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RSS订阅原创 Pandas学习之综合练习
一、端午节的淘宝粽子交易1.删除最后一列为缺失值的行，并求所有在杭州发货的商品单价均值删除某列为缺失值的行，有两种方法：第一种方法利用notna()函数，筛选出该列不为空值的行，则相当于把该列为空值的行删除掉了import numpy as npimport pandas as pddf = pd.read_csv("E:/data/ZongZi.csv",names=['A','B','C','D','E']).convert_dtypes()df.head()
2020-07-01 23:54:40
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原创 Pandas学习之时序数据
1. to_datetime方法，用来建立时间点import numpy as npimport pandas as pdpd.to_datetime('2020/1/1')Timestamp('2020-01-01 00:00:00')# 使用列表将其转换为时间点索引pd.Series(range(2),index=pd.to_datetime(['2020/1/1','2020/1/2']))2020-01-01 02020-01-02 1dtype: int64
2020-06-29 22:26:00
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原创 Pandas学习之文本数据
import numpy as npimport pandas as pdpd.Series([1,'1'])0 11 1dtype: object# 上面的数据类型为 object，将其转化为String类型pd.Series([1,'1']).astype('str').astype('string')0 11 1dtype: stringPandas中对 String类型数据的处理方法主要有：1. str.split() 分割字符串s = pd
2020-06-26 23:44:56
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原创 Pandas对缺失数据和文本数据的处理
Pandas对缺失数据和文本数据的处理我们知道Pandas中最常用的两种数据类型就是Series 和DataFrame，因此主要学习者两种数据类型的缺失数据的处理方法拿到一份数据，首先查看数据完整性，了解缺失信息；然后针对缺失的数据，是要进行填充？还是删除？还是插值？选择合适的方式对拿到的数据进行数据预处理。1. 了解缺失信息：主要就是用isna和notna方法，对于isna方法，如果为缺失值，则返回True，如果不为缺失值，则返回False；notna方法则反之import numpy as n
2020-06-23 16:22:47
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原创 Scipy.cluster.vq.kmeans
博文首文，最近做毕设挺不顺利的，就来写篇博文吧。本来想用pyhton来时间K-means聚类分析的，查了一下，可用的包有著名的机器学习的包：sklearn，但是我做的成果必须要集成到Arcmap这个软甲里面，这个包不知道为何在Arcgis自带的python环境下总是安装不成功，但是用annaconda测试成功过了，代码以后再贴。下面说一下Arcgis10.5的python自带的科学计算包Scipy...
2018-04-13 20:19:39
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空空如也
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