解析一般Json对象 a_dict = {'name': 'Jacqueline'} ], } pd.json_normalize(json_obj) 此例中students键对应的值是一个列表,使用[]括起来。...使用sep参数为嵌套Json的Key设置分隔符 在2.a的案例中,可以注意到输出结果的具有多层key的数据列标题是采用.对多层key进行分隔的,可以为sep赋值以
values:要聚合的列,可选,默认对所有列操作 index:column, Grouper, array,orlistof the previous 如果传递数组,它必须与数据的长度相同。该列表可以包含任何其他类型(列表除外)。在数据透视表索引上分组的键。如果传递一个数组,它的使用方式与列值相同 column:column, Grouper, array,orlistof the previous 如果传...
1 loop each)def normalize_for_iloc(df, min_salary, max_salary): normalized_salary = np.zeros(len(df, )) for i in range(df.shape[0]): normalized_salary[i] = (df.iloc[i, 11] - min_salary) / (max_salary - min_salary) df["Normalized_Salary"] = normalized...
values: 最终在聚合函数之下,行与列一同计算出来的值 normalize: 标准化统计各行各列的百分比 我们通过几个例子来进一步理解corss_tab()函数的作用,我们先导入要用到的模块并且读取数据集 import pandas as pd df = pd.read_excel( io="supermarkt_sales.xlsx", engine="openpyxl", sheet_name="Sales", skipro...
defnormalize(data, columns, function='min-max'):iffunction =='min-max':returnmin_max_scalar(data, columns)eliffunction =='standard':returnstandard_scalar(data, columns)else:raiseValueError("invalid parameter: function must be 'min-max' or 'standard'.")defmin_max_scalar(data, columns):pass...
normalize: 标准化统计各行各列的百分比 我们通过几个例子来进一步理解corss_tab()函数的作用,我们先导入要用到的模块并且读取数据集 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importpandasaspd df=pd.read_excel(io="supermarkt_sales.xlsx",engine="openpyxl",sheet_name="Sales",skiprows=3,usecols=...
df = pd.DataFrame({"a": [1, 2, None], "b": [4., 5.1, 14.02]}) df["a"] = df["a"].astype("Int64") print(df.info()) print(df["a"].value_counts(normalize=True, dropna=False), df["a"].value_counts(normalize=True, dropna=True), sep="\n\n")这样是不是就简单很...
pandas： 用于数据操作和分析的强大库Scikit-learn： 提供用于数据预处理和机器学习的工具 数据清理步骤 1. 加载数据集 使用 Pandas 的 read_csv（） 函数加载鸢尾花数据集：column_names = ['id', 'sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'species']iris_data = pd.read_csv('...
这两个位置也可以放列表,里面装多个列 # 如果只是指定了第一第二个参数,也就是cross tabulation的行和列,那么每一个交叉的格子的值为每一个情况出现的频率 # values=df.Age表示每一个交叉出来的格子里用df.Age这一列作为原始值,aggfunc=np.average表示求Age的均值 # 如果加上normalize='index'会按照行求...
normalize=False, ) -> DataFrame: index:类似数组、系列或数组/系列值的列表,行中分组依据的值 columns:类似数组、系列或数组/系列值的列表,列中要作为分组依据的值 values:类似数组,可选,要根据因素聚合的值数组,需要指定 aggfunc rownames:序列,默认 None ,如果传递,必须匹配传递的行数组的数量 ...