df = pd.read_csv('路径') 2.查阅dataframe的信息:http://() 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...
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...
import polars as pl import time # 读取 CSV 文件 start = time.time() df_pl_gpu = pl.read_csv('test_data.csv') load_time_pl_gpu = time.time() - start # 过滤操作 start = time.time() filtered_pl_gpu = df_pl_gpu.filter(pl.col('value1') > 50) filter_time_pl_gpu = time.t...
# 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...
})# 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] ...
read_excel('学生成绩表信息.xlsm') # 筛选出数学和语文成绩同时大于等于70的学生 filter_data = df[(df['数学成绩'] >= 70) & (df['语文成绩'] >= 70)] print(filter_data) 实例8:数据提取:提取个人性别或者生日信息 import pandas as pd # 创建一个空的DataFrame df = pd.DataFrame(columns=['...
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...
数据的处理:合并、聚合、分组、filter、sort、groupBy 函数应用与映射 数据的简单可视化 Pandas 是非常著名的开源数据处理库,其基于 NumPy 开发,该工具是 Scipy 生态中为了解决数据分析任务而设计。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的函数和方法。
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': '...