import pandas as pd import cudf import time # 使用 Pandas 加载数据 start = time.time() df_pandas = pd.read_csv('ecommerce_data.csv') pandas_load_time = time.time() - start # 使用 cuDF.pandas 加载数据 start = time.time() df_cudf = cudf.read_csv('ecommerce_data.csv') cudf_load...
importseabornassnssns.barplot(y=df['折扣'].value_counts().values,x=df['折扣'].value_counts().index)<AxesSubplot:> 这是因为 value_counts 函数返回的是一个 Series 结果,而 pandas 直接画图之前,无法自动地对索引先进行排序,而 seaborn 则可以。 如果想坚持使用pandas(背后是matplotlib)画图,那么可以先...
ascending : 布尔值,默认为False,以升序排序 bins : integer, optional Rather than count values, group them into half-open bins, a convenience for pd.cut, only works with numeric data dropna : 布尔型,默认为True,表示不包括NaN 2.pandas.DataFrame.count DataFrame.count(axis=0, level=None, numeric...
1. value_counts() value_counts()是Series的方法,用于计算非重复值出现的次数并默认从高到低排序,在DataFrame中通常指定某列。 也经常使用Data.'colunm'.value_counts().count() 计算非重复值个数。 2. groupby() Pandas中分组方法,指定按照某维度分组,并返回groupby对象(可用for循坏迭代)。 参数:by = [''...
pip install pandas 2、数据对象的创建 通过Series()函数包裹一维数组可以创建Series对象,其中数组的元素可以是各种类型。 通过DataFrame()函数包裹二维数组可以创建一个DataFrame对象,可以通过参数index、columns指定行标签和列标签。也可以通过python的字典类型初始化DataFrame,其键名默认为列标签 ...
pythoncolumns函数_pandas对column使用函数 在Pandas中，可以使用`apply(`函数将自定义函数应用于DataFrame的列。这样可以对列中的每个元素进行相同的操作，无论是进行数学计算、数据处理或文本操作。这个功能非常有用，因为它能够实现自定义的列转换和数据清理操作。`apply(`函数可以接受多种类型的函数，包括lambda函数、...
Python中column函数的作用 columns python day01:数据处理工具Pandas 买了本新书,写点笔记. --- 准备数据 ## 1.1数据读取与存储 read_csv() filepath_or_buffer sep : 默认逗号 delimiter : 可选, 作为sep配置分隔符的别名 delim_whitespace : 配置是否用空格作为分隔符, 如果值为True, 那么sep参数就失效了 ...
pandas常用命令 读取excel文件: df=pd.read_excel(fpath,sheet_name=name,usecols=[n,m,...]) 创建数据表: pd.DataFrame(dict, columns=dict.index, index=[dict.columnnum]) 一、数据表信息查看 1.查看维度:df.shape 2.查看数据格式 每一列数据的格式:df.dtypes 查看某一列数据的格式:df['列名'].dty...
30、Pandas的get_dummies用于机器学习的特征处理 分类特征有两种: 普通分类:性别、颜色 顺序分类:评分、级别 对于评分,可以把这个分类直接转换成1、2、3、4、5表示,因为它们之间有顺序、大小关系 但是对于颜色这种分类,直接用1/2/3/4/5/6/7表达,是不合适的,因为机器学习会误以为这些数字之间有大小关系 get_dum...
缺失值是在数据处理中在所难免的问题,pandas对缺失值的处理目的是简化对缺失值处理的工作。缺失值在pandas中使用的是浮点数(numpy.nan:Not a Number),具体代码如下: importnumpy as npimportpandas as pd data= pd.Series([11,22,33,np.nan,55])#定义NaN 值通过numpy.nandata ...