Pandas的索引对象负责管理轴标签和其他元数据,索引对象不能修改,否则会报错。也只有这样才能保证数据的准确性,并且保证索引对象在多个数据结构之间进行安全共享。 我们可以直接查看索引有哪些。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df2=pd.DataFrame(data,columns=['city','year','name'],in
(不信?试试合并100个Excel文件:pd.concat([pd.read_excel(f) for f in files]),深藏功与名😂) 工具只是武器,真正的战力在于数据思维。Pandas给了你一把瑞士军刀——切数据如黄油,但炒出什么菜,还得看厨子啊! 🚀 行动建议: 1. 马上用pd.read_csv()加载手头的数据 2. 试试.groupby()+.agg()做分...
读取CSV文件前3行数据: df = pd.read_csv('netflix.csv') df.head(3) 列出所有列: df.columns 数据统计: 我们可以使用value_counts()来探索一个有离散值的列,这个函数将列出所有的唯一值,以及它们在数据集中出现的频率: df["type"].value_counts() 数据描述: 对于有数字数据的列,我们有一个非常整洁的...
访问数据通常是数据分析过程的第一步,而将表格型数据读取为DataFrame对象是pandas的重要特性。 常见pandas解析数据函数pd.read_csv() # 从文件、url或文件型对象读取分割好的数据,英文逗号是默认分隔符 pd.read_…
df=pd.read_csv('titanic_train.csv') def missing_cal(df): """ df :数据集 return:每个变量的缺失率 """ missing_series = df.isnull().sum()/df.shape[0] missing_df = pd.DataFrame(missing_series).reset_index() missing_df = missing_df.rename(columns={'index':'col', 0:'missing_pct...
DtypeWarning: Columns (2) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False 意思是第二列出现类型混乱,原因如下 pandas读取csv文件默认是按块读取的,即不一次性全部读取; 另外pandas对数据的类型是完全靠猜的,所以pandas每读取一块数据就对csv字段的数据类型进行猜一次,所以有可能pandas...
I will use the above data to read CSV file, you can find the data file atGitHub. # Import pandas import pandas as pd # Read CSV file into DataFrame df = pd.read_csv('courses.csv') print(df) # Output: # CoursUse usecols to specify which columns to load, optimizing memory usage an...
read_csv()函数的简介 read_csv函数,不仅可以读取csv文件,同样可以直接读入txt文件(默认读取逗号间隔内容的txt文件)。 pd.read_csv('data.csv') pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, ma...
df = df.set_index(pd.to_datetime(df['raw_time'])).drop(columns=['raw_time']) 1. 2. 3. 4. 5. 2.2 智能切片操作 # 部分字符串匹配(自动解析) jan_data = df['2025-01'] # 提取2025年1月所有数据 # 跨频率切片(日->月) q1_data = df['2025-01':'2025-03'] # 自动识别季度边界...
meter_data = pd.read_csv('smart_meter.csv', parse_dates=['record_time'], index_col='record_time') 缺失值处理(前向填充) meter_data = meter_data.resample('15T').asfreq().fillna(method='ffill') 6.2 特征工程 创建时间特征 meter_data['hour'] = meter_data.index.hour ...