pandas 预处理
Python Pandas PK esProc SPL，谁才是数据预处理王者？
做数据分析和人工智能运算前常常需要大量的数据准备工作，也就是把各种数据源以及各种规格的数据整理成统一的格式。因为情况非常复杂多样，很难有某种可视化工具来完成此项工作，常常需要编程才能实现。业界有很多免费的脚本语言都适合进行数据准备工作，其中Python Pandas具有多种数据源接口和丰富的计算函数，受到众多用户的喜爱；esProc SPL作为一门较新的数据计算语言，在语法灵活性和计算能力方面也很
日期 2023-06-12 10:48:40
小白学 Python 数据分析（9）：Pandas （八）数据预处理（2）
人生苦短，我用 Python 前文传送门： 小白学 Python 数据分析（1）：数据分析基础 小白学 Python 数据分析（2）：Pandas （一）概述 小白学 Python 数据分析（3）：Pandas （二）数据结构 Series 小白学 Python 数据分析（4）：Pandas （三）数据结构 DataFrame 小白学 Python 数据分析（5）：Pandas （四）基础
日期 2023-06-12 10:48:40
小白学 Python 数据分析（8）：Pandas （七）数据预处理
人生苦短，我用 Python 前文传送门： 小白学 Python 数据分析（1）：数据分析基础 小白学 Python 数据分析（2）：Pandas （一）概述 小白学 Python 数据分析（3）：Pandas （二）数据结构 Series 小白学 Python 数据分析（4）：Pandas （三）数据结构 DataFrame 小白学 Python 数据分析（5）：Pandas （四）基础
日期 2023-06-12 10:48:40
100天精通Python（数据分析篇）——第75天：Pandas数据预处理之数据标准化
文章目录 专栏导读 1. 数据标准化是什么？ 2. 数据标准化的作用 3. 数据标准化的方法 4. 离差标准化 5. 标准差标准化 6. 小数定标标准化 书籍介绍
日期 2023-06-12 10:48:40Pandas pipe: 一种更优雅的数据预处理方法！
欢迎关注 ，专注Python、数据分析、数据挖掘、好玩工具！ 我们知道现实中的数据通常是杂乱无章的，需要大量的预处理才能使用。Pandas 是应用最广泛的数据分析和处理库
日期 2023-06-12 10:48:40
【阶段二】Python数据分析Pandas工具使用05篇：数据预处理：数据的规范化
本篇的思维导图： 数据预处理：数据的规范化 数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作。不同评价指标往往具有不同的量纲，数值间的差别可能很大，不进行处理可能会影响数据分析的结果。为了消除指标之间的量纲和取值范围差异的影响，需要进行标准化处理，将数据按照比例进行缩放，使之落入一个特定的区域，便于进行综合分析。如将股
日期 2023-06-12 10:48:40【阶段二】Python数据分析Pandas工具使用04篇：数据预处理：数据的汇总
本篇的思维导图： 数据预处理：数据的汇总 数据透视表pivot_table()函数 透视表功能该功能的主要目的就是实现数据的汇总统计。pandas模块中的pivot_table函数就是实现透视表功能的强大函数。 代码 import numpy as
日期 2023-06-12 10:48:40【阶段二】Python数据分析Pandas工具使用03篇：数据预处理：多表合并与连接
本篇的思维导图： 数据预处理：多表合并与连接 将表结构相同（即变量个数和变量类型均相同）的多张表纵向合并到一张长表中，或者将多张表的变量水平扩展到一张宽表中。 需要注意的是，对于多表之间的纵向合并，则必须确保多表的列数和数据类型一致；对于多表之间的水平扩展，则必须保证多表之间拥有共同的匹配变量。 合
日期 2023-06-12 10:48:40【阶段二】Python数据分析Pandas工具使用02篇：数据读取：文本文件读取、电子表格读取与数据预处理：数据概览与清洗
本篇的思维导图： 数据读取：文本文件读取 对于csv后缀的文本文件，可以使用pandas模块中的read_csv函数进行读取。 所需要的数据文件如下百度云盘链接： 链接：https://pan.baidu.com/s/1Zj-uTt_wdRcmDt3aumZ2nA 提取码：z2e8
日期 2023-06-12 10:48:40数据科学必备Pandas数据预处理方法汇总
Pandas DataFrame 是一个包含二维数据及其对应索引的结构。DataFrame 广泛用于数据科学、机器学习、科学计算和许多其他数据密集型领域。 DataFrame 类似于SQL 表或在 Excel 中使用的电子
日期 2023-06-12 10:48:40基于pandas数据预处理基础操作
# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd #一、创建数据 #1.通过传递一个list对象来创建一个Series，pandas会默认创建整型索引 s = pd.Series([1,3,np.nan,5,8]) #2.通过传递一个numpy array，时间索引以及列标签来创建一个DataFrame dates
日期 2023-06-12 10:48:40