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Pythonyabo88滚球分析-看了这篇文章,yabo88滚球清洗你也就完全掌握了

来源:可思yabo88滚球 时间:2019-09-12
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所有做yabo88滚球分析的前提就是:你得有yabo88滚球,而且已经经过清洗,整理成需要的格式。 可思yabo88滚球-yabo88滚球挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

不管你从哪里获取了yabo88滚球,你都需要认真仔细观察你的yabo88滚球,对不合规的yabo88滚球进行清理,虽然不是说一定要有这个步骤,但是这是一个好习惯,因为保不齐后面分析的时候发现之前因为没有对yabo88滚球进行整理,而导致统计的yabo88滚球有问题,今天小编就把平时用的yabo88滚球清洗的技巧进行一个梳理,里面可能很多你都懂,那就当温习了吧! 可思yabo88滚球-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

文章大纲:

  1. 如何更有效的导入你的yabo88滚球
  2. 全面的观察yabo88滚球
  3. 设置索引
  4. 设置标签
  5. 处理缺失值
  6. 删除重复项
  7. yabo88滚球类型转换
  8. 筛选yabo88滚球
  9. yabo88滚球排序
  10. 处理文本
  11. 合并&匹配

导入yabo88滚球:

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  1. pd.read_excel("aa.xlsx")?
  2. pd.read_csv("aa.xlsx")?
  3. pd.read_clipboard?

如何有效的导入yabo88滚球: 可思yabo88滚球-人工智能资讯平台sykv.com

1、限定导入的行,如果yabo88滚球很大,初期只是为了查看yabo88滚球,可以先导入一小部分:

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  1. pd.read_csv("aaa.csv",nrows=1000)?
  2. pd.read_excel("aa.xlsx",nrows=1000)?

2、如果你知道需要那些列,而且知道标签名,可以只导入需要的yabo88滚球:

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  1. pd.read_csv("aaa.csv",usecols=["A","B"])?
  2. pd.read_excel("aa.xlsx",usecols=["A","B"])?

3、关于列标签,如果没有,或者需要重新设定:

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  1. pd.read_excel("aa.xlsx",header=None)#不需要原来的索引,会默认分配索引:0,1,2?
  2. pd.read_excel("aa.xlsx",header=1)#设置第二行为列标签?
  3. pd.read_excel("aa.xlsx",header=[1,2])#多级索引?
  4. pd.read_csv("aaa.csv",header=None)?
  5. pd.read_csv("aaa.csv",header=1)?
  6. pd.read_csv("aaa.csv",header=[1,2])?

4、设置索引列,如果你可以提供一个更有利于yabo88滚球分析的索引列,否则分配默认的0,1,2:

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  1. pd.read_csv("aaa.csv",index_col=1)?
  2. pd.read_excel("aa.xlsx",index_col=2)?

5、设置数值类型,这一步很重要,涉及到后期yabo88滚球计算,也可以后期设置:

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  1. pd.read_csv("aaa.csv",converters?=?{'排名':?str,?'场次':?float})?
  2. data?=?pd.read_excel(io,?sheet_name?=?'converters',?converters?=?{'排名':?str,?'场次':?float})?

全面的查看yabo88滚球:

查看前几行:

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  1. data.head()?

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查看末尾几行: 可思yabo88滚球sykv.com,sykv.cn

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查看yabo88滚球维度:

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  1. data.shape(16281,?7)?

查看DataFrame的yabo88滚球类型 可思yabo88滚球-人工智能资讯平台sykv.com

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  1. df.dtypes?

查看DataFrame的索引

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  1. df.index?

查看DataFrame的列索引

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  1. df.columns?

查看DataFrame的值 可思yabo88滚球sykv.com

 

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  1. df.values?

查看DataFrame的描述 可思yabo88滚球sykv.com,sykv.cn

 
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  1. df.describe()?

某一列格式:

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  1. df['B'].dtype?

设置索引和标签:

有时我们经常需要重新设置索引列,或者需要重新设置列标签名字: 本文来自可思yabo88滚球(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

重新设置列标签名:

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  1. df.rename(columns={"A":?"a",?"B":?"c"})?
  2. df.rename(index={0:?"x",?1:?"y",?2:?"z"})?

重新设置索引:

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  1. df.set_index('month')?

重新修改行列范围:

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  1. df.reindex(['http_status',?'user_agent'],?axis="columns")?
  2. new_index=?['Safari',?'Iceweasel',?'Comodo?Dragon',?'IE10',?'Chrome']?
  3. df.reindex(new_index)?

取消原有索引: 可思yabo88滚球-www.sykv.cn,sykv.com

 
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  1. df.reset_index()?

处理缺失值和重复项:

判断是否有NA:df.isnull().any()

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填充NA:

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  1. pf.fillna(0)?

删除含有NA的行:

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  1. rs=df.dropna(axis=0)?

删除含有NA的列:

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  1. rs=df.dropna(axis=1)?

删除某列的重复值:

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  1. a=?frame.drop_duplicates(subset=['pop'],keep='last')?

yabo88滚球类型转换:

df.dtypes:查看数值类型 可思yabo88滚球-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

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  1. astype()强制转化yabo88滚球类型
  2. 通过创建自定义的函数进行yabo88滚球转化
  3. ?pandas提供的to_nueric()以及to_datetime()
 
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  1. df["Active"].astype("bool")?
  2. df['2016'].astype('float')?
  3. df["2016"].apply(lambda?x:?x.replace(",","").replace("$","")).astype("float64")?
  4. df["Percent?Growth"].apply(lambda?x:?x.replace("%","")).astype("float")/100?
  5. pd.to_numeric(df["Jan?Units"],errors='coerce').fillna(0)?
  6. pd.to_datetime(df[['Month',?'Day',?'Year']])?

筛选yabo88滚球:

1、按索引提取单行的数值 可思yabo88滚球-www.sykv.cn,sykv.com

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  1. df_inner.loc[3]?

2、按索引提取区域行数值

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  1. df_inner.iloc[0:5]?

3、提取4日之前的所有yabo88滚球

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  1. df_inner[:’2013-01-04’]?

4、使用iloc按位置区域提取yabo88滚球

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  1. df_inner.iloc[:3,:2]?#冒号前后的数字不再是索引的标签名称,而是yabo88滚球所在的位置,从0开始,前三行,前两列。?

5、适应iloc按位置单独提起yabo88滚球

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  1. df_inner.iloc[[0,2,5],[4,5]]?#提取第0、2、5行,4、5列?

6、使用ix按索引标签和位置混合提取yabo88滚球 可思yabo88滚球-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

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  1. df_inner.ix[:’2013-01-03’,:4]?#2013-01-03号之前,前四列yabo88滚球?

7、使用loc提取行和列 可思yabo88滚球sykv.com

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  1. df_inner.loc(2:10,"A":"Z")?

8、判断city列里是否包含beijing和shanghai,然后将符合条件的yabo88滚球提取出来 可思yabo88滚球-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大yabo88滚球

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  1. df_inner[‘city’].isin([‘beijing’])?
  2. df_inner.loc[df_inner[‘city’].isin([‘beijing’,’shanghai’])]?

9、提取前三个字符,并生成yabo88滚球表 可思yabo88滚球-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

 

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  1. pd.DataFrame(category.str[:3])?

10、使用“与”进行筛选 可思yabo88滚球-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

 
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  1. df_inner.loc[(df_inner[‘age’]?>?25)?&?(df_inner[‘city’]?==?‘beijing’),?[‘id’,’city’,’age’,’category’,’gender’]]?

11、使用“或”进行筛选

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  1. df_inner.loc[(df_inner[‘age’]?>?25)?|?(df_inner[‘city’]?==?‘beijing’),?[‘id’,’city’,’age’,’category’,’gender’]].sort([‘age’])?

12、使用“非”条件进行筛选

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  1. df_inner.loc[(df_inner[‘city’]?!=?‘beijing’),?[‘id’,’city’,’age’,’category’,’gender’]].sort([‘id’])?

13、对筛选后的yabo88滚球按city列进行计数 可思yabo88滚球sykv.com,sykv.cn

 
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  1. df_inner.loc[(df_inner[‘city’]?!=?‘beijing’),?[‘id’,’city’,’age’,’category’,’gender’]].sort([‘id’]).city.count()?

14、使用query函数进行筛选 可思yabo88滚球sykv.com,sykv.cn

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  1. df_inner.query(‘city?==?[“beijing”,?“shanghai”]’)?

15、对筛选后的结果按prince进行求和

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  1. df_inner.query(‘city?==?[“beijing”,?“shanghai”]’).price.sum()?

yabo88滚球排序

按照特定列的值排序: 可思yabo88滚球-yabo88滚球挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

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  1. df_inner.sort_values(by=[‘age’])?

按照索引列排序: 内容来自可思yabo88滚球sykv.com

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  1. df_inner.sort_index()?

升序

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  1. df_inner.sort_values(by=[‘age’],ascending=True)?

降序

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  1. df_inner.sort_values(by=[‘age’],ascending=False)?

合并匹配:

merge 可思yabo88滚球sykv.com

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  1. 1.result?=?pd.merge(left,?right,?on='key')?
  2. 2.result?=?pd.merge(left,?right,?on=['key1',?'key2'])?
  3. 3.result?=?pd.merge(left,?right,?how='left',?on=['key1',?'key2'])?
  4. 4.result?=?pd.merge(left,?right,?how='right',?on=['key1',?'key2'])?
  5. 5.result?=?pd.merge(left,?right,?how='outer',?on=['key1',?'key2'])?

2、append

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  1. 1.result?=?df1.append(df2)?
  2. 2.result?=?df1.append(df4)?
  3. 3.result?=?df1.append([df2,?df3])?
  4. 4.result?=?df1.append(df4,?ignore_index=True)?

4、join 可思yabo88滚球sykv.com,sykv.cn

left.join(right, on=key_or_keys)

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  1. 1.result?=?left.join(right,?on='key')?
  2. 2.result?=?left.join(right,?on=['key1',?'key2'])?
  3. 3.result?=?left.join(right,?on=['key1',?'key2'],?how='inner')?

5、concat

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  1. 1.result?=?pd.concat([df1,?df4],?axis=1)?
  2. 2.result?=?pd.concat([df1,?df4],?axis=1,?join='inner')?
  3. 3.result?=?pd.concat([df1,?df4],?axis=1,?join_axes=[df1.index])?
  4. 4.result?=?pd.concat([df1,?df4],?ignore_index=True)?

文本处理:

1. lower()函数示例

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  1. s?=?pd.Series(['Tom',?'William?Rick',?'John',?'Alber@t',?np.nan,?'1234','SteveMinsu'])?
  2. s.str.lower()?

2. upper()函数示例

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  1. s?=?pd.Series(['Tom',?'William?Rick',?'John',?'Alber@t',?np.nan,?'1234','SteveMinsu'])?
  2. s.str.upper()?

3. len()计数

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  1. s?=?pd.Series(['Tom',?'William?Rick',?'John',?'Alber@t',?np.nan,?'1234','SteveMinsu'])?
  2. s.str.len()?

4. strip()去除空格 可思yabo88滚球-yabo88滚球挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

 

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  1. s?=?pd.Series(['Tom?',?'?William?Rick',?'John',?'Alber@t'])?
  2. s.str.strip()?

5. split(pattern)切分字符串 可思yabo88滚球-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

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  1. s?=?pd.Series(['Tom?',?'?William?Rick',?'John',?'Alber@t'])?
  2. s.str.split('?')?

6. cat(sep=pattern)合并字符串

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  1. s?=?pd.Series(['Tom?',?'?William?Rick',?'John',?'Alber@t'])?
  2. s.str.cat(sep='?<=>?')?
  3. 执行上面示例代码,得到以下结果?-?
  4. Tom?<=>?William?Rick?<=>?John?<=>?Alber@t?

7. get_dummies()用sep拆分每个字符串,返回一个虚拟/指示dataFrame 可思yabo88滚球-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

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  1. s?=?pd.Series(['Tom?',?'?William?Rick',?'John',?'Alber@t'])?
  2. s.str.get_dummies()?

8. contains()判断字符串中是否包含子串true; pat str或正则表达式 可思yabo88滚球-www.sykv.cn,sykv.com

 
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  1. s?=?pd.Series(['Tom?',?'?William?Rick',?'John',?'Alber@t'])?
  2. s.str.contains('?')?

9. replace(a,b)将值pat替换为值b。 可思yabo88滚球sykv.com,sykv.cn

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  1. s?=?pd.Series(['Tom?',?'?William?Rick',?'John',?'Alber@t'])?
  2. .str.replace('@','$')?

10. repeat(value)重复每个元素指定的次数

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  1. s?=?pd.Series(['Tom?',?'?William?Rick',?'John',?'Alber@t'])?
  2. s.str.repeat(2)?

执行上面示例代码,得到以下结果 -

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  • 0 Tom Tom
  • 1 William Rick William Rick
  • 2 JohnJohn
  • 3 Alber@tAlber@t

11. count(pattern)子串出现次数 可思yabo88滚球sykv.com

 

内容来自可思yabo88滚球sykv.com

  1. s?=?pd.Series(['Tom?',?'?William?Rick',?'John',?'Alber@t'])?
  2. print?("The?number?of?'m's?in?each?string:")?
  3. print?(s.str.count('m'))?

执行上面示例代码,得到以下结果 -

内容来自可思yabo88滚球sykv.com

The number of 'm's in each string: 内容来自可思yabo88滚球sykv.com

  • 0 1
  • 1 1
  • 2 0
  • 3 0

12. startswith(pattern)字符串开头是否匹配子串True 可思yabo88滚球-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

 
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  1. s?=?pd.Series(['Tom?',?'?William?Rick',?'John',?'Alber@t'])?
  2. print?("Strings?that?start?with?'T':")?
  3. print?(s.str.?startswith?('T'))?

执行上面示例代码,得到以下结果 - 可思yabo88滚球-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

Strings that start with 'T': 可思yabo88滚球-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

  • 0 True
  • 1 False
  • 2 False
  • 3 False

13. endswith(pattern)字符串结尾是否是特定子串 true 可思yabo88滚球sykv.com,sykv.cn

 
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  1. s?=?pd.Series(['Tom?',?'?William?Rick',?'John',?'Alber@t'])?
  2. print?("Strings?that?end?with?'t':")?
  3. print?(s.str.endswith('t'))?

执行上面示例代码,得到以下结果 -

可思yabo88滚球-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

Strings that end with 't': 可思yabo88滚球sykv.com,sykv.cn

  • 0 False
  • 1 False
  • 2 False
  • 3 True

14. find(pattern)查子串首索引,子串包含在[start:end];无返回-1 可思yabo88滚球-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

 

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  1. s?=?pd.Series(['Tom?',?'?William?Rick',?'John',?'Alber@t'])?
  2. print?(s.str.find('e'))?

执行上面示例代码,得到以下结果 - 可思yabo88滚球sykv.com,sykv.cn

  • 0 -1
  • 1 -1
  • 2 -1
  • 3 3

注意:-1表示元素中没有这样的模式可用。 可思yabo88滚球sykv.com,sykv.cn

15. findall(pattern)查找所有符合正则表达式的字符,以数组形式返回

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  1. s?=?pd.Series(['Tom?',?'?William?Rick',?'John',?'Alber@t'])?
  2. print?(s.str.findall('e'))?

执行上面示例代码,得到以下结果 - 内容来自可思yabo88滚球sykv.com

  • 0 []
  • 1 []
  • 2 []
  • 3 [e]

空列表([])表示元素中没有这样的模式可用。

内容来自可思yabo88滚球sykv.com

16. swapcase()变换字母大小写,大变小,小变大

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  1. s?=?pd.Series(['Tom',?'William?Rick',?'John',?'Alber@t'])?
  2. s.str.swapcase()?

执行上面示例代码,得到以下结果 -

可思yabo88滚球-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大yabo88滚球
  1. tOM
  2. wILLIAM rICK
  3. jOHN
  4. aLBER

17. islower()检查是否都是大写

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  1. s?=?pd.Series(['Tom',?'William?Rick',?'John',?'Alber@t'])?
  2. s.str.islower()?

18. isupper()检查是否都是大写 可思yabo88滚球-www.sykv.cn,sykv.com

 
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  1. s?=?pd.Series(['TOM',?'William?Rick',?'John',?'Alber@t'])?
  2. s.str.isupper()?

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