Python3-pandas使用

pandas是python的一个科学计算包，是一个强大的数据分析工具，常用于数据挖掘。
导入Pandas的标准方式：import pandas as pd

1. 数据类型：series和dataframe

   series：一维的数据类型，每个元素都有一个标签，series类似于Numpy中元素带标签的数组（标签可以是数字或者字符串）
   
   dataframe：二维的表结构，Pandas的dataframe可以存储许多种不同的数据类型，并且每一个坐标轴都有自己的标签
   

2.读取cvs文件和处理缺失值

2.1读取cvs文件
data=pd.read_cvs(‘file_path’)
读取cvs文件，会使用浮点值“NaN”来表示浮点或非浮点数组中的缺失值

2.2处理缺失值

处理NaN的方法有四种： dropna, drop, isnull, notnull

is(not)null:这一对方法对对象做出元素级的应用，然后返回一个布尔型数组，一般可用于布尔型索引。

dropna:
    (1)对于一个Series，dropna返回一个仅含非空数据和索引值的Series
    （2）对于DataFrame的处理方式，一旦drop的话，至少要丢掉一行（列）
    dropna提供了额外的参数来解决这个问题
    dropna(axis,how,thresh,subset,inplace)
    axis:表示轴 axis=0表示删除一行(默认值为0)
    how:可选值为any或者how（all仅在切片元素全为NA时才抛弃该行(列)）默认值为any
    thresh:thresh为整数类型，eg:thresh=3,那么一行的NaN至少为3才会被drop
    subset:通过subset来删除某些参数中含有NaN的行或列

    inplace:可选TRUE或者FALSE（TRUE表示在原始数据上进行操作，改变其结构）默认值为FALSE

之后再更新

3.数据预处理之独热编码（one-hot）

在很多机器学习任务中，特征不总是连续值，有些特征是离散特征值

对于一个特征，如果它有m个可能值，经过独热编码后，变成m个二元特征，这些特征互斥（因此，数据会变成稀疏）

下面的例子是一个关于用户对于淘宝商品的操作（浏览，收藏，加入购物车以及购买）
先将这些特征值转换为数字（对应于1，2，3，4）
但是有些情况下这些值还是不连续，会使得分类器在模型训练的时候带来很多误差

好处：（1）解决分类器不好处理属性数据的问题 （2）在一定程度上起到了扩充特征的作用

Pandas 数据合并的三种方式：
1. pandas.merge()方法：数据库风格的合并；

合并的方式有：内连接，左连接，右连接,操作的对象是dataframe
pd.merge(df1,df2,on=“key”,how="left or right")
DataFrame还有一个join()方法可以以索引作为连接键

2. pandas.concat()方法：轴向连接，即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起；

concat操作的对象是series。默认情况下，concat在竖轴(axis=0)上连接，产生一个新的series
pd.concat(s1,s2,axis=1)

3. 实例方法combine_first()方法：合并重叠数据。

s1.combine_first(s2)

最后

以上就是平淡乌龟为你收集整理的Python3-pandas使用的全部内容，希望文章能够帮你解决Python3-pandas使用所遇到的程序开发问题。

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