2.1.2 删除缺失值 pandas中提供了删除缺失值的方法dropna()，dropna()方法用于删除缺失值所在的一行或一列数据，并返回一个删除缺失值后的新对象。...how：表示删除缺失值的方式。 thresh：表示保留至少有N个非NaN值的行或列。 subset：表示删除指定列的缺失值。 inplace：表示是否操作原数据。...| 平均数填充到指定的列 # 计算A列的平均数，并保留一位小数 col_a = np.around(np.mean(na_df['A']), 1) # 计算D列的平均数，并保留一位小数 col_d =...K-S检测是一个比较频率分布与理论分布或者两个观测值分布的检验方法，它根据统计量与P值对样本数据进行校验，其中统计量的大小表示与正态分布的拟合度。P值大于0.05，说明样本数据符合正态分布。...，该值的范围通常为小于Q1 – 1.5IQR或大于Q3 + 1.5IQR 为了能够直观地从箱形图中查看异常值，pandas中提供了两个绘制箱形图的函数：plot()和boxplot()，其中plot
中缺失值的表示 Pandas 表示缺失值的一种方法是使用NaN（Not a Number），它是一个特殊的浮点数；另一种是使用 Python 中的None，Pandas 会自动把None转变成NaN。...df.dropna(axis='columns', how='all') 通过thresh参数，那些非缺失值的个数大于等于阈值的行或列将保留。...默认为 ‘first’，表示保留第一个出现的重复值；‘last’ 表示保留最后一个出现的重复值；False 表示删除所有重复值。 inplace：可选参数，指定是否在原地修改 DataFrame。...默认为 False，表示返回一个新的 DataFrame；如果设为 True，则在原 DataFrame 上进行操作，并返回 None。 ignore_index：可选参数，指定是否重新设置索引。...默认为 False，表示保留原索引；如果设为 True，则在删除重复值后重新设置索引。
2.1.2 删除缺失值 pandas中提供了删除缺失值的方法dropna()，dropna()方法用于删除缺失值所在的一行或一列数据，并返回一个删除缺失值后的新对象。...how：表示删除缺失值的方式。 thresh：表示保留至少有N个非NaN值的行或列。 subset：表示删除指定列的缺失值。 inplace：表示是否操作原数据。...- 将缺失值出现的行全部删掉 na_df.dropna() # 保留至少有3个非NaN值的行 na_df.dropna(thresh=3) # 缺失值补全｜整体填充 将全部缺失值替换为 * na_df.fillna...df.duplicated() # 返回boolean数组 # 查找重复值 # 将全部重复值所在的行筛选出来 df[df.duplicated()] # 查找重复值｜指定 # 上面是所有列完全重复的情况...； 空心圆点表示异常值，该值的范围通常为小于Q1 – 1.5IQR或大于Q3 + 1.5IQR 为了能够直观地从箱形图中查看异常值，pandas中提供了两个绘制箱形图的函数：plot()和boxplot
select_dtypes方法在其include参数中获取数据类型的列表，并返回仅包含那些给定数据类型的列的数据帧。 列表值可以是数据类型的字符串名称，也可以是实际的 Python 对象。...默认情况下，聚合方法min，max和sum不返回任何内容，如以下代码片段所示，该代码片段选择三个对象列并尝试查找每个对象的最大值： >>> movie[['color', 'movie_title',...通过排序选择每个组中的最大值 在数据分析期间执行的最基本，最常见的操作之一是选择包含组中某个列的最大值的行。 例如，这就像在内容分级中查找每年评分最高的电影或票房最高的电影。...用sort_values替代nlargest 前两个秘籍的工作原理类似，它们以略有不同的方式对值进行排序。 查找一列数据的顶部n值等同于对整个列进行降序排序并获取第一个n值。...当然，这在实践中很难做到，尤其是当股价仅将其历史的一小部分花费在一定阈值之上时。 我们可以使用布尔索引来查找股票花费高于或低于某个特定值的所有时间点。 此练习可以帮助我们了解某些股票的交易范围。
Josh Devlin 2017年2月21日 Pandas可以说是数据科学最重要的Python包。...它不仅提供了很多方法和函数，使得处理数据更容易；而且它已经优化了运行速度，与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比，这是一个显著的优势。...('1900/1/30', periods=df.shape[0]) 添加日期索引 查看/检查数据 df.head(n) 数据框的前n行 df.tail(n) 数据框的后n行 df.shape() 行数和列数...=n) 删除所有小于n个非空值的行 df.fillna(x) 用x替换所有空值 s.fillna(s.mean()) 将所有空值替换为均值（均值可以用统计部分中的几乎任何函数替换） s.astype(float...() 查找每个列中的最大值 df.min() 查找每列中的最小值 df.median() 查找每列的中值 df.std() 查找每个列的标准差 点击“阅读原文”下载此速查卡的打印版本 END.
参考链接： Python | pandas 合并merge，联接join和级联concat 文章目录 1....keep：删除重复项并保留第一次出现的项取值可以为 first、last或 False duplicated()方法用于标记 Pandas对象的数据是否重复，重复则标记为True，不重复则标记为False...在箱形图中，异常值通常被定义为小于QL-15QR或大于QU+1.5IQR的值。 ...inner：使用两个 DataFrame键的交集，类似SQL的内连接 在使用 merge()函数进行合并时，默认会使用重叠的列索引做为合并键，并采用内连接方式合并数据，即取行索引重叠的部分。 ...数据转换 4.1 重命名轴索引 Pandas中提供了一个rename()方法来重命名个别列索引或行索引的标签或名称。
[最小值 .argmax()] 所在位置的自动索引 df.col.idxmin() # 最大值[最小值 .idxmax()] 所在位置的定义索引 # 累计统计 ds.cumsum() # 前边所有值之和...x).std() #依次计算相邻x个元素的标准差 ds.rolling(x).min() #依次计算相邻x个元素的最小值 ds.rolling(x).max() #依次计算相邻x个元素的最大值 08...，并返回一个 Boolean 数组 pd.notnull() # 检查DataFrame对象中的非空值，并返回一个 Boolean 数组 df.drop(['name'], axis=1) # 删除列...['Name'] = df.Name # 取列名的两个方法 df[df.index == 'Jude'] # 按索引查询要用 .index df[df[col] > 0.5] # 选择col列的值大于0.5...] # 返回按列col1进行分组后，列col2的均值 # 创建一个按列col1进行分组，并计算col2和col3的最大值的数据透视表 df.pivot_table(index=col1,
底层使用C语言：Pandas的许多内部操作都是用Cython或C语言编写的，Cython是一种Python的超集，它允许将Python代码转换为C语言代码，从而提高执行效率。...具体来说，map()函数可以接受一个字典或一个函数作为参数，然后根据这个字典或函数对 Series 中的每个元素进行映射或转换，生成一个新的 Series，并返回该 Series。...', 'c']④.df.index.difference(null_ind) 查找两个索引的集合差异举个例子import pandas as pd# 创建两个索引对象index1 = pd.Index(...，是进行分组的依据，如果填入整数n，则表示将x中的数值分成等宽的n份（即每一组内的最大值与最小值之差约相等）；如果是标量序列，序列中的数值表示用来分档的分界值如果是间隔索引，“ bins”的间隔索引必须不重叠举个例子...'B': [5, 4, 3, 2, 1]})# 查找列'A'中大于3的所有行，并将结果转换为64位整数result = (df['A'] > 3).astype('int64')print(result
序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个值都有对应的位置值，称之为索引，第一个索引是 0，第二个索引是 1，依此类推。Python有6个序列的内置类型，但最常见的是列表和元组。...列表切片就是根据索引取出列表中的元素，并存储在新的列表中。 保留某索引值后面的所有元素 冒号前面填写索引值，表示切片的起始位置，就保留大于等于该索引的所有列表元素。...'] 保留两个索引值之间的所有元素 冒号前后分别填入起始索引值和结束索引值。...起始索引值对应的元素会被保留。结束索引值对应的元素，不会被保留。...例子 php n = [19, 2, 33, 24] s = sum(n) print(s) 输出结果78. 求最大值和最小值 max()命令 使用max()命令，可以来找出列表中的最大值。
这非常重要，因为熟悉 Python 的人比 R（更多的统计数据包），获得了 R 的许多数据表示和操作功能，同时完全保留在一个极其丰富的 Python 生态系统中。...类别变量的示例是性别，社会阶层，血型，国家/地区，观察时间或等级（例如李克特量表）。 连续 连续变量是一个可以接受无限多个（不可数数量）值的变量。 观察值可以取某个实数集之间的任何值。...序列与 NumPy 数组相似，但是它的不同之处在于具有索引，该索引允许对项目进行更丰富的查找，而不仅仅是从零开始的数组索引值。 以下从 Python 列表创建一个序列。： 输出包括两列信息。...下面的代码创建一个Series，其值相同，但索引由字符串值组成： 现在，那些字母数字索引标签可以访问Series对象中的数据。...为了演示布尔选择，让我们从下面的Series开始并应用大于大于运算符来确定大于或等于3的值： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-nhtrwrqi-1681365384126
为了解决这些问题，Pandas又有两种方括号的 "口味"： .loc[]总是使用标签并包括区间的两端； .iloc[]总是使用位置索引，并排除了右端。...第二，保留原始标签是一种与过去某个时刻保持联系的方式，就像 "保存游戏" 按钮。如果你有一个有一百列和一百万行的大表，需要找到一些数据。...df.merge--可以用名字指定要合并的列，不管这个列是否属于索引。 按值查找元素 考虑以下Series对象： 索引提供了一种快速而方便的方法，可以通过标签找到一个值。但是，通过值来寻找标签呢？...请注意，s.unique()比np.unique要快（O(N)vs O(NlogN)），它保留了顺序，而不是像np.unique那样返回排序后的结果。...如果这些还不够，也可以通过自己的Python函数传递数据。它可以是 用g.apply(f)接受一个组x（一个系列对象）并生成一个单一的值（如sum()）的函数f。
Series 是一种类似于 一维 数组的对象，由一组数据（数据类型可以是整数、浮点数、字符串和其他 Python 对象）和与之同长度的索引（或称标签）组成。...可以看到，字典的 键 作为索引，值 作为数据，创建了 Series 通过常量创建 通过这种方式创建，必须指定 index，他们都索引到同一个值，这个值就是我们给出的常量。...条件查询 print("\n成绩大于 95 的科目:\n",s2[s2>95]) print("\n成绩等于 95 的科目:\n",s2[s2==95]) print("\n成绩大于等于 95 的科目:...完成了修改，必须接受它的返回值；set_value() 比较像 Python 内置的字典新增 item 的方式，是原地修改。...keep，常取值 first/last，即在重复数据中，保留第一个/最后一个。
比如尝试获取上面这个表中的 name 列数据： ? 因为我们只获取一列，所以返回的就是一个 Series。可以用 type() 函数确认返回值的类型： ?...注意，不像 .reset_index() 会保留一个备份，然后才用默认的索引值代替原索引，.set_index() 将会完全覆盖原来的索引值。...生成的指标，从左到右分别是：计数、平均数、标准差、最小值、25% 50% 75% 位置的值、最大值。 ? 如果你不喜欢这个排版，你可以用 .transpose() 方法获得一个竖排的格式： ?...同样，inner 代表交集，Outer 代表并集。 数值处理 查找不重复的值 不重复的值，在一个 DataFrame 里往往是独一无二，与众不同的。找到不重复的值，在数据分析中有助于避免样本偏差。...查找空值 假如你有一个很大的数据集，你可以用 Pandas 的 .isnull() 方法，方便快捷地发现表中的空值： ?
一、前言 国庆期间在Python白银交流群【谢峰】问了一个Pandas处理的问题，提问截图如下： 代码如下： import pandas as pd data = [{'name': '小明', 'age...只保留年龄最大的那个 data = data.drop_duplicates('name', inplace=False) print(data) 二、实现过程 这里【甯同学】给了一个思路，先排个序，...': '小明', 'age': 20}, {'name': '小明', 'age': 38}] data = pd.DataFrame(data) # print(data) # 删除名字重复的，只保留年龄最大的那个...': 20}, {'name': '小明', 'age': 38}] data = pd.DataFrame(data) # print(data) # 删除名字重复的，只保留年龄最大的那个 data...只保留年龄最大的那个） a = data.sort_values('age', ascending=False).drop_duplicates('name') print(a) 多条件根据排序删除重复值
subset：可选参数，默认为None，表示只在指定的列或行中查找缺失值并删除，可以是列名或行标签。...# 至少保留2个非缺失值的行 df.dropna(thresh=2) # 只在'A'列和'B'列中查找并删除缺失值 df.dropna(subset=['A', 'B']) 示例一 【例】当某行或某列值都为...查找重复值 duplicated（） Python的duplicated函数是pandas库中的一个函数，用于判断DataFrame或Series中的元素是否重复。...可以传入一个或多个列的名称或索引。如果指定了subset参数，那么只有在指定的列中的值相同的行才会被判断为重复。 keep：可选参数，用于指定保留哪些重复值。...如果某个索引值在原对象中不存在，reindex()会为该索引值插入缺失值（NaN或None）。
head()方法和tail() 方法则是分别显示数据集的前n和后n行数据。如果想要随机看N行的数据，可以使用sample()方法。...缺失值与重复值 Pandas清洗数据时，判断缺失值一般采用isnull()方法。...df.reset_index(drop=True) 输出： rename()重命名用于更改行列的标签，即行列的索引。可以传入一个字典或者一个函数。在数据预处理中，比较常用。...函数方法 用法释义 count 非NaN数据项计数 sum 求和 mean 平均值 median 中位数 mode 众数 max 最大值 min 最小值 std 标准差 var 方差 quantile...今天我们盘点了66个Pandas函数合集，但实际还有很多函数在本文中没有介绍，包括时间序列、数据表的拼接与连接等等。此外，那些类似describe()这种大家非常熟悉的方法都省去了代码演示。
在计算机编程中，pandas是Python编程语言的用于数据操纵和分析的软件库。特别是，它提供操纵数值表格和时间序列的数据结构和运算操作。...为x,z的列 data['name'].values # 取列名为'name'的列的值（取出来的是array而不是series）取单行后是一个Series，Series有index...m等于最大行数 n等于最大列数 data.notnull() # 非空值 data.dropna() # 删除空值 data.dropna...# 删除所有值为Nan的行 data.dropna(thresh=2) # 至少保留两个非缺失值 data.strip() # 去除列表中的所有空格与换行符号...method='ffill') # 将空值填充为上一个值 data.fillna(method='bfill') # 将空值填充下一个值
标签：Python与Excel,pandas Excel的LOOKUP公式可能是最常用的公式之一，因此这里将在Python中实现Excel中查找系列公式的功能。...==lookup_value返回一个布尔索引，pandas使用该索引筛选结果。...return_array.loc[]返回一个带有基于上述布尔索引的值的pandas系列，只返回True值。...pandas系列的一个优点是它的.empty属性，告诉我们该系列是否包含值或空，如果match_value为空，那么我们知道找不到匹配项，然后我们可以通知用户在数据中找不到查找值。...最后，因为我们只想保留第一个值（如果有多个条目），所以我们通过从返回的列表中指定[0]来选择第一个元素。 让我们测试一下这个函数，似乎工作正常！
你可以查看到Python，pandas, Numpy, matplotlib等的版本信息。 2. 创建示例DataFrame 假设你需要创建一个示例DataFrame。...该Series的nlargest()函数能够轻松地计算出Series中前3个最大值： ? 事实上我们在该Series中需要的是索引： ?...或者你想要舍弃那么缺失值占比超过10%的列，你可以给dropna()设置一个阈值： ? len(ufo)返回总行数，我们将它乘以0.9，以告诉pandas保留那些至少90%的值不是缺失值的列。...set_option()函数中第一个参数为选项的名称，第二个参数为Python格式化字符。可以看到，Age列和Fare列现在已经保留小数点后两位。...我们现在隐藏了索引，将Close列中的最小值高亮成红色，将Close列中的最大值高亮成浅绿色。 这里有另一个DataFrame格式化的例子： ?
# 有的列只含有两个值，用nunique()方法挑出这些列 In[68]: criteria = college_n.nunique() == 2 criteria.head() Out...()可以选出每列的最大值，用eq方法比较DataFrame的每个值和该列的最大值 In[78]: college_n.eq(college_n.max()).head() Out[78]: ?...，这是因为许多百分比的列的最大值是1。...# 一些列只有一个最大值，比如SATVRMID和SATMTMID，UGDS_WHITE列却有许多最大值。有109所学校的学生100%是白人。...找到最常见的最大值 # 读取college，过滤出只包含本科生种族比例信息的列 In[90]: pd.options.display.max_rows= 40 In[91]: college = pd.read_csv
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