python:pandas學習筆記

阿新 • • 發佈：2018-03-01

python pandas 人工智能

import pandas
sub_info = pandas.read_csv("contract.csv")
#sub_info
#print (sub_info)
type(sub_info)
#print (sub_info.dtypes)

first_rows = sub_info.head(1)
#print (first_rows)
#print (sub_info.columns)
#print (sub_info.shape)
#print (sub_info.loc[1])
sub_info.loc[0:3]

two_five_nine = [2,5,9]
sub_info.loc[two_five_nine]

id1 = sub_info["CONTRACTID"]
id1

str1 = ["CONTRACTID","STATUS"]
id2 = sub_info[str1]
id2

sub_info.columns
columns_list = sub_info.columns.tolist()

time_list = []
for i in columns_list:
    if i.endswith("TIME"):
        time_list.append(i)

time_info = sub_info[time_list]

is_value_empty = time_info.isnull()
is_value_empty
time_info.fillna("0")

#用前一個數據代替NaN：method=‘pad‘
time_info.fillna(method=‘pad‘)
#與pad相反，bfill表示用後一個數據代替NaN
time_info.fillna(method=‘bfill‘)
#用limit限制每列可以替代NaN的數目
time_info.fillna(method=‘bfill‘,limit=1)
#使用平均數代替NaN
time_info.fillna(time_info.mean())
#指定列 數據代替NaN
time_info.fillna(time_info.mean()[‘SUBTIME‘:‘OPRTIME‘])

python:pandas學習筆記

python pandas 人工智能import pandas sub_info = pandas.read_csv("contract.csv") #sub_info #print (sub_info) type(sub_info) #print (sub_info.dtypes) first_row

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最近處理資料需要分組計算，又用到了groupby函式，溫故而知新。分組運算的第一階段，pandas 物件（無論是 Series、DataFrame 還是其他的）中的資料會根據你

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tee lsp 般的 posix adding efi 屬性路徑 block dir(__builtins__) help(input) ‘let\‘s go‘ #轉義字符 \ r‘c:\now‘ #字符串前加r 自動轉義 str= ‘‘‘

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好的留下 path false 找到 __name__ ems 單詞 ups 1 #!/usr/bin/env python 2 #coding=utf-8 3 4 def login(username): 5 if username==‘

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col 輸出小工具方法 chm 好的 put name 回調原文鏈接：Python Click 學習筆記 Click 是 Flask 的團隊 pallets 開發的優秀開源項目，它為命令行工具的開發封裝了大量方法，使開發者只需要專註於功能實現。恰好我最近在開發的一個小

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hello 如果顏色價格姓名識別可變等於 cat 什麽是程序? 程序等於數據結構加算法，那麽數據結構是一個靜態的東西，算法是一個動態的東西，我們用一個新的語言編寫這個程序，我們要考慮到語言也主要由數據結構和算法相關的東西，或靜態或動態的東西來構成，所以我們可以把

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urn hang logs style lose sta log class volume 通過tushare引入DataFrame d = ts.get_hist_data(‘600848‘, start=‘2015-01-05‘, end=‘2015-01-09‘)

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