代码解释: 1.使用recordlinkage dot Index函数,创建一个索引对象。这实际上是一个可以用来从数据框生成对的对象。 2. 为了在状态上生成阻塞对,我们使用block方法,输入状态列作为输入。 3. 索引器对象初始化后,我们使用dot index方法生成对,该方法接受两个数据帧。 4. 生成的对象是一个pandas多索引对象,其中包含来自两个
当给定数据框的特定列是特定数据类型并且需要被矫正/转换成另一种便于计算和分析的数据类型或者进行统计处理时,这个过程通常很费时。 在一个典型的数据科学工作流程当中,我们通常获取我们的原始数据,探索并加工它,使用可视化或者预测模型来获得更深的洞察,并最终使用报表来进行展示。 由于重复值、拼写错误、数据类型解析...
Python Imaging Library(PIL) 已经成为 Python 事实上的图像处理标准库了,这是由于,PIL 功能非常强大,但API却非常简单易用。但是由于PIL仅支持到 Python 2.7,再加上年久失修,于是一群志愿者在 PIL 的基础上创建了兼容的版本,名字叫 Pillow,支持最新 Python ...
案例一:数据清洗 在进行数据分析之前,通常需要对原始数据进行清洗,即处理缺失值、异常值、重复值等问题。下面是一个数据清洗的示例代码: importpandasaspd# 读取原始数据data=pd.read_csv('data.csv')# 处理缺失值data=data.dropna()# 处理异常值data=data[data['value']<100]# 处理重复值data=data.drop_dupli...
用Python建立RFM模型,整体建模思路分为五步,一言蔽之——“五步在手,模型你有”,分别是数据概览、数据清洗、维度打分、分值计算和客户分层。 01 数据概览 我们的源数据是订单表,记录着用户交易相关的字段: 有个细节需要注意,订单每一行代表着单个用户的单次购买行为,什么意思呢?如果一个用户在一天内购买了4次,订单...
用python的pandas库进行数据分析,分析对象是老番茄B站数据。 pandas常用基础数据分析代码。 目录 一、爬取老番茄B站数据 二、python数据分析 1、读取数据源 2、查看数据概况 3、查看异常值 4.1、查看最大值(max函数) 4.2、查看最小值(min函数) 5.1、查看TOP3的视频(nlargest函数) ...
2、导入数据 3、查看数据集信息 三、数据清洗 1、查找缺失值 数据集中有5174名用户没流失,有1869名客户流失,数据集不均衡。 2、查看数据类型 TotalCharges表示总费用,这里为对象类型,需要转换为float类型 3、转换类型 再次查找缺失值: 这里存在11个缺失值,由于数量不多我们可以直接删除这些行 ...
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452367明年创建的收藏夹452367明年内容:2025首发·Python数据分析办公自动化真实案例,Excel、Word、PPT几行Python代码搞定,练完即可上手,如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览