7.数据清洗 / 开普饭

在Python中,dataframe可以使用默认行列索引,也可以自行设置索引. 查看索引新建一个DataFrame import pandas as pddf = pd.DataFrame ([[' ...

Pandas 基础使用教程(1) Pandas 是非常著名的开源数据处理库,我们可以通过它完成对数据集进行快速读取.转换.过滤.分析等一系列操作.除此之外,Pandas 拥有强大的缺失数据处理与数据透 ...

各位客官姥爷好,欢迎回来.上节我们简单介绍了Pandas名称的由来,以及后续的安装工作.相信大家都有跟着一起安装,既然装好了那就用起来吧,本节我们来看看Pandas在数据分析过程会涉及到哪些常用的知识 ...

在 pandas 中提供了利用映射关系来实现某些操作的函数,具体如下: replace() 函数:替换元素: map() 函数:新建一列: rename() 函数:替换索引. 一.replace() ...

皮皮冰燃 2020-10-22 17:49:19 56 收藏分类专栏: python3 文章标签: python 版权 (1)获取数据 (2)数据处理:处理缺失数据,可视化 (3)特征工程 (4)算 ...

干净整洁的数据是后续进行研究和分析的基础.数据科学家们会花费大量的时间来清理数据集,毫不夸张地说,数据清洗会占据他们80%的工作时间,而真正用来分析数据的时间只占到20%左右. 所以,数据清洗到底是在 ...

今天咱们要处理的表格是这样的,有点眼熟吧? A列是带有合并单元格的部门名称,右侧是各部门的人员姓名,每个部门的人数也没有规律.咱们要实现的最终效果是,将各个部门的人员合并到同一个单元格,并使用逗号隔开 ...

注:拍于2019年春节广西南宁青秀山关键词:EXCEL2016:TRIM函数:替换:操作难度*** 身为教学管理人员,经常要处理大量的数据,小菜最头疼的是其他来源的数据表,由于各种原因,往往会有一些 ...

文/陈根当前,数据量的快速增长已经成为了IT管理部门所面对的最难于解决的问题之一.数据量的增长严重降低了应用程序的性能,降低了应用程序的稳定性,并且消耗了大量的投资,同时对备份与恢复也增加了巨大的负 ...

今天咱们要处理的表格是这样的: A列是带有合并单元格的部门名称,右侧是各部门的人员姓名,每个部门的人数也没有规律. 接下来老祝就以Excel 2016为例,来说说具体的操作方法: 步骤一: 依次单击[ ...

今天我们要处理的数据是这样的: 我们希望的结果是这样的: 老规矩,转换必须是自动的,因此,我们还是使用Power Query. 01 实现方法首先,选中数据区域的任意单元格,然后在数据选项卡中,点击 ...

关于数据清洗的问题请教各位老师2个问题: 1.拿到一个原始数据,应当如何清洗数据,大致思路是如何? 2.怎样的标准说明数据大致清洗的比较干净了,可以用了?谢谢! 第一,数据处理之前,你需要有自己的思 ...

数据清洗是数据分析关键的一步,直接影响之后的处理工作数据需要修改吗?有什么需要修改的吗?数据应该怎么调整才能适用于接下来的分析和挖掘? 是一个迭代的过程,实际项目中可能需要不止一次地执行这些清洗操作 ...

7.数据清洗