2.pandas数据清洗

pandas是用于数据清洗的库,安装配置pandas需要配置许多依赖的库，而且安装十分麻烦。

解决方法：可以用Anaconda为开发环境，Anaconda内置了许多有关数据清洗和算法的库。

1.安装pandas首先需要安装Numpy和python-dateutil（可以直接在控制控制台pip安装），然后再配置pandas。2.安装好Anaconda后，启用命令行窗口输入 jupyter notebook。3.在默认浏览器新建jupyter，配置jupyter界面右侧new下拉列表，选择python3命令，新建python3的py文件。

由于用的是外面的电脑，没有配置环境，就没办法操作配置。

原文地址：https://www.cnblogs.com/lvjing/p/10160747.html

时间： 2024-10-12 13:11:43

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Pandas 数据清洗常用篇

一.缺失值 sklearn中的preprocessing下游imputer,可进官方文档参考.这里主讲pandas. 拿到数据,一般先检查是否有缺失值,用isnul()或notnull(). 再决定dropna(),还是fillna(). 1.1 检查是否有缺失值 isnull().notnull() import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({"col_1":[1, 2, 3, 666, 1480], "

pandas数据清洗（二）

import pandas as pd import numpy as np from pandas import DataFrame import datetime import sys import pymysql import csv from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import scoped_session, sessionmaker # db = pymysql.connect('localhost',

7-感觉身体被掏空，但还是要学Pandas（下）

本周群主用了两天时间为浙师大的<旅游大数据分析师--Pandas数据清洗>课程备课,和Pandas来了一次深度亲密接触.现在做梦都是DataFrame变形:stack,unstack,pivot table--对Pandas有了全新的认识:原来它不只是提供类似表格的数据结构DataFrame这么简单,简直就是Excel+SQL的集大成者!而且拥有Python如此优雅的语法,真的可以说是"微言大义","玄之又玄,众妙之门","妙处难与君说&quo

利用python 进行数据清洗

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

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【转载】使用pandas进行数据清洗

使用pandas进行数据清洗 本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记 原文链接:使用python进行数据清洗 目录: 数据表中的重复值 duplicated() drop_duplicated() 数据表中的空值/缺失值 isnull()&notnull() dropna() fillna() 数据间的空格 查看数据中的空格 去除数据中的空格 大小写转换 数据中的异常和极端值 replace() 更改数据格式 astype() to_datetime() 数据分组 cut() 数据分列 split()