apply() 函数:既支持 Series,也支持DataFrame 029,数据处理transform 030,异常值检测和过滤1 (30.1)describe() :查看每一列的描述性统计量 (30.2)df.std() :可以求得DataFrame对象每一列的标准差 (30.3)df.drop() :删除特定索引 031, 异常值检测和过滤2 (31.1)unique() :唯一,去重 (31.2)df.query:按条...
分组统计时需要使用到groupby方法,其原理是通过分割(split)、应用(apply)和组合(combine)得到结果。 Groupby是对数据按照指定列进行分割,返回一个DataFrameGroupBy对象。DataFrameGroupBy对象里面隐藏着若干组数据,但是没有应用累计函数之前不会计算。 importnumpyasnp rng =np.random.RandomState(0) df =pd.DataFrame({'...
df = pd.DataFrame(data) mean = df['Value'].mean() std = df['Value'].std() threshold =3* std# 通常可以选择 3 倍标准差作为阈值outliers = df[df['Value'] > mean + thresholdordf['Value'] < mean - threshold]print("异常值:", outliers) ...
2.查看DataFrame的index,columns以及values a.index ; a.columns ; a.values 即可 3.describe()函数对于数据的快速统计汇总 a.describe()对每一列数据进行统计,包括计数,均值,std,各个分位数等。 4.对数据的转置 a.T 5.对轴进行排序 a.sort_index(axis=1,ascending=False); ...
python3 dataframe修改数据 dataframe修改数据类型 一、Pandas概述 1.1 简介 Pandas是Python生态中非常重要的数据分析包,它是一个开源的库,采用BSD开源协议。 Pandas是基于NumPy构建的数据分析包,但它含有比ndarray更为高级的数据结构和操作工具,如Series类型、DataFrame类型等。
DataFrame对象的duplicated()函数可用来检测重复的行,返回元素为布尔型的Series对象。 每个元素对 应一行,如果该行与其他行重复(也就是说该行不是第一次出现),则元素为True; 如果跟前面不重复,则元 素就为False。 返回元素为布尔值的Series对象用处很大,特别适用于过滤操作。通常,所有重复的行都需要从DataFrame ...
DataFrame.head([n]) 返回前n行数据 DataFrame.at 快速标签常量访问器 DataFrame.iat 快速整型常量访问器 DataFrame.loc 标签定位 DataFrame.iloc 整型定位 DataFrame.insert(loc, column, value[, …]) 在特殊地点插入行 DataFrame.iter() Iterate over infor axis ...
两个DataFrame的运算实际是两个DataFrame对应元素的运算,将得到一个新的DataFrame。 df1 = pd.DataFrame({'D1':pd.Series([1, 2, 3, 4, 5]), 'D2':pd.Series([11, 12, 13, 14, 15])}) df2 = pd.DataFrame({'D1':pd.Series([1, 1, 1, 1, 1]), 'D2':pd.Series([2, 2, 2, 2,...
df.总分=df.语文+df.数学+df.英语 bins=[0,72,96,max(df.语文)+1]lab=['不及格','及格','优秀'] grade=pd.cut(df.语文,bins,right=False,labels=lab) df['语文等级']=grade df.语文.describe()Out[1]:count 31.000000 mean 86.870968 std 17.213835 min 45.000000 25% 77....
DataFrame常用方法 列举表 方法功能 head([n])/tail([n]) 返回前/后n行记录(参数n为可选项有默认值) describe() 返回所有数值列的统计信息 max()/min() 返回所有数值列的最大/小值 mean()/median() 返回所有数值列的均值/中位数 std() 返回所有数值列的标准差 sample([n]) 从DataFrame中随机抽取n个...