hailuo - 博客园

2018年1月21日

python 缺失值的处理

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posted @ 2018-01-21 18:02 hailuo 阅读(267) 评论(0) 推荐(0) 编辑

python 选取Serise、DataFrame列的子集方法

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posted @ 2018-01-21 17:48 hailuo 阅读(1099) 评论(0) 推荐(0) 编辑

python 几个常用自定义函数在dataframe上的应用

摘要： 1 最小值与最大值 2 3 def f(x): 4 5 return pd.Series([x.min(),x.max(),index=['min','max']) 6 7 frame.apply(f) 8 9 10 11 浮点值的格式化 12 13 format=lambda x:'%.2f' % x 14 15 frame.applymap(format... 阅读全文

posted @ 2018-01-21 10:35 hailuo 阅读(1861) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年1月20日

python 缺失值的向前填充

摘要： method='bfill'可实现按下方值填充阅读全文

posted @ 2018-01-20 12:07 hailuo 阅读(2661) 评论(0) 推荐(0) 编辑

python DataFrame索引选项

摘要： obj[val] 选取DataFrame的单个列或一组列，在一些情况下会比较便利：布尔型数组（过滤行）、切片（行切片）、布尔型DataFrame obj.ix[val] 选取DataFrame的单个行或一组行 obj.ix[:,val] 选取单个列或列的子集 obj.ix[val1,val2] 同时阅读全文

posted @ 2018-01-20 11:29 hailuo 阅读(6302) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年1月19日

python 读取文件使用chunksize后逐块迭代操作

摘要： 1 chunkers=pd.read_csv('dd.csv',chunksize=10000) 2 3 tot=pd.Series([]) 4 5 for piece in chunkers: 6 7 tot=tot.add(piece['dfcol'].value_counts(),fill_value=0)#迭代计数 8 9 tot=tot.order(ascending=Fa... 阅读全文

posted @ 2018-01-19 15:55 hailuo 阅读(3183) 评论(0) 推荐(0) 编辑

python pandas dataframe 用法技巧去重

摘要： 1 data.drop_duplicates()#data中一行元素全部相同时才去除 2 data.drop_duplicates(['a','b'])#data根据’a','b'组合列删除重复项，默认保留第一个出现的值组合。传入参数keep='last'则保留最后一个 3 4 data.drop_ 阅读全文

posted @ 2018-01-19 15:26 hailuo 阅读(31507) 评论(0) 推荐(0) 编辑

python groupby的小技巧

摘要：更多grouby的用法 http://blog.csdn.net/youngbit007/article/details/54288603 阅读全文

posted @ 2018-01-19 14:30 hailuo 阅读(568) 评论(0) 推荐(0) 编辑

python 横向比较最大值贴标签

摘要： df['dfda']=pd.Series(df[['a','b','v']].idxmax(axis=1),index=df.index)#横向比较最大值并返回列名，比循环快N倍阅读全文

posted @ 2018-01-19 11:20 hailuo 阅读(466) 评论(0) 推荐(0) 编辑

DataFrame的数据类型转换

摘要：更多数据类型转换 https://vimsky.com/article/3694.html 阅读全文

posted @ 2018-01-19 11:14 hailuo 阅读(6257) 评论(0) 推荐(0) 编辑