假设我们的数据集中有缺失值，该如何进行处理呢？ 丢弃缺失值的行或列 首先我们定义了数据集的缺失值： 这里缺失值用np.nan来设置，输出为: 丢弃缺失值数据 可以使用dropna函数把拥有缺失值数据的行或列进行丢弃。 我们这里以丢弃掉拥有缺失值行作为例子： 输出为： 这样把拥有NaN的2017 01 ...
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2017-11-22 13:04:49
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刚接触python不久，编程也是三脚猫，所以对常用的这几个工具还没有一个好的使用习惯，毕竟程序语言是头顺毛驴。所以最近在工作中使用的时候在使用pandas的DataFrame时遇到了以下报警： SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set o ...
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2017-11-21 23:55:46
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在上一篇插上翅膀，让Excel飞起来——xlwings（一）中提到利用xlwings模块，用python操作Excel有如下的优点： xlwings能够非常方便的读写Excel文件中的数据，并且能够进行单元格格式的修改 可以和matplotlib以及pandas无缝连接 可以调用Excel文件中VB ...
本节主要讲述如何根据上篇博客中选择出相应的数据之后，对其中的数据进行修改。 对某个值进行修改 例如，我们想对数据集中第2行第2列的数据进行修改： 输出为： 根据筛选条件设置值 比如，我们想对数据集中B列大于14的数据设置为14值，类似SQL中的： update table set B = 14 wh ...
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2017-11-21 10:48:55
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1. 数据导入 2.数据获取 3.坐标轴处理 4. 画一个图 5.画多个图 6.分开显示两个图。 ...
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2017-11-20 23:11:14
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折线图的绘制import pandas as pd unrate = pd.read_csv('unrate.csv') unrate['DATE'] = pd.to_datetime(unrate['DATE']) # 转换成datetime的格式import matplotlib.pyplot ... ...
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2017-11-20 01:05:04
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1.Pandas的函数应用 1.apply 和 applymap 1. 可直接使用NumPy的函数 示例代码： # Numpy ufunc 函数 df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4) - 1) print(df) print(np.abs(df)) 运行结果： ...
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2017-11-19 19:44:58
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参考学习资料：http://pandas.pydata.org 1.什么是Pandas? Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和Python数据分析（data analysis）。 Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，基于NumPy构建，提供了 高级数据结构 和 数据 ...
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2017-11-19 19:39:33
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# hanbb # come on!!! import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3),index=['a','b','c','d'],columns=['1st','2nd',... ...
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2017-11-19 17:24:03
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import numpy as n[] import pandas as pd conn= sql1=select * from table data=pd.read_sql(sql1,conn) print(data.describe()) #cleaning missing numbers da ...
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2017-11-19 12:35:21
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