Pandas替换及部分替换（replace）实现流程详解

1.使用model_select子模块中的train_test_split函数进行划分 数据:使用kaggle上Titanic数据集 划分方法:随机划分 # 导入pandas模块,sklearn中model_select模块 import pandas as pd from sklearn.model_select import train_test_split # 读取数据 data = pd.read_csv('.../titanic_dataset/train.csv') # 将特征划分到

如下所示: DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) subset考虑重复发生在哪一列,默认考虑所有列,就是在任何一列上出现重复都算作是重复数据 keep 包含三个参数first, last, False,first是指,保留搜索到的第一个重复数据,之后的都删除:last是指,保留搜索到的最后一个重复数据,之前的搜索到的重复数据都删除,False是指,把所有搜索到的重复数据都删除,一个都不保留,即如果有

最近经常看到各平台里都有Python的广告,都是对excel的操作,这里明哥收集整理了一下pandas对excel的操作方法和使用过程.本篇介绍 pandas 的 DataFrame 对列 (Column) 的处理方法.示例数据请通过明哥的gitee进行下载. 增加计算列 pandas 的 DataFrame,每一行或每一列都是一个序列 (Series).比如: import pandas as pd df1 = pd.read_excel('./excel-comp-data.xlsx');

pandas 中 inplace 参数在很多函数中都会有,它的作用是:是否在原对象基础上进行修改 inplace = True:不创建新的对象,直接对原始对象进行修改: ​inplace = False:对数据进行修改,创建并返回新的对象承载其修改结果. 默认是False,即创建新的对象进行修改,原对象不变,和深复制和浅复制有些类似. 例: inplace=True情况: import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFrame(np.rand

摘要:不同方法读取excel中的多个不同sheet表格性能比较 # 方法1 def read_excel(path): df=pd.read_excel(path,None) print(df.keys()) # for k,v in df.items(): # print(k) # print(v) # print(type(v)) return df # 方法2 def read_excel1(path): data_xls = pd.ExcelFile(path) print(data_x

语法:replace(self, to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad', axis=None) 使用方法如下: import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv('emp.csv') df #Series对象值替换 s = df.iloc[2]#获取行索引为2数据 #单值替换 s.replace('?',np.

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ import pandas as pd import numpy as np columns = [['A', 'A', 'B', 'B', 'C'], ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']] # 创建形状为(10,5) 的DataFrame 并设置二级标题 demo_df = pd.DataFrame(np.arange(50).reshape(10, 5), columns=columns) print(demo_df) def sty

注:代码用 jupyter notebook跑的,分割线线上为代码,分割线下为运行结果 1.导入库生成缺失值 通过pandas生成一个6行4列的矩阵,列名分别为'col1','col2','col3','col4',同时增加两个缺失值数据. import numpy as np import pandas as pd from sklearn.impute import SimpleImputer #生成缺失数据 df=pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),colu

indexOf() 方法可返回某个指定的字符串值在字符串中首次出现的位置. lastIndexOf() 方法可返回一个指定的字符串值最后出现的位置,在一个字符串中的指定位置从后向前搜索. substring() 方法用于提取字符串中介于两个指定下标之间的字符. substr(start,length)表示从start位置开始,截取length长度的字符串 split 将一个字符串分割为子字符串,然后将结果作为字符串数组返回 replace 用于在字符串中用一些字符替换另一些字符,或替换一个与正则

一.假设有这样一个原始dataframe 二.提取索引 (已经做了一些操作将Age为NaN的行提取出来并合并为一个dataframe,这里提取的是该dataframe的索引,道理和操作是相似的,提取的代码没有贴上去是为了不显得太繁杂让读者看着繁琐) >>> index = unknown_age_Mr.index.tolist() #记得转换为list格式 三.提取索引对应的原始dataframe的行 使用iloc函数将数据块提取出 >>> age_df.iloc[in

如下所示: <div ng-app="module"> <div my-exam></div> </div> <script> var m = angular.module('module', []); m.directive('myExam', [function () { return { restrict: 'EA', template: '<h1>欢迎浏览泠泠在路上</h1>', /*1.rep

如下所示: import pandas as pd from pandas import DataFrame series = pd.read_csv('daily-min-temperatures.csv',header=0, index_col=0, parse_dates=True,squeeze=True) temps = DataFrame(series.values) width = 3 shifted = temps.shift(width-1) print(shifted) wi