Pandas fillna('Missing')

爬虫爬下来的数据,有个字段含有大量脏数据,如图1所示,现在需要提取出"红色框"中的"作者机构名称". 一开始用的excel,替换.分类.按照模式的快速填充各种都用上了,但是,数据量太大了(有上万条,辛苦机器性能还行)而且你懂得,人工操作肯定有误操作而且分列啥的这些功能适应新不怎么强,结果,弄了小半天终于完整地清洗完毕. 下文提供两种方法:1.excel中清洗:2.pandas+正则表达式 图1 图2 方法1: 略过 方法2: pandas 凭借其强大的能力,分分钟处

pandas缺失值补充 1.创建带有缺失值的数据框 #coding:utf8 import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),index=list('abcde'),columns=['one','two','tree']) df.1x[1,:-1]=np.nan df.1x[1:-1,2]=np.nan print '\ndf1' print df 2.使用0替换缺失值 print '\ze

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/4868348.html 第一章 准备工作 今天开始码这本书--<利用python进行数据分析>.R和python都得会用才行,这是码这本书的原因.首先按照书上说的进行安装,google下载了epd_free-7.3-1-win-x86.msi,译者建议按照作者的版本安装,EPDFree包括了Numpy,Scipy,matplotlib,Chaco,IPython.这里的pandas需要自己安装,对应版本为pandas-0.

金融量化的第一步:数据统计和分析. 我选择的教材是:利用python进行数据分析 O‘reilly出版 实用案例 1. 处理来自bit.ly的1.usa.gov数据. 1) 数据: http://www.usa.gov/About/developer-resources/1usagov.shtml 该数据为常见的json格式 2)将json转换成字典 注意事项:我是将该数据以TXT格式保存到本地进行处理的.需要去掉分隔符,同时因为内部有BOM字符,需要去除这些字符.再将这些字典读到列表中. im

一.本节用到的基础知识 1.逐行读取文件 for line in open('E:\Demo\python\json.txt'): print line 2.解析json字符串 Python中有一些内置模块可以非常便捷地将json字符串转换为Python对象.比如json模块中的json.relaods()方法可以将json字符串解析为相应的字典. import json s='{ "a": "GoogleMaps\/RochesterNY", "c&qu

seaborn单变量.多变量及回归分析绘图 https://blog.csdn.net/llh_1178/article/details/78147822 Python数据科学分析速查表 https://github.com/iamseancheney/python-data-science-cheatsheet subplots 的用法示例 使用 regplot() 和 lmplot() 都可以绘制回归关系,推荐 regplot(). ig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4),(

经过前面的学习,下面来看?些真实世界的数据集.对于每个数据集,我们会?之前介绍的?法,从原始数据中提取有意义的内容.展示的?法适?于其它数据集,也包括你的.本篇包含了?些各种各样的案例数据集,可以?来练习. 案例数据集可以在Github仓库找到. 一.来?Bitly的USA.gov数据 2011年,URL缩短服务Bitly跟美国政府?站USA.gov合作,提供了?份从?成.gov或.mil短链接的?户那?收集来的匿名数据.在2011年,除实时数据之外,还可以下载?本?件形式的每?时快照.这项服务

1.Featuretools 1.1 Featuretools介绍 Featuretools使用一种称为深度特征合成(Deep Feature Synthesis,DFS)的算法,该算法遍历通过关系数据库的模式描述的关系路径.当DFS遍历这些路径时,它通过应用于数据的操作(包括和.平均值和计数)生成综合特征.例如,对来自给定字段client_id的事务列表应用sum操作,并将这些事务聚合到一个列中.尽管这是一个深度操作,但该算法可以遍历更深层的特征.Featuretools最大的优点是其可靠性和

import pandas as pd data.to_csv("路径",encoding=utf-8) 保存文件 data.head() 查看前几行 data.tail() 查看后几行 data.shape 几行几列 data.index 查看索引 data.columns 查看标题 data.values 查看值 data.info 查看整体结构 data.describe() 对数值型数据进行描述统计 data.value_counts()对值计数 data.sort_index