3.查看df的前5 df.head(5) 4.查看哪里有空值 df.isna().any() 5.输出某列中去重后的值 print (df['Product_Category'].unique())• 切忌,unique()是函数,前面需要加. 6.数据清洗:替换原来的控制 df.fillna(value=0,inplace=True)• Ture = 直接修改原对象 • False = 新建副本保存(默认) 1...
import polars as pl import time # 读取 CSV 文件 start = time.time() df_pl = pl.read_csv('test_data.csv') load_time_pl = time.time() - start # 过滤操作 start = time.time() filtered_pl = df_pl.filter(pl.col('value1') > 50) filter_time_pl = time.time() - start # 分组...
Columns: 列索引 Normalize: 数据对数据进行标准化,index表示行,column表示列 1. 2. 3. 五、数据预处理 5.1重复值处理 数据清洗一般先从重复值和缺失值开始处理,重复值一般采取删除法来处理。但有些重复值不能删除,例如订单明细数据或交易明细数据等。 5.2缺失值处理 缺失值首先需要根据实际情况定义,可以采取直接...
# Filter rows where a condition is metfiltered_df = df[df['column_name'] > 3] 根据条件筛选行是一种常见操作,它允许你只选择符合特定条件的行。处理缺失数据 # Drop rows with missing valuesdf.dropna()# Fill missing values with a specific val...
Python program to select rows whose column value is null / None / nan # Importing pandas packageimportpandasaspd# Importing numpy packageimportnumpyasnp# Creating a dictionaryd={'A':[1,2,3],'B':[4,np.nan,5],'C':[np.nan,6,7] }# Creating DataFramedf=pd.DataFrame(d)# Display data...
apply()将一个函数作用于DataFrame中的每个行或者列 df = df2.filter(regex='[^a-z]', axis=1).apply(lambda x: x*2) Applymap() 将函数做用于DataFrame中的所有元素(elements) 例如,在所有元素前面加个字符A def addA(x): return "A" + str(x) df.applymap(addA) 4.3 独热编码与随机抽样 ...
})# 筛选列名中包含 'A' 的列filtered_df = df.filter(like='A', axis=1) print(filtered_df) 3)使用正则表达式过滤列名(使用regex参数) importpandasaspd# 创建示例 DataFramedf = pd.DataFrame({'A': [1,2,3],'B': [4,5,6],'C': [7,8,9] ...
bcr.bar_chart_race(df,'covid19_horiz.gif',cmap='accent',filter_column_colors=True) 这里有一些要注意的地方,比如中文配置,以及自定义颜色配置。 中文配置只需在第三方库的「_make_chart.py」文件中,加入如下三行代码。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
DataTable( data=df.to_dict('records'), columns=[ {'name': column, 'id': column} for column in df.columns ], # 自定义条件筛选单元格样式 style_filter={ 'font-family': 'Times New Romer', 'background-color': '#e3f2fd' }, style_table={ 'height': '500px', 'overflow-y': '...
df[col_name].value_counts() #注意:1,只能用于Series;2.返回一个Series,按照出现频率按多到少排序,index为原valueprint(data['a'].value_counts())# 注意以下方法只适合目标value为0,1类型的数据# 巧用value_counts()和groupby计算不同...类型...的比率cp_count = data['cp'].value_counts()# cp为...