如何利用pandas、matplotlib和seaborn來分析臟數(shù)據(jù)？在工具方面，Seaborn是Matplotlib的擴(kuò)展和二次封裝。我認(rèn)為Matplotlib足以進(jìn)行日常數(shù)據(jù)分析。通常，臟數(shù)據(jù)分

如何利用pandas、matplotlib和seaborn來分析臟數(shù)據(jù)？

在工具方面，Seaborn是Matplotlib的擴(kuò)展和二次封裝。我認(rèn)為Matplotlib足以進(jìn)行日常數(shù)據(jù)分析。

通常，臟數(shù)據(jù)分析可分為以下步驟：

1。數(shù)據(jù)讀取：根據(jù)數(shù)據(jù)源文件的文件類型，panda的讀取方式可以是：csv、read table、read excel、read sql、read json、read HTML、dataframe。

2、查看數(shù)據(jù)信息：主要使用descripe和info兩種方式，也可以直接使用panda的繪圖功能來可視化數(shù)據(jù)。

3、異常和缺失數(shù)據(jù)處理：主要采用dropna和fillna兩種方法。對(duì)異常和缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后，處理后的數(shù)據(jù)將直觀顯示

4。如果是機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)，則需要再次進(jìn)行規(guī)范化。

5、數(shù)據(jù)處理后，寫入文件進(jìn)行調(diào)用。我通常使用to_uucsv方法。

Python的pandas中，drop_duplicates函數(shù)怎么根據(jù)索引來去重？

今天，我想去重復(fù)的熊貓行。很長(zhǎng)一段時(shí)間后，我找到了相關(guān)的函數(shù)

讓我們先看一個(gè)小例子

[Python]查看純拷貝

來自pandas import series，dataframe

data=dataframe（{“K”：[1，1，2，2] }）

打印數(shù)據(jù)

isduplicated=數(shù)據(jù)。重復(fù)（）

打印重復(fù)

打印類型（重復(fù)）

數(shù)據(jù)=data.drop復(fù)制（）

打印數(shù)據(jù)

執(zhí)行結(jié)果是：

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k

0 1

1 1

2 2

3 2

[Python]查看純拷貝

0 false

1true

2 false

3 true

[Python]查看純拷貝

k

0 1

2

dataframe的duplicated方法返回一個(gè)布爾序列，指示每行是否重復(fù)。

And drop_u2;replications方法，用于返回刪除重復(fù)行的數(shù)據(jù)幀

這兩個(gè)方法將判斷所有列，您還可以指定一些列來判斷重復(fù)項(xiàng)。

例如，您要對(duì)名為K2的列進(jìn)行重復(fù)數(shù)據(jù)消除data.drop重復(fù)（[“K2”

Python編程中，如何實(shí)現(xiàn)將Excel文件中多個(gè)工作表合并為一個(gè)工作表？

使用Python panda庫(kù)，十行代碼。

建議熊貓安裝或直接安裝。

合并工作表數(shù)據(jù)，遍歷每個(gè)工作表頁面，并使用concat函數(shù)合并所有工作表數(shù)據(jù)。

重復(fù)數(shù)據(jù)消除，使用drop Duplicate（）函數(shù)刪除重復(fù)數(shù)據(jù)。

要寫入合并結(jié)果，請(qǐng)使用uExecl（）寫入合并結(jié)果。

希望以上分享能對(duì)您有所幫助。歡迎評(píng)論和留言。

python pandas如何對(duì)指定的多列填充缺失值？

熊貓.DataFrame.fillna（）函數(shù)用于填充數(shù)組中的Nan值，但此方法不會(huì)更改原始數(shù)組，而是返回一個(gè)新數(shù)組。下面是一個(gè)示例演示：

我們可以發(fā)現(xiàn)，在用fillna方法填充缺少的值之后，將返回一個(gè)填充的數(shù)組，但原始數(shù)組沒有更改。

如果我們想改變?cè)瓉淼臄?shù)組，我們需要重新賦值

填寫指定的多列缺失值，就像填寫整個(gè)數(shù)組的缺失值一樣，我們需要重新賦值。