python Pandas如何对数据集随机抽样

摘要在进行数据分析与清理中,我们可能常常需要在数据集中去掉某些异常值.具体来说,看看下面的例子. 0.导入我们需要使用的包 import pandas as pd pandas是很常用的数据分析,数据处理的包.anaconda已经有这个包了,纯净版python的可以自行pip安装. 1.去掉某些具体值 数据集df中,对于属性appPlatform(最后一列),我们想删除掉取值为2的那些样本.如何做?非常简单. import pandas as pd df[(True-df['appPlatfor

数据集成:将不同表的数据通过主键进行连接起来,方便对数据进行整体的分析. 两张表:ReaderInformation.csv,ReaderRentRecode.csv ReaderInformation.csv: ReaderRentRecode.csv: pandas读取csv文件,并进行csv文件合并处理: # -*- coding:utf-8 -*- import csv as csv import numpy as np # ------------- # csv读取表格数据 # ---

直接利用numpy读取非数字型的数据集时需要先进行转换,而且python3在处理中文数据方面确实比较蛋疼.最近在学习周志华老师的那本西瓜书,需要没事和一堆西瓜反复较劲,之前进行联系的时候都是利用批量替换先清理一遍数据,不过这样实在是太麻烦了,今天偶然发现可以使用pandas来实现读取中文数据集的功能. 首先分享一下数据集: 编号,色泽,根蒂,敲声,纹理,脐部,触感,密度,含糖率,好瓜 1,青绿,蜷缩,浊响,清晰,凹陷,硬滑,0.697,0.46,是 2,乌黑,蜷缩,沉闷,清晰,凹陷,硬滑,0.7

1. 数据集基本信息 df = pd.read_csv() df.head():前五行: df.info(): rangeindex:行索引: data columns:列索引: dtypes:各个列的类型, 主体部分是各个列值的情况,比如可判断是否存在 NaN 值: 对于非数值型的属性列 df['some_categorical_columns'].value_counts():取值分布: df.describe(): 各个列的基本统计信息 count mean std min/max 25%

如下所示: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame 一.merge函数 left1 = DataFrame({'水果':['苹果','梨','草莓'], '价格':[3,4,5], '数量':[9,8,7]}).set_index('水果') right1 = DataFrame({'水果':['苹果','草莓'], '产地':['美国','中国']}) print(left1) pri

摘要:有时候我们只需要数据集中的一部分,并不需要全部的数据.这个时候我们就要对数据集进行随机的抽样.pandas中自带有抽样的方法. 应用场景: 我有10W行数据,每一行都11列的属性. 现在,我们只需要随机抽取其中的2W行. 实现方法很简单: 利用Pandas库中的sample. DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None) n是要抽取的行数.(例如n

python数据分析工具pandas中DataFrame和Series作为主要的数据结构. 本文主要是介绍如何对DataFrame数据进行操作并结合一个实例测试操作函数. 1)查看DataFrame数据及属性 df_obj = DataFrame() #创建DataFrame对象 df_obj.dtypes #查看各行的数据格式 df_obj['列名'].astype(int)#转换某列的数据类型 df_obj.head() #查看前几行的数据,默认前5行 df_obj.tail() #查看后几

摘要:本文主要是讲解一下,如何进行排序.分为两种情况,不分组进行排序和组内进行排序.什么意思呢?具体来说,我举个栗子. ****注意**** 如果只是单纯想对某一列进行排序,而不进行打序号的话直接使用.sort_values就可以了.下文是关于如何把序号也打上的 ---------------------------- 我们有一个数据集如下: 我们下面想进行两种排序.先说第一种比较简单的也是很常用的,简单的对某一列进行排序然后添加一列序号. 例如,我们队comment_num这一列进行从大到小的

在人工采集数据时,经常有可能把空值和空格混在一起,一般也注意不到在本来为空的单元格里加入了空格.这就给做数据处理的人带来了麻烦,因为空值和空格都是代表的无数据,而pandas中Series的方法notnull()会把有空格的数据也纳入进来,这样就不能完整地得到我们想要的数据了,这里给出一个简单的方法处理该问题. 方法1: 既然我们认为空值和空格都代表无数据,那么可以先得到这两种情况下的布尔数组. 这里,我们的DataFrame类型的数据集为df,其中有一个变量VIN,那么取得空值和空格的布尔数组

本文研究的主要是pandas常用函数,具体介绍如下. 1 import语句 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import datetime import re 2 文件读取 df = pd.read_csv(path='file.csv') 参数:header=None 用默认列名,0,1,2,3... names=['A', 'B', 'C'...] 自定义列名 index_col='

摘要:本文主要是讲解怎么样替换某一列的一个值. 应用场景: 假如我们有以下的数据集: 我们想把里面不是pre的字符串全部换成Nonpre,我们要怎么做呢? 做法很简单. df['col2']=df['col1'] df.loc[df['col1'] !=' pre','col2']=Nonpre 以上这篇python pandas 如何替换某列的一个值就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

一.实例演示 1.将一个大Excel等份拆成多个Excel 2.将多个小Excel合并成一个大Excel并标记来源 work_dir="./course_datas/c15_excel_split_merge" splits_dir=f"{work_dir}/splits" import os if not os.path.exists(splits_dir): os.mkdir(splits_dir) 二.读取源Excel到Pandas import pandas

Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具.Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法.你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一.本文主要介绍一下Pandas中read_sql_query方法的使用. pandas.read_sql_query(sql,con,index_col = None,coerce_float =

Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具.Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法.你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一.本文主要介绍一下Pandas中read_sql方法的使用. pandas.read_sql(sql,con,index_col = None,coerce_float = True,params