国产av日韩一区二区三区精品,成人性爱视频在线观看,国产,欧美,日韩,一区,www.成色av久久成人,2222eeee成人天堂

Jadual Kandungan
Memilih dan Menapis Data
Mengendalikan data yang hilang
Menyusun dan Kedudukan
Mengumpulkan dan mengagregatkan data
Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Memanipulasi bingkai data dengan perpustakaan python pandas

Memanipulasi bingkai data dengan perpustakaan python pandas

Jul 08, 2025 am 02:51 AM

Perpustakaan Pandas sangat kuat dalam pemprosesan data Python, terutamanya apabila memanipulasi bingkai data. Ringkasannya adalah seperti berikut: 1. Memilih dan menapis data boleh dicapai melalui DF ['Column_name'] atau DF [['COL1', 'COL2']], dan penapisan baris dilakukan menggunakan ekspresi bersyarat seperti DF [DF ['AGE']> 30] dan gabungan pengendali logik; 2. Pemprosesan nilai yang hilang dapat dikesan oleh df.isNull (), dipadam oleh df.dropna () atau diisi oleh df.fillna (); 3. 4. Groupby menggunakan GroupBy untuk menggabungkan min, jumlah dan fungsi lain untuk menyelesaikan statistik klasifikasi, dan AGG boleh digunakan untuk ringkasan pelbagai dimensi. Menguasai operasi teras ini akan meningkatkan kecekapan pemprosesan data dengan ketara.

Memanipulasi bingkai data dengan perpustakaan python pandas

Apabila anda bekerja dengan data di Python, Perpustakaan Pandas adalah salah satu alat yang paling berkuasa yang boleh anda gunakan - terutamanya ketika memanipulasi bingkai data. Sama ada anda membersihkan data yang tidak kemas atau menyediakannya untuk analisis, mengetahui cara bekerja dengan berkesan dengan bingkai data akan menjimatkan masa dan meningkatkan hasil anda.

Memanipulasi bingkai data dengan perpustakaan python pandas

Memilih dan Menapis Data

Salah satu tugas yang paling biasa apabila bekerja dengan bingkai data adalah memilih baris atau lajur tertentu. Ini membantu anda memberi tumpuan kepada bahagian -bahagian dataset yang relevan tanpa dibanjiri oleh maklumat yang tidak perlu.

Memanipulasi bingkai data dengan perpustakaan python pandas
  • Gunakan df['column_name'] untuk memilih satu lajur.
  • Gunakan df[['col1', 'col2']] untuk memilih pelbagai lajur.
  • Untuk menapis baris berdasarkan keadaan, cuba sesuatu seperti df[df['age'] > 30] .

Trik yang berguna adalah menggabungkan pelbagai syarat menggunakan pengendali logik:

 df [(df ['umur']> 30) & (df ['gender'] == 'female')]

Ini hanya mengembalikan pengguna wanita lebih tua daripada 30, yang mungkin berguna untuk analisis yang disasarkan.

Memanipulasi bingkai data dengan perpustakaan python pandas

Mengendalikan data yang hilang

Nilai yang hilang adalah isu biasa dalam dataset dunia sebenar. Jika tidak ditangani dengan betul, mereka boleh membawa kepada kesimpulan atau kesilapan yang salah semasa pengkomputeran.

Pandas memudahkan untuk mengesan dan menguruskan nilai yang hilang:

  • Semak nilai yang hilang dengan df.isnull() .
  • Mengira nilai yang hilang setiap lajur menggunakan df.isnull().sum() .
  • Anda boleh menjatuhkan baris dengan nilai yang hilang ( df.dropna() ) atau mengisi mereka ( df.fillna(0) atau df.fillna(df.mean()) ).

Kadang -kadang, mengisi nilai yang hilang dengan min atau median lajur adalah pendekatan yang baik, terutama jika mengeluarkan baris tersebut akan mengurangkan saiz dataset anda dengan ketara.

Menyusun dan Kedudukan

Sorting Data membantu anda memahami corak dan melihat lebih cepat. Ia juga sering menjadi langkah yang perlu sebelum melakukan operasi selanjutnya seperti kumpulan atau ranking.

Anda boleh menyusun bingkai data mengikut satu atau lebih lajur:

  • Gunakan df.sort_values(by='column_name') untuk menyusun.
  • Tambah ascending=False untuk disusun dari tinggi ke rendah.
  • Untuk penyortiran pelbagai lajur: df.sort_values(by=['col1', 'col2'], ascending=[True, False])

Kedudukan menambah lapisan wawasan baru dengan memberikan kedudukan kepada baris dalam dataset atau kumpulan:

 df ['pangkat'] = df ['skor']. Rank (menaik = palsu)

Ini dapat membantu, sebagai contoh, dalam mengenal pasti pelajar yang berprestasi tinggi dalam kelas.

Mengumpulkan dan mengagregatkan data

Pengumpulan membolehkan anda menganalisis subset data anda secara berasingan, yang sangat berguna apabila membandingkan kategori atau meringkaskan dataset besar.

Gunakan groupby() diikuti dengan fungsi agregasi:

 df.groupby ('kategori') ['jualan'].

Barisan itu memberi anda jualan purata setiap kategori.

Anda juga boleh memohon pelbagai agregasi sekaligus:

  • df.groupby('category').agg({'sales': 'mean', 'profit': 'sum'})

Jika anda ingin melakukan ringkasan yang lebih maju, pertimbangkan untuk menggunakan pivot_table() atau crosstab() untuk pandangan multidimensi.

Pada dasarnya itu sahaja. Sebaik sahaja anda selesa dengan operasi teras ini, memanipulasi data dalam panda menjadi sifat kedua - dan ketika itulah anda mula mengeluarkan nilai nyata dari data anda.

Atas ialah kandungan terperinci Memanipulasi bingkai data dengan perpustakaan python pandas. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial PHP
1502
276
Cara Mengendalikan Pengesahan API di Python Cara Mengendalikan Pengesahan API di Python Jul 13, 2025 am 02:22 AM

Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

Terangkan pernyataan Python. Terangkan pernyataan Python. Jul 07, 2025 am 12:14 AM

Menegaskan adalah alat pernyataan yang digunakan dalam Python untuk menyahpepijat, dan melemparkan pernyataan apabila keadaan tidak dipenuhi. Sintaksnya adalah menegaskan keadaan ditambah maklumat ralat pilihan, yang sesuai untuk pengesahan logik dalaman seperti pemeriksaan parameter, pengesahan status, dan lain -lain, tetapi tidak boleh digunakan untuk pemeriksaan input keselamatan atau pengguna, dan harus digunakan bersamaan dengan maklumat yang jelas. Ia hanya tersedia untuk debugging tambahan dalam peringkat pembangunan dan bukannya menggantikan pengendalian pengecualian.

Cara Menghidupkan Dua Senarai Sekali Python Cara Menghidupkan Dua Senarai Sekali Python Jul 09, 2025 am 01:13 AM

Kaedah yang sama untuk melintasi dua senarai secara serentak dalam Python adalah menggunakan fungsi zip (), yang akan memasangkan beberapa senarai dalam rangka dan menjadi yang paling singkat; Jika panjang senarai tidak konsisten, anda boleh menggunakan itertools.zip_longest () untuk menjadi yang paling lama dan mengisi nilai yang hilang; Digabungkan dengan penghitungan (), anda boleh mendapatkan indeks pada masa yang sama. 1.Zip () adalah ringkas dan praktikal, sesuai untuk lelaran data berpasangan; 2.zip_longest () boleh mengisi nilai lalai apabila berurusan dengan panjang yang tidak konsisten; 3.enumerate (zip ()) boleh mendapatkan indeks semasa traversal, memenuhi keperluan pelbagai senario kompleks.

Apakah petunjuk jenis python? Apakah petunjuk jenis python? Jul 07, 2025 am 02:55 AM

TypehintsinpythonsolvetheproblemofambiguityandpotentialbugsindynamiciallytypodeByallowingDeveloperStospecifyExpectedTypes.theyenhancereadability, enablearlybugdetection, andimprovetoLiaSareAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeSareadDeSareadDeSareadDeSareadDeSaread

Apakah Iterator Python? Apakah Iterator Python? Jul 08, 2025 am 02:56 AM

Inpython, iteratorsareObjectsThatallowLoopingthroughCollectionsByImplementing__iter __ () dan__Next __ ()

Tutorial Python Fastapi Tutorial Python Fastapi Jul 12, 2025 am 02:42 AM

Untuk mewujudkan API moden dan cekap menggunakan Python, FastAPI disyorkan; Ia berdasarkan kepada jenis python standard yang diminta dan secara automatik dapat menghasilkan dokumen, dengan prestasi yang sangat baik. Selepas memasang FastAPI dan Asgi Server UVicorn, anda boleh menulis kod antara muka. Dengan menentukan laluan, menulis fungsi pemprosesan, dan data yang kembali, API boleh dibina dengan cepat. FastAPI menyokong pelbagai kaedah HTTP dan menyediakan sistem dokumentasi Swaggersui dan Redoc yang dihasilkan secara automatik. Parameter URL boleh ditangkap melalui definisi laluan, manakala parameter pertanyaan boleh dilaksanakan dengan menetapkan nilai lalai untuk parameter fungsi. Penggunaan rasional model Pydantic dapat membantu meningkatkan kecekapan dan ketepatan pembangunan.

Cara Menguji API dengan Python Cara Menguji API dengan Python Jul 12, 2025 am 02:47 AM

Untuk menguji API, anda perlu menggunakan Perpustakaan Permintaan Python. Langkah -langkahnya adalah untuk memasang perpustakaan, menghantar permintaan, mengesahkan respons, menetapkan masa dan cuba semula. Pertama, pasang perpustakaan melalui PipinstallRequests; kemudian gunakan permintaan.get () atau requests.post () dan kaedah lain untuk menghantar permintaan GET atau pos; Kemudian semak respons.status_code dan response.json () untuk memastikan hasil pulangan mematuhi jangkaan; Akhirnya, tambah parameter tamat masa untuk menetapkan masa tamat, dan menggabungkan perpustakaan semula untuk mencapai percubaan automatik untuk meningkatkan kestabilan.

Skop pembolehubah python dalam fungsi Skop pembolehubah python dalam fungsi Jul 12, 2025 am 02:49 AM

Dalam Python, pembolehubah yang ditakrifkan di dalam fungsi adalah pembolehubah tempatan dan hanya sah dalam fungsi; Ditakrifkan secara luaran adalah pembolehubah global yang boleh dibaca di mana sahaja. 1. Pembolehubah tempatan dimusnahkan kerana fungsi dilaksanakan; 2. Fungsi ini boleh mengakses pembolehubah global tetapi tidak dapat diubahsuai secara langsung, jadi kata kunci global diperlukan; 3. Jika anda ingin mengubah suai pembolehubah fungsi luar dalam fungsi bersarang, anda perlu menggunakan kata kunci nonlocal; 4. Pembolehubah dengan nama yang sama tidak mempengaruhi satu sama lain dalam skop yang berbeza; 5. Global mesti diisytiharkan apabila mengubah suai pembolehubah global, jika tidak, kesilapan unboundlocalerror akan dibangkitkan. Memahami peraturan ini membantu mengelakkan pepijat dan menulis lebih banyak fungsi yang boleh dipercayai.

See all articles