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Python具有极其活跃的社区和覆盖全领域的第三方库工具库,近年来一直位居编程语言热度头部位置,而数据科学领域最受欢迎的python工具库之一是 Pandas。随着这么多年来的社区高速发展和海量的开源贡献者,使得 pandas 几乎可以胜任任何数据处理工作。
Pandas的功能与函数极其丰富,要完全记住和掌握是不现实的(也没有必要),资深数据分析师和数据科学家最常使用的大概有二三十个函数。在本篇内容中,ShowMeAI 把这些功能函数总结为10类。熟练掌握它们,你就可以轻松解决80% 以上的数据处理问题。
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我们经常要从外部源读取数据,基于不同的源数据格式,我们可以使用对应的 read_*功能:
read_csv:我们读取CSV格式数据时使用它。这个函数的使用注意点包括 header(是否有表头以及哪一行是表头), sep(分隔符),和 usecols(要使用的列/字段的子集)。read_excel:读取Excel格式文件时使用它。这个函数的使用注意点包括 sheet_name(哪个表)和标题。read_pickle:读取pickle格式存储的文件时使用,这个格式的优势是比 CSV 和 Excel快很多。read_sas: 我经常使用这个功能,因为我曾经使用 SAS 来处理数据。处理完数据后,我们可能会把处理后的DataFrame保存下来,最常用的文件写入函数如下:
to_csv: 写入 CSV 文件。 注意:它不保留某些数据类型(例如日期)。 很多情况下我们会将参数索引设置为False,这样就不用额外的列来显示数据文件中的索引。to_excel: 写入 Excel 文件。to_pickle:写入pickle文件。这是建议的写入格式,读写的速度都非常快。将数据成 DataFrame 格式后,我们最好对数据有一个初步的了解,以下是最常用到的几个数据概览函数,能提供数据的基本信息。
head:返回前几行,通常用于检查数据是否正确读取,以及了解数据字段和形态等基本信息。tail:检查最后几行。在处理大文件时,读取可能不完整,可以通过它检查是否完整读取数据。info:数据集的总体摘要:包括列的数据类型和内存使用情况等信息。describe:提供数据集的描述性摘要(比如连续值的统计信息、类别型字段的频次信息等)。shape: 行数和列数(注意,这是Dataframe的属性,而非函数)。我们经常需要对数据进行排序,Dataframe有一个重要的排序函数。
sort_values:通过指定列名对数据进行排序,可以调整升序或者降序规则。我们手上的数据集很可能存在重复记录,某些数据意外两次输入到数据源中,清洗数据时删除重复项很重要。 以下函数很常用:
duplicated: 识别DataFrame中是否有重复,可以指定使用哪些列来标识重复项。drop_duplicates:从 DataFrame 中删除重复项。一般建议大家先使用 duplicated检查重复项,确定业务上需要删除重复项,再使用这个函数。现实数据集中基本都会存在缺失值的情况,下面这些函数常被用作检查和处理缺失值。
isnull:检查您的 DataFrame 是否缺失。dropna: 对数据做删除处理。注意它有很重要的参数how(如何确定观察是否被丢弃)和 thred(int类型,保留缺失值的数量)。fillna: 用指定的方法填充缺失值,例如向前填充 ( ffill)。一个字段可能包含很多信息,我们可以使用以下函数对字段进行数据处理和信息抽取:
map:通常使用map对字段进行映射操作(基于一些操作函数),如 df[“sub_id”] = df[“temp_id”].map(lambda x: int(x[-4:])).apply:通过多列的数据创建新的字段,在创建新列时经常需要指定 axis=1。Dataframe有 2 种常见数据:
我们会在这两种格式之间转换。
melt:将宽表转换为长表。 注意:重要参数id_vars(对于标识符)和 value_vars(其值对值列有贡献的列的列表)。pivot:将长表转换为宽表。注意:重要参数index(唯一标识符), columns(列成为值列),和 values(具有值的列)。我们对多个数据集Dataframe合并的时候,可能用到下列的函数(包括表关联和拼接)。
merge:基于某些字段进行表关联。重要的参数包括 on(连接字段),how(例如内连接或左连接,或外连接),以及 suffixes(相同字段合并后的后缀)。concat:沿行或列拼接DataFrame对象。当我们有多个相同形状/存储相同信息的 DataFrame 对象时,它很有用。我们经常会需要对数据集进行分组统计操作,常用的函数包括:
groupby:创建一个 GroupBy 分组对象,可以基于一列或多列进行分组。mean:您可以在 GroupBy 分组对象上调用 mean 来计算均值。其他的常用统计信息包括标准差std。size: 分组的频率agg:聚合函数。包括常用的统计方法,也可以自己定义。我正在学习如何使用Nokogiri,根据这段代码我遇到了一些问题:require'rubygems'require'mechanize'post_agent=WWW::Mechanize.newpost_page=post_agent.get('http://www.vbulletin.org/forum/showthread.php?t=230708')puts"\nabsolutepathwithtbodygivesnil"putspost_page.parser.xpath('/html/body/div/div/div/div/div/table/tbody/tr/td/div
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类classAprivatedeffooputs:fooendpublicdefbarputs:barendprivatedefzimputs:zimendprotecteddefdibputs:dibendendA的实例a=A.new测试a.foorescueputs:faila.barrescueputs:faila.zimrescueputs:faila.dibrescueputs:faila.gazrescueputs:fail测试输出failbarfailfailfail.发送测试[:foo,:bar,:zim,:dib,:gaz].each{|m|a.send(m)resc
很好奇,就使用rubyonrails自动化单元测试而言,你们正在做什么?您是否创建了一个脚本来在cron中运行rake作业并将结果邮寄给您?git中的预提交Hook?只是手动调用?我完全理解测试,但想知道在错误发生之前捕获错误的最佳实践是什么。让我们理所当然地认为测试本身是完美无缺的,并且可以正常工作。下一步是什么以确保他们在正确的时间将可能有害的结果传达给您? 最佳答案 不确定您到底想听什么,但是有几个级别的自动代码库控制:在处理某项功能时,您可以使用类似autotest的内容获得关于哪些有效,哪些无效的即时反馈。要确保您的提
假设我做了一个模块如下:m=Module.newdoclassCendend三个问题:除了对m的引用之外,还有什么方法可以访问C和m中的其他内容?我可以在创建匿名模块后为其命名吗(就像我输入“module...”一样)?如何在使用完匿名模块后将其删除,使其定义的常量不再存在? 最佳答案 三个答案:是的,使用ObjectSpace.此代码使c引用你的类(class)C不引用m:c=nilObjectSpace.each_object{|obj|c=objif(Class===objandobj.name=~/::C$/)}当然这取决于
我正在尝试使用ruby和Savon来使用网络服务。测试服务为http://www.webservicex.net/WS/WSDetails.aspx?WSID=9&CATID=2require'rubygems'require'savon'client=Savon::Client.new"http://www.webservicex.net/stockquote.asmx?WSDL"client.get_quotedo|soap|soap.body={:symbol=>"AAPL"}end返回SOAP异常。检查soap信封,在我看来soap请求没有正确的命名空间。任何人都可以建议我
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题?更新问题,以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭4年前。Improvethisquestion我想在固定时间创建一系列低音和高音调的哔哔声。例如:在150毫秒时发出高音调的蜂鸣声在151毫秒时发出低音调的蜂鸣声200毫秒时发出低音调的蜂鸣声250毫秒的高音调蜂鸣声有没有办法在Ruby或Python中做到这一点?我真的不在乎输出编码是什么(.wav、.mp3、.ogg等等),但我确实想创建一个输出文件。
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