sep分隔符,n分割后新增列数,expand是否扩展开为数据框,默认False 3.重置索引 df.set_index('列名') 4.抽取记录 根据条件对数据进行抽取 df[condition] 返回DataFrame condition类型: 比较运算符 ==,<,> df[df.comments>100] 范围运算:between(left,right) df[df.comments.between(10,100)] 空值运算:pandas....
在pandas中,使用浮点值NaN 表示数据里的缺失数据 使用isnull和notnull来判断,isnull中空数据返回True,notnull相反 缺失数据的处理 dropna():去除数据中包含空项的行。参数有:how = 'all'表示行中所有数据为空时才丢弃,axis = 1表示丢弃列 fillna():替换缺失值,例df.fillna('?')。参数有: df.fillna(method ...
5. query方法 在pandas 中,支持把字符串形式的查询表达式传入query方法来查询数据,其表达式的执行结果必须返回布尔列表。在进行复杂索引时,由于这种检索方式无需像普通方法一样重复使用DataFrame的名字来引用列名,一般而言会使代码长度在不降低可读性的前提下有所减少。 6. 随机抽样 如果把 DataFrame 的每一行看作一个...
对于有用python进行数据分析需求的人来说,我们至少需要学习python中的pandas,这个句子里有两个关键词,至少和pandas,先来说pandas。 什么是pandas,百度百科是这样解释的:“pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的”,...
import pandas as pd dirty_data = pd.read_csv('sales_data.csv') # 基础清理:去除空值并转换日期列 cleaned_data = clean_data(dirty_data) # 添加自定义清理步骤:移除异常值 def remove_outliers(data): q1 = data.quantile(0.25) q3 = data.quantile(0.75) ...
import pandas as pd import numpy as np #导入csv数据 #dtype = str,最好读取的时候都以字符串的形式读入,不然可能会使数据失真 #比如一个0010008的编号可能会读取成10008 fileNameStr = './Actual transactions from UK retailer.csv' DataDF = pd.read_csv(fileNameStr,encoding = "ISO-8859-1",dtype...
我们经常用pandas读入读写excel文件,经常会遇到一个excel文件里存在多个sheet文件,这个时候,就需要一次性读取多个sheet的数据并做相应的数据分析或数据处理,最后再写入新的excel文件(同样是多个sheet)。本文即介绍多个sheet文件的读入及处理数据后写出到新excel文件(多个sheet)的操作过程。(https://jq.qq.com/?_wv=102...
>>>import pandas as pd >>>data=pd.DataFrame({'k1':['one']*3+['two']*4,'k2':[1,1,2,3,3,4,4]}) >>>data k1 k2 0 one 1 1 one 1 2 one 2 3 two 3 4 two 3 5 two 4 6 two 4 >>>dup=data.duplicated() #检查重复值 ...
from scipy.stats import chi2_contingencyimport numpy as npimport pandas as pddata=[[25,21,10],[82,88,30],[223,16,5]]df=pd.DataFrame(data,index=['美式咖啡','拿铁咖啡','卡布奇诺'],columns=['IT','行政','工程'])kt=chi2_contingency(df)print('卡方值=%.4f, p值=%.4f, 自由度=%i...