1import pandas as pd23defclean_data(dataframe, column_name):4# 去除空值5 dataframe = dataframe.dropna(subset=[column_name])6# 去除重复值7 dataframe = dataframe.drop_duplicates()8return dataframe910# 示例使用11df = pd.read_csv('data.csv')12cleaned_df = clean_data(df, 'column_name...
inconsistent_rows = study_data['blood_type'].isin(inconsistent_categories) study_data[inconsistent_rows] 删除不一致的行,只保留一致的行。我们只是在子集时使用波浪符号,它返回除了不一致行的所有内容。 inconsistent_categories = set(study_data['blood_type']).difference(categories['blood_type']) inconsist...
import numpy as np data = np.array([1, 2, 3]) normalized_data = (data - data.mean()) / data.std() # 数学之美,标准分布 背景:数据分析必备,让数据符合标准正态分布。 18. 数据过滤(基于条件) data = [1, 2, 3, 4, 5] even_numbers = [x for x in data if x % 2 == 0] # ...
数据清理https://www.thoughtspot.com/data-trends/data-science/what-is-data-cleaning-and-how-to-keep-your-data-clean-in-7-steps3. 数据科学中的数据清理:过程、收益和工具https://www.knowledgehut.com/blog/data-science/data-cle...
data.to_csv("all data.csv") print(data.head()) print(data.info()) #输出数据的基本信息描述 #首先进行缺失值的填补工作 print(data["address"].value_counts()) data["address"]=data["address"].fillna('["未知"]') print(data["address"][:5]) ...
4.全局钩子(类中定义的函数名clean,校验正常必须返回该对象的校验结果值return self.cleaned_data) 5.每一步通过校验单结果都以字典形式保存在类对象的cleaned_data属性中 ModelForm模型表单 局部钩子命名规则为clean字段名称,如:cleancity,clean_years。 super() 重写`__init`,可以批量更新class属性。 代码语言:jav...
'load_data', 'clean_data', 'transform_data', 'plot_data_distribution', 'create_correlation_matrix', 'train_model', 'predict' ] 用户现在可以直接使用: from data_analysis_package import load_data, train_model, predict data = load_data('dataset.csv') ...
def drop_null_data(): # 读取数据 df = pd.read_csv('doc/data-clean.csv') df1 = df.dropna() # 默认删除带有缺失值的那一行 # df1 = df.dropna(axis=1) # 删除带有缺失值的那一列,不建议使用 print(df1) if __name__ == '__main__': ...
region1 = pd.DataFrame(data=region,columns=['region']) 上面的合并DataFrame也可使用pd.concat([res,region1] ,axis=1)实现。 数据处理分析 defmag_region(): # 加载清洁后数据 df_clean = clean() # 数据离散化,注意开闭区间 df_clean['mag'] = pd.cut(df_clean.mag, bins=[0,2,5,7,9,15...
DataCleaner+clean()+removeDuplicates() RawDataCleansingCleanData 通过学习和实践这些解决方案,我解决了数据清洗的问题,使数据分析更加顺畅,整个过程让我更加熟悉 Python 处理数据的能力与技巧。