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這篇文章主要為大家展示了“pandas數(shù)據(jù)集的處理示例”,內(nèi)容簡而易懂,條理清晰,希望能夠幫助大家解決疑惑,下面讓小編帶領(lǐng)大家一起研究并學(xué)習(xí)一下“pandas數(shù)據(jù)集的處理示例”這篇文章吧。
1. 數(shù)據(jù)集基本信息
df = pd.read_csv()
df.head():前五行;
df.info():
rangeindex:行索引;
data columns:列索引;
dtypes:各個列的類型,
主體部分是各個列值的情況,比如可判斷是否存在 NaN 值;
對于非數(shù)值型的屬性列
df[‘some_categorical_columns'].value_counts():取值分布;
df.describe(): 各個列的基本統(tǒng)計信息
count
mean
std
min/max
25%, 50%, 75%:分位數(shù)
df.hist(bins=50, figsize=(20, 15)):統(tǒng)計直方圖;
對 df 的每一列進(jìn)行展示:
train_prices = pd.DataFrame({'price': train_df.SalePrice, 'log(price+1)': np.log1p(train_df.SalePrice)}) # train_prices 共兩列,一列列名為 price,一列列名為 log(price+1) train_prices.hist()
2. 數(shù)據(jù)集拆分
def split_train_test(data, test_ratio=.3): shuffled_indices = np.random.permutation(len(data)) test_size = int(len(data)*test_ratio) test_indices = shuffled_indices[:test_size] train_indices = shuffled_indices[test_size:] return data.iloc[train_indices], data.iloc[test_indices]
3. 數(shù)據(jù)預(yù)處理
一鍵把 categorical 型特征(字符串類型)轉(zhuǎn)化為數(shù)值型:
>> df['label'] = pd.Categorical(df['label']).codes
一鍵把 categorical 型特征(字符串類型)轉(zhuǎn)化為 one-hot 編碼:
>> df = pd.get_dummies(df)
null 值統(tǒng)計與填充:
>> df.isnull().sum().sort_values(ascending=False).head() # 填充為 mean 值 >> mean_cols = df.mean() >> df = df.fillna(mean_cols) >> df.isnull().sum().sum() 0
以上是“pandas數(shù)據(jù)集的處理示例”這篇文章的所有內(nèi)容,感謝各位的閱讀!相信大家都有了一定的了解,希望分享的內(nèi)容對大家有所幫助,如果還想學(xué)習(xí)更多知識,歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道!
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