Python的布尔类型有两个值:True和False(注意大小写要区分) 逻辑运算: 1、与:and(两个都为True,结果才为True) 2、或:or(只要一个为True,则为True) 3、非:not...(把True变为False,把False变为True) 短路运算: 布尔类型还可以与其他数据类型进行逻辑运算,Python规定:0、空字符串、None为False,其他数值和非空字符串为True。
对于dataframe格式的数据: 1、data.value_counts():统计数据出现的次数 2、data.query("label==0"):按指定条件查询数据 3、data.plot():可视化...dataframe格式的数据 4、pandas.get_dummies(data):将某列数据用one-hot编码表示 5、pandas.concat([data1,data2],axis):将data1...的维度上进行拼接 6、data.fillna(0):将缺失数据用0填充 7、data.isna():查询缺失值的那些数据,比如pandas.isna(dfdata['Age']).astype('int32...')将名为'Age'那列的数据的缺失值用1表示 陆续更新,遇到了就记一笔,慢慢积累
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 dropna()函数的作用是去除读入的数据中(DataFrame)含有NaN的行。...dropna() 效果: >>> df.dropna() name toy born 1 Batman Batmobile 1940-04-25 注意: 在代码中要保存对原数据的修改...,需要添加 inplace 参数 ,inplace=True 表示直接在原数据上更改 df.dropna(inplace=True) 例: dfs = pd.read_excel(path, sheet_name...结果仍包含NaN dropna 参数: axis: default 0指行,1为列 how: {‘any’, ‘all’}, default ‘any’指带缺失值的所有行;’all’指清除全是缺失值的...thresh: int,保留含有int个非空值的行 subset: 对特定的列进行缺失值删除处理 inplace: 这个很常见,True表示直接在原数据上更改 参考 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 本文概述 如果你的数据集包含空值, 则可以使用dropna()函数分析并删除数据集中的行/列。...0或”索引”:删除包含缺失值的行。 1或”列”:删除包含缺失值的列。 怎么样 : 当我们有至少一个不适用或所有不适用时, 它确定是否从DataFrame中删除行或列。...脱粒: 它采用整数值, 该值定义要减少的最小NA值量。 子集: 它是一个数组, 将删除过程限制为通过列表传递的行/列。 到位: 它返回一个布尔值, 如果它为True, 则会在数据帧本身中进行更改。...对于演示, 首先, 我们获取一个csv文件, 该文件将从数据集中删除任何列。...import pandas as pd aa = pd.read_csv(“aa.csv”) aa.head() 输出 Name Hire Date Salary Leaves Remaining 0
今天重头学习 Python 的基础知识,看到了下面这个问题: a = 'python' print('hello,', a or 'world') b = '' print('hello,', b or...'world') ('hello,', 'python') ('hello,', 'world') 这是因为在输出的时候,判断 a or 'world' ,当 a 为 True 的时候,会输出 a ,...同样的道理,当 b = '' 的时候,也就是 b 为 False, 这个时候会输出后面为真的内容。...这主要是因为在 Python 中,把 0 ,空字符 “ 和 None 都看成 False 。
什么是布尔类型? 布尔类型是一种逻辑类型,它只有两个取值:True(真)和False(假)。在Python中,True和False是内置的布尔类型常量,用于表示真和假的状态。...布尔运算符 在Python中,布尔类型常常与布尔运算符一起使用,来进行逻辑判断和条件控制。常见的布尔运算符有以下几种: and:逻辑与运算符,当所有条件都为真时返回真,否则返回假。...条件判断用法参考:Python中的条件语句 循环控制:布尔类型常用于循环语句中,根据条件的真假控制循环的执行和退出。...循环语句用法参考:Python循环语句介绍 数据过滤:通过布尔类型可以筛选和过滤数据,只选择满足条件的数据进行处理。 状态标记:布尔类型可以用来表示某种状态,比如程序运行状态、开关状态等。...Python中的所有数据类型,都可以转为布尔值 print("以下内容打印True") print(bool(True)) print(bool(1)) print(bool(2)) print(bool
前言 在Python的数据科学和分析领域,Pandas库是处理和分析数据的强大工具。 pandas.read_csv()函数是Pandas库中用于读取CSV(逗号分隔值)文件的函数之一。...本文中洲洲将进行详细介绍pandas.read_csv()函数的使用方法。 一、Pandas库简介 pandas是一个Python包,并且它提供快速,灵活和富有表现力的数据结构。...这样当我们处理"关系"或"标记"的数据(一维和二维数据结构)时既容易又直观。 pandas是我们运用Python进行实际、真实数据分析的基础,同时它是建立在NumPy之上的。...总的来说Pandas是一个开源的数据分析和操作库,用于Python编程语言。它提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具,是数据科学、数据分析、机器学习等众多领域中不可或缺的工具之一。...自动和显式的数据处理:Pandas能够自动处理大量数据,同时允许用户显式地控制数据处理的细节。 时间序列分析:Pandas提供了对时间序列数据的丰富支持,包括时间戳的自动处理和时间序列窗口函数。
pandas整个系列覆盖以下内容: 图解Pandas核心操作函数大全 图解Pandas数据变换高级函数 Pandas数据分组与操作 本篇为『图解Pandas数据变换高级函数』。...一、Pandas的数据变换高级函数 ----------------- 在数据处理过程中,经常需要对DataFrame进行逐行、逐列和逐元素的操作(例如,机器学习中的特征工程阶段)。...Pandas中有非常高效简易的内置函数可以完成,最核心的3个函数是map、apply和applymap。下面我们以图解的方式介绍这3个方法的应用方法。 首先,通过numpy模拟生成一组数据。...对于这两种方式,map都是把对应的数据逐个当作参数传入到字典或函数中,进行映射得到结果。...三、DataFrame数据处理 3.1 apply方法 DataFrame借助apply方法,可以接收各种各样的函数(Python内置的或自定义的)对数据进行处理,非常灵活便捷。
滑动窗口的处理方式在实际的数据分析中比较常用,在生物信息中,很多的算法也是通过滑动窗口来实现的,比如经典的质控软件Trimmomatic, 从序列5'端的第一个碱基开始,计算每个滑动窗口内的碱基质量平均值...在pandas中,提供了一系列按照窗口来处理序列的函数。....count() 0 1.0 1 2.0 2 2.0 3 1.0 4 1.0 dtype: float64 window参数指定窗口的大小,在rolling系列函数中,窗口的计算规则并不是常规的向后延伸...以上述代码为例,count函数用于计算每个窗口内非NaN值的个数,对于第一个元素1,再往前就是下标-1了,序列中不存在这个元素,所以该窗口内的有效数值就是1。...对于expanding系列函数而言,rolling对应的函数expanding也都有,部分函数示例如下 >>> s.expanding(min_periods=2).mean() 0 NaN 1 1.5
可直接使用NumPy的函数 示例代码: # Numpy ufunc 函数 df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4) - 1) print(df) print(np.abs...通过apply将函数应用到列或行上 示例代码: # 使用apply应用行或列数据 #f = lambda x : x.max() print(df.apply(lambda x : x.max()))...通过applymap将函数应用到每个数据上 示例代码: # 使用applymap应用到每个数据 f2 = lambda x : '%.2f' % x print(df.applymap(f2)) 运行结果...按值排序 sort_values(by='column name') 根据某个唯一的列名进行排序,如果有其他相同列名则报错。...丢弃缺失数据:dropna() 根据axis轴方向,丢弃包含NaN的行或列。
什么是布尔类型及布尔类型的使用场景 对于真假的判断 即 布尔类型 布尔值类型的数据表示逻辑运算结果,有两种取值: 真,使用 True 关键字表示。 假,使用 False 关键字表示。...bool 代表布尔类型,也可以对于结果进行真假判断 布尔类型的使用场景常备用来判断一件事儿的真假 数字、字符串在布尔类型上的应用(内置函数bool) 其实在数字与字符串中,有一些固定的值是与布尔类型的...), 非空字符串 -> True 在计算机中, 0 , 1 是计算机最原始的形态,单个占空间也最小,故而经常会将 0 , 1 用来代替 True 与False 空类型 None 不属于任何类型 就是...= 1 False 布尔类型的与或非逻辑运算 Python 提供了与、或、非三种基本逻辑运算,如下所示: 逻辑运算 表达式 功能描述...> not False True 小结 布尔值是一个非常简单的数据类型,只有真和假两种表现形式。
参考链接: Pandas DataFrame中的转换函数 pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】中对pandas的方方面面都有了一个权威简明的入门级的介绍...,但在实际使用过程中,我发现书中的内容还只是冰山一角。...谈到pandas数据的行更新、表合并等操作,一般用到的方法有concat、join、merge。但这三种方法对于很多新手来说,都不太好分清使用的场合与用途。 ...)以布尔的方式返回空值DataFrame.notnull()以布尔的方式返回非空值 索引和迭代 方法描述DataFrame.head([n])返回前n行数据DataFrame.at快速标签常量访问器...])Returns a cross-section (row(s) or column(s)) from the Series/DataFrame.DataFrame.isin(values)是否包含数据框中的元素
目录 pandas中索引的使用 .loc 的使用 .iloc的使用 .ix的使用 ---- pandas中索引的使用 定义一个pandas的DataFrame对像 import pandas as pd....loc[],中括号里面是先行后列,以逗号分割,行和列分别是行标签和列标签,比如我要得到数字5,那么就就是: data.loc["b","B"] 因为行标签为b,列标签为B,同理,那么4就是data...5,右下角的值是9,那么这个矩形区域的值就是这两个坐标之间,也就是对应5的行标签到9的行标签,5的列标签到9的列标签,行列标签之间用逗号隔开,行标签与行标签之间,列标签与列标签之间用冒号隔开,记住,.loc...是用行列标签来进行选择数据的。...那么,我们会想,那我们只知道要第几行,第几列的数据呢,这该怎么办,刚好,.iloc就是干这个事的 .iloc的使用 .iloc[]与loc一样,中括号里面也是先行后列,行列标签用逗号分割,与loc不同的之处是
在有关基于 Python 的绘图库的系列文章中,我们将对使用 Pandas 这个非常流行的 Python 数据操作库进行绘图进行概念性的研究。...Pandas 是 Python 中的标准工具,用于对进行数据可扩展的转换,它也已成为从 CSV 和 Excel 格式导入和导出数据的流行方法。 除此之外,它还包含一个非常好的绘图 API。...这非常方便,你已将数据存储在 Pandas DataFrame 中,那么为什么不使用相同的库进行绘制呢? 在本系列中,我们将在每个库中制作相同的多条形柱状图,以便我们可以比较它们的工作方式。...我们使用的数据是 1966 年至 2020 年的英国大选结果: image.png 自行绘制的数据 在继续之前,请注意你可能需要调整 Python 环境来运行此代码,包括: 运行最新版本的 Python...(用于 Linux、Mac 和 Windows 的说明) 确认你运行的是与这些库兼容的 Python 版本 数据可在线获得,并可使用 Pandas 导入: import pandas as pd df
首先解答上一篇文章Win10系统配置Python3.6+OpenGL环境详细步骤中的问题。...该问题的答案为[2, 2],要点在于列表对象的方法index()默认是返回指定元素在列表中首次出现的下标,元组和字符串的index()方法也具有相同的用法。...在该文问题中,如果想要获取列表中3的所有位置,列表推导式应写为[i for i,v in enumerate(x) if v==3]。...----------分割线--------- numpy支持一个数组与一个标量之间(或两个等长数组)之间的关系运算,得到一个新数组,新数组中每个元素为True或False,表示原数组中所有元素与该标量(...或原来两个数组中对应元素)进行关系运算的结果。
本篇为pandas系列的导语,对pandas进行简单介绍,整个系列覆盖以下内容: 图解Pandas核心操作函数大全 图解Pandas数据变换高级函数 Pandas数据分组与操作 本篇为『图解Pandas...如果传递了索引,索引中与标签对应的数据中的值将被拉出。...] 1.3 Series数据的访问 通过各种方式访问Series数据,系列中的数据可以使用类似于访问numpy中的ndarray中的数据来访问。...Series有很多的聚合函数,可以方便的统计最大值、求和、平均值等 [4c686eea24071932103c426df1fe648f.png] 二、DataFrame(数据帧) DataFrame是...Pandas中使用最频繁的核心数据结构,表示的是二维的矩阵数据表,类似关系型数据库的结构,每一列可以是不同的值类型,比如数值、字符串、布尔值等等。
apply 是 pandas 库的一个很重要的函数,多和 groupby 函数一起用,也可以直接用于 DataFrame 和 Series 对象。...主要用于数据聚合运算,可以很方便的对分组进行现有的运算和自定义的运算。 ?...数据集 使用的数据集是美国人口普查的数据,可以从这里下载,里面包含了CSV数据文件和PDF说明文件,说明文件里解释了每个变量的意义。 数据大致是这个样子: ?...美国人口普查数据 问题 以每个州人口最多的 3 个县的人口总和为这个州人口的衡量标准,哪 3 个州人口最多? 在 2010 年至 2015 年间人口变化幅度最大的是哪个县?...分析 先按州分组,再对每个州内的县进行排序选出人口最多的 3 个县求和,作为每个州的人口数,最后排序。
公众号:尤而小屋 作者:Peter 编辑:Pete 大家好,我是Peter~ 本文中介绍的是Categorical类型,主要实现的数据分类问题,用于承载基于整数的类别展示或编码的数据,帮助使用者获得更好的性能和内存使用...--MORE--> 背景:统计重复值 在一个Series数据中经常会出现重复值,我们需要提取这些不同的值并且分别计算它们的频数: import numpy as np import pandas as...pandas.core.series.Series Categorical类型创建 生成一个Categorical实例对象 通过例子来讲解Categorical类型的使用 subjects = ["语文...Categorical对象 通过pandas.Categorical来生成 通过构造函数from_codes,前提是你必须先获得分类编码数据 # 方式1 df2["subject"] = df2[...,也就是one-hot编码(独热码);产生的DataFrame中不同的类别都是它的一列,看下面的例子: data4 = pd.Series(["col1","col2","col3","col4"] \
pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】中对pandas的方方面面都有了一个权威简明的入门级的介绍,但在实际使用过程中,我发现书中的内容还只是冰山一角...谈到pandas数据的行更新、表合并等操作,一般用到的方法有concat、join、merge。但这三种方法对于很多新手来说,都不太好分清使用的场合与用途。...构造函数 方法 描述 DataFrame([data, index, columns, dtype, copy]) 构造数据框 属性和数据 方法 描述 Axes index: row labels;columns...() 以布尔的方式返回空值 DataFrame.notnull() 以布尔的方式返回非空值 索引和迭代 方法 描述 DataFrame.head([n]) 返回前n行数据 DataFrame.at 快速标签常量访问器...DataFrame.isin(values) 是否包含数据框中的元素 DataFrame.where(cond[, other, inplace, …]) 条件筛选 DataFrame.mask(cond
import pandas as pd import numpy as np 一、⭐️apply函数应用 apply是一个自由度很高的函数 对于Series,它可以迭代每一列的值操作: df = pd.read_csv...中的axis参数=0时,永远表示的是处理方向而不是聚合方向,当axis='index'或=0时,对列迭代对行聚合,行即为跨列,axis=1同理 二、⭐️矢量化字符串 为什么要用str属性 文本数据也就是我们常说的字符串...这时候我们的str属性操作来了,来看看如何使用吧~ # 将文本转为小写 user_info.city.str.lower() 可以看到,通过 `str` 属性来访问之后用到的方法名与 Python 内置的字符串的方法名一样...虽说 Pandas 为我们提供了非常丰富的函数,有时候我们可能需要自己定制一些函数,并将它应用到 DataFrame 或 Series。...常用到的函数有:map、apply、applymap。 map 是 Series 中特有的方法,通过它可以对 Series 中的每个元素实现转换。
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