对DataFrame数据进行describe前需要注意,如果非category类,则describe只针对传统数值型数据筛选后进行描述统计分析 书本代码 书中代码的思路是通过统计count数=0,如果为真,则进行删除改列 判断的前提是,每个列都需要被统计到count的值,但我通过实验发现并不是每一个列都会在describe后返回的数据中被统计到 测试代码 Det...
Pandas使用一个二维的数据结构DataFrame来表示表格式的数据,相比较于Numpy,Pandas可以存储混合的数据结构,同时使用NaN来表示缺失的数据,而不用像Numpy一样要手工处理缺失的数据,并且Pandas使用轴标签来表示行和列。 DataFrame类: DataFrame有四个重要的属性: index:行索引。 columns:列索引。 values:值的二维数组。 name...
Pandas提供了 DataFrame.describe 方法查看数据摘要,包括数据查看(默认共输出首尾60行数据)和行列统计。由于源数据通常包含一些空值甚至空列,会影响数据分析的时间和效率,在预览了数据摘要后,需要对这些无效数据进行处理。 首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据表中哪些为空值,与它相反的方法是 DataFrame.notnull()...
一. DataFrame的创建 创建一个空的dataframe df=pd.DataFrame(columns={"a":"","b":"","c":""},index=[0]) out: a c b 0 NaN NaN NaN 用list的数据创建dataframe: a = [['2','1.2','4.2'], ['0','10','0.3'], ['1','5','0']] df= pd.DataFrame(a, columns=['one','two'...
DataFrame是一个【表格型】的数据结构,可以看做是【由Series组成的字典】(共用同一个索引)。DataFrame由按一定顺序排列的多列数据组成。设计初衷是将Series的使用场景从一维拓展到多维。DataFrame既有行索引,也有列索引。 行索引:index 列索引:columns 值:values(Numpy的二维数组) (8.1)DataFrame的创建 最常用的方法是...
1.组建方法——pd.DataFrame pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None) data= 数据 index= 索引,即行名、行表头 columns= 列名、列表头 使用前要执行前面的import pandas as pd 2.用字典型数据组建——pd.DataFrame 方法基本同上,因为字典型自...
describe([percentiles, include, exclude]) 生成描述性统计信息。 diff([periods, axis]) 计算元素的首个离散差异。 div(other[, axis, level, fill_value]) 获取DataFrame和other的浮点除法,逐元素执行(二进制运算符truediv)。 divide(other[, axis, level, fill_value]) 获取DataFrame和other的浮点除法,逐元素...
Query the columns of a frame with a boolean expression. 二元运算 方法描述DataFrame.add(other[, axis, level, fill_value])加法,元素指向DataFrame.sub(other[, axis, level, fill_value])减法,元素指向DataFrame.mul(other[, axis, level, fill_value])乘法,元素指向DataFrame.div(other[, axis, level,...
df=pd.DataFrame({'key1':['a','a','b','b','a'],'key2':['one','two','one','two','one'], 'data1':np.random.randn(5),'data2':np.random.randn(5)}) df 关键技术:采用describe()函数求各种统计值: Python 复制代码 ...
DataFrame在构造时主要接受数据和列标签等参数。此外，还可以指定索引、数据类型等。具体参数根据构造方式的不同而有所差异，建议查阅官方文档获取详细信息。三、DataFrame的属性 shape：返回DataFrame的形状。dtypes：返回每列的数据类型。index：返回行索引。columns：返回列标签。values：返回DataFrame中的数值...