#
如下所示： 群里一朋友发了一个如上图的问题，解决方法如下 data = {'a':[1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2],'b':[1,2,3,4,5,8,9,1
在实际应用中对于数据进行分析的时候，经常能看见缺失值，下面来介绍一下如何利用pandas来处理缺失值。常见的缺失值处理方式有，过滤、填充。 一、缺失值的判断 pandas使用浮点值NaN(Not a
《Python for Data Analysis》 GroupBy 分组运算：split-apply-combine(拆分-应用-合并) DataFrame可以在其行（axis=0）或列（axis=
对于想深入了解线性回归的童鞋，这里给出一个完整的例子，详细学完这个例子，对用scikit-learn来运行线性回归，评估模型不会有什么问题了。 1. 获取数据，定义问题 没有数据，当然没法研究机器学习
今天小编就为大家分享一篇使用pandas把某一列的字符值转换为数字的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧 使用map的方法就可以实现把某一列的字符类型的值转换为数字。
摘要：本文主要是讲解怎么样替换某一列的一个值。 应用场景： 假如我们有以下的数据集： 我们想把里面不是pre的字符串全部换成Nonpre，我们要怎么做呢？ 做法很简单。 df['col2']=d
利用Pandas的read_csv函数导入数据文件时，若文件路径或文件名包含中文，会报错，无法导入： import pandas as pd df=pd.read_csv('E:/学习相关/Pyt
如下所示： import pandas as pd from pandas import * import numpy as np data = Series([1,-999,2,-999,
在最新版的pandas中（不知道之前的版本有没有这个问题），当我们对具有多层次索引的对象做切片或者通过df[bool_list]的方式索引的时候，得到的新的对象尽管实际索引已经发生了改变，但是当直接使
在pandas里面常用value_counts确认数据出现的频率。 1. Series 情况下： pandas 的 value_counts() 函数可以对Series里面的每个值进行计数并且排序。
