 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 --来自百度网盘超级会员v6的分享 语言:英语 尺寸:3.36 GB 持续时间:4小时10米 学习分
Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素...
In [23]: obj4 =Series(sdata, index=states)In [24]: obj4 Out[24]: California NaN Ohio35000.0Oregon16000.0Texas71000.0dtype: float64 在这个例子中,sdata中跟states索引相匹配的那3个值会被找出来并放到相应的位置上,但由于"California"所对应的sdata值找不到,所以其结果九尾NaN(即“非数字”,not ...
df=pd.read_csv('kaggle-data/googleplaystore.csv')df.head(3) 剔除一些异常数据后得到 df_normal,根据 Rating 为每个 app 排名 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 rank=df_normal.Rating.rank(method='min',na_option='bottom',ascending=False)rank.head(3) ...
Pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了 解决数据分析任务而创建的 。官方对它的解释是 “强大的Python数据分析支持库” ,Pandas 名字衍生自术语 “panel data”(面板数据)和“Python data analysis”(Python 数据分析)。Pandas官网 Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。
sample(frac=0.5) print(sampled_data) 20.2 分块处理大数据集 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pythonCopy code# 分块处理大数据集 chunk_size = 1000 for chunk in pd.read_csv('big_data.csv', chunksize=chunk_size): process(chunk) 21. 交互式数据分析与可视化 结合Pandas和Jupyter...