In [3]: grouped = df.groupby("class") In [4]: grouped = df.groupby("order", axis="columns") In [5]: grouped = df.groupby(["class", "order"]) 可以使用如下方法进行拆分: 函数,可以对轴标签进行调用 列表或数组,长度与选择的轴一致 字典或Series,存在label-> group name映射 对于DataFrame...
<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x0000026083789DF0> 1. 我们要注意的是,创建 GroupBy 对象成功与否,只检查我们是否通过了正确的映射;在我们显式地对该对象使用某些方法或提取其某些属性之前,都不会真正执行拆分-应用-组合链的任何操作 为了简要检查生成的 GroupBy 对象并检查组的拆分方式,我...
# 导入库importpandasaspdimportnumpyasnp# 生成缺失数据df=pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),columns=['col1','col2','col3','col4'])df.iloc[1:2,1]=np.nan#增加缺失值df.iloc[4,3]=np.nan#增加缺失值df 运行结果: 用info()方法就会返回每一列的缺失值。 代码: df.info() 运行结果: <cl...
df_n[col + '_Zn'] = (df_n[col] - u) / std return(df_n) # 创建函数,标准化数据 #或者直接用scale函数 dd=preprocessing.scale(df) print(dd) df_z = data_Znorm(df,'value1','value2') u_z = df_z['value1_Zn'].mean() std_z = df_z['value1_Zn'].std() print(df_z) ...
(series > upper_bound) # 检测并标记异常值 df['is_outlier'] = df.groupby('group')['value'].transform(detect_outliers_iqr) # 分离正常值和异常值 normal_data = df[~df['is_outlier']] outlier_data = df[df['is_outlier']] # 对正常值和异常值分别进行处理 print("Normal Data:")...
df.groupby(['A','B']).size() 形式二: 根据函数. 下面定义了一个函数根据列名是否属于元音进行拆分 defget_letter_type(letter):ifletter.lower()in'aeiou':return'vowel'else:return'consonant'grouped=df.groupby(get_letter_type,axis=1).
#bivariate analysis saleprice/grlivareavar ='GrLivArea'data = pd.concat([df_train['SalePrice'], df_train[var]], axis=1) data.plot.scatter(x=var, y='SalePrice', ylim=(0,800000)); 删除偏离值: train.sort_values(by ='GrLivArea', ascending =False)[:2] ...
pok1.groupby(level=['Type 1','Type 2']) 多表操作: View Code 数据表操作:组合 1 pd.concat([df1,df2]) 1 pd.concat([df1,df2],axis=1)# axis =1 设置轴根据索引组合 =0按列名 类似方法 1 df1.append(df2)# append只能填一个参数!
print(df.info()) # 数值列统计信息 print("\nData Statistics:") print(df.describe()) 4. 检查缺失值 缺失值的处理是数据清洗的重要环节,尤其在机器学习中,缺失值可能影响模型的性能。 语法 df.isnull().sum() # 按列统计缺失值 isnull()返回布尔型DataFrame,缺失值为True。
标准化有两种处理方式:Z-score标准化和min-max标准化。在一些机器学习算法中(如,支持向量机的RBF核,线性模型中的L1和L2正则化),算法要求输入的数据特征均值为0,并且方差在相同数量级。 这一操作可以调用preprocessing的scale方法和StandardScaler类实现。