Hướng dẫn pandas in python w3schools - gấu trúc trong python w3schools Hướng dẫn FULL

Thủ Thuật về Hướng dẫn pandas in python w3schools – gấu trúc trong python w3schools Mới Nhất

Quý khách đang tìm kiếm từ khóa Hướng dẫn pandas in python w3schools – gấu trúc trong python w3schools được Update vào lúc : 2022-11-22 08:35:06 . Với phương châm chia sẻ Bí quyết về trong nội dung bài viết một cách Chi Tiết 2022. Nếu sau khi đọc Post vẫn ko hiểu thì hoàn toàn có thể lại Comment ở cuối bài để Admin lý giải và hướng dẫn lại nha.

[+:

Nội dung chính Show

• Học bằng phương pháp đọc


• Học bằng bài kiểm tra bài kiểm tra


• Học bằng những bài tập


• Bài tập gấu trúc


• Học theo ví dụ


• Tế bào trống


• Dữ liệu sai


• Bộ tài liệu chứa tài liệu sai (“thời lượng” trong hàng 7).


• Các ô có tài liệu có định dạng sai hoàn toàn có thể gây trở ngại vất vả, hoặc thậm chí còn là không thể phân tích tài liệu.


• Dữ liệu sai


• Bộ tài liệu chứa tài liệu sai (“thời lượng” trong hàng 7).


• Dữ liệu sai


• Bộ tài liệu chứa tài liệu sai (“thời lượng” trong hàng 7).


• Chỉ số được đặt tên


• Kết quả


• Xác xác định trí những chỉ mục được đặt tên


• Kết quả


• Xác xác định trí những chỉ mục được đặt tên


• Sử dụng chỉ mục được đặt tên trong thuộc tính loc để trả về (những) hàng được chỉ định.


• Bước 5: Xác thực và QA ..


• Làm sạch tài liệu với ví dụ là gì?


• Dữ liệu có định dạng sai


• Chuyển đổi thành một định dạng đúng chuẩn


• Loại bỏ hàng


• Như bạn hoàn toàn có thể thấy từ kết quả, ngày trong hàng 26 đã được sửa, nhưng ngày trống trong hàng 22 có mức giá trị NAT (không phải thời hạn), nói cách khác là một giá trị trống. Một phương pháp để đối phó với những giá trị trống chỉ đơn thuần và giản dị là vô hiệu toàn bộ hàng.


• Kết quả từ việc quy đổi trong ví dụ trên đã cho toàn bộ chúng ta một giá trị NAT, hoàn toàn có thể được xử lý dưới dạng giá trị null và toàn bộ chúng ta hoàn toàn có thể vô hiệu hàng bằng phương pháp sử dụng phương thức calories 420
  
  duration 50
  
  Name: 0, dtype: int64
  
  3.


• Kết hợp những phương thức STR với những cột Numpy với những cột sạch ..


• Bước 3: Lọc những ngoại lệ không mong ước…..

Pandas là một thư viện Python.

Gandas được sử dụng để phân tích tài liệu.

Học bằng phương pháp đọc

Chúng tôi đã tạo 14 trang hướng dẫn để bạn tìm hiểu thêm về gấu trúc.

Bắt đầu với phần trình làng cơ bản và kết thúc bằng tài liệu làm sạch và vẽ đồ thị:

Học bằng bài kiểm tra bài kiểm tra

Kiểm tra kỹ năng gấu trúc của bạn bằng một bài kiểm tra đố.

Bắt đầu bài kiểm tra gấu trúc

Học bằng những bài tập

Bài tập gấu trúc

Học theo ví dụ

Trong trình soạn thảo “Hãy thử chính nó” của chúng tôi, bạn hoàn toàn có thể sử dụng mô -đun Pandas và sửa đổi mã để xem kết quả.

Thí dụ

Tải tệp CSV vào gấu trúc DataFrame:

nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD

df = pd.read_csv (‘data.csv’)

print(df.to_string())

Hãy tự mình thử »

Nhấp vào nút “Hãy tự mình thử” để xem nó hoạt động và sinh hoạt giải trí ra làm sao.

Tế bào trống

Dữ liệu ở định dạng sai

Dữ liệu sai

Sao chép

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học cách đối phó với toàn bộ chúng.

Trong những chương tiếp theo, chúng tôi sẽ sử dụng bộ tài liệu này:
  “calories”: [420, 380, 390],
  “duration”: [50, 40, 45]
}

Bộ tài liệu chứa một số trong những ô trống (“Ngày” ở hàng 22 và “calo” trong hàng 18 và 28).
df = pd.DataFrame(data)

Bộ tài liệu chứa định dạng sai (“Ngày” trong hàng 26).

Bộ tài liệu chứa tài liệu sai (“thời lượng” trong hàng 7).

calories duration

0 420 50

1 380 40

2 390 45

Bộ tài liệu chứa những bản sao (hàng 11 và 12).

Các ô có tài liệu có định dạng sai hoàn toàn có thể gây trở ngại vất vả, hoặc thậm chí còn là không thể phân tích tài liệu.

Để sửa nó, bạn có hai tùy chọn: Xóa những hàng hoặc quy đổi toàn bộ những ô trong những cột thành cùng một định dạng.

Trong khung tài liệu của chúng tôi, chúng tôi có hai ô có định dạng sai. Kiểm tra hàng 22 và 26, cột ‘Ngày’ phải là một chuỗi đại diện thay mặt thay mặt cho một ngày:

Dữ liệu sai

Sao chép

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học cách đối phó với toàn bộ chúng.
print(df.loc[0])

Bộ tài liệu chứa tài liệu sai (“thời lượng” trong hàng 7).

calories 420

duration 50

Name: 0, dtype: int64

Bộ tài liệu chứa những bản sao (hàng 11 và 12).

Các ô có tài liệu có định dạng sai hoàn toàn có thể gây trở ngại vất vả, hoặc thậm chí còn là không thể phân tích tài liệu. This example returns a Pandas Series.

Dữ liệu sai

Sao chép

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học cách đối phó với toàn bộ chúng.
print(df.loc[[0, 1]])

Bộ tài liệu chứa tài liệu sai (“thời lượng” trong hàng 7).

calories duration

0 420 50

1 380 40

Bộ tài liệu chứa những bản sao (hàng 11 và 12).

LƯU Ý: Khi sử dụng [], kết quả là một bản tài liệu gấu trúc. When using [], the result is a Pandas DataFrame.

Chỉ số được đặt tên

Với đối số

calories 420

duration 50

Name: 0, dtype: int64

0, bạn hoàn toàn có thể đặt tên cho những chỉ mục của riêng bạn.

Thí dụ

Thêm một list những tên để tại vị tên cho từng hàng một tên:

nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD

data = & nbsp; “calo”: [420, 380, 390], & nbsp; “Thời lượng”: [50, 40, 45]
  “calories”: [420, 380, 390],
  “duration”: [50, 40, 45]
}

df = pd.dataframe (tài liệu, index = [“day1”, “day2”, “day3”]))

In (DF)

Kết quả

calories duration

day1 420 50

day2 380 40

day3 390 45

Hãy tự mình thử »

Xác xác định trí những chỉ mục được đặt tên

Sử dụng chỉ mục được đặt tên trong thuộc tính loc để trả về (những) hàng được chỉ định.

Thí dụ

Thêm một list những tên để tại vị tên cho từng hàng một tên:

nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD
print(df.loc[“day2”])

Kết quả

calories 380

duration 40

Name: 0, dtype: int64

Hãy tự mình thử »

Xác xác định trí những chỉ mục được đặt tên

Sử dụng chỉ mục được đặt tên trong thuộc tính loc để trả về (những) hàng được chỉ định.

Thí dụ

Thêm một list những tên để tại vị tên cho từng hàng một tên:

nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD

data = & nbsp; “calo”: [420, 380, 390], & nbsp; “Thời lượng”: [50, 40, 45]

print(df)

Hãy tự mình thử »

Xác xác định trí những chỉ mục được đặt tên

Sử dụng chỉ mục được đặt tên trong thuộc tính loc để trả về (những) hàng được chỉ định.

Bước 5: Xác thực và QA ..

Làm sạch tài liệu với ví dụ là gì?

Làm sạch tài liệu là sửa lỗi hoặc sự không nhất quán hoặc tái cấu trúc tài liệu để giúp sử dụng thuận tiện và đơn thuần và giản dị hơn.Điều này gồm có những thứ như tiêu chuẩn hóa ngày và địa chỉ, đảm bảo những giá trị trường (ví dụ: đã đóng lại Won Won và và ngừng hoạt động với những mã khu vực phân tích cú pháp từ những số điện thoại và làm phẳng những cấu trúc tài liệu lồng nhau.correcting errors or inconsistencies, or restructuring data to make it easier to use. This includes things like standardizing dates and addresses, making sure field values (e.g., “Closed won” and “Closed Won”) match, parsing area codes out of phone numbers, and flattening nested data structures.Show

• Bước 5: Xác thực và QA ..


• Làm sạch tài liệu với ví dụ là gì?


• Dữ liệu có định dạng sai


• Chuyển đổi thành một định dạng đúng chuẩn


• Loại bỏ hàng


• Như bạn hoàn toàn có thể thấy từ kết quả, ngày trong hàng 26 đã được sửa, nhưng ngày trống trong hàng 22 có mức giá trị NAT (không phải thời hạn), nói cách khác là một giá trị trống. Một phương pháp để đối phó với những giá trị trống chỉ đơn thuần và giản dị là vô hiệu toàn bộ hàng.


• Kết quả từ việc quy đổi trong ví dụ trên đã cho toàn bộ chúng ta một giá trị NAT, hoàn toàn có thể được xử lý dưới dạng giá trị null và toàn bộ chúng ta hoàn toàn có thể vô hiệu hàng bằng phương pháp sử dụng phương thức calories 420
  
  duration 50
  
  Name: 0, dtype: int64
  

  3.



• Kết hợp những phương thức STR với những cột Numpy với những cột sạch ..


• Bước 3: Lọc những ngoại lệ không mong ước…..

Bước 4: Xử lý tài liệu bị thiếu…..

• Bước 5: Xác thực và QA ..


• Làm sạch tài liệu với ví dụ là gì?


• Làm sạch tài liệu là sửa lỗi hoặc sự không nhất quán hoặc tái cấu trúc tài liệu để giúp sử dụng thuận tiện và đơn thuần và giản dị hơn.Điều này gồm có những thứ như tiêu chuẩn hóa ngày và địa chỉ, đảm bảo những giá trị trường (ví dụ: đã đóng lại Won Won và và ngừng hoạt động với những mã khu vực phân tích cú pháp từ những số điện thoại và làm phẳng những cấu trúc tài liệu lồng nhau.correcting errors or inconsistencies, or restructuring data to make it easier to use. This includes things like standardizing dates and addresses, making sure field values (e.g., “Closed won” and “Closed Won”) match, parsing area codes out of phone numbers, and flattening nested data structures.


• Làm sạch tài liệu

Làm sạch tài liệu nghĩa là sửa tài liệu xấu trong tập tài liệu của bạn.

Làm sạch tài liệu với ví dụ là gì?

Làm sạch tài liệu là sửa lỗi hoặc sự không nhất quán hoặc tái cấu trúc tài liệu để giúp sử dụng thuận tiện và đơn thuần và giản dị hơn.Điều này gồm có những thứ như tiêu chuẩn hóa ngày và địa chỉ, đảm bảo những giá trị trường (ví dụ: đã đóng lại Won Won và và ngừng hoạt động với những mã khu vực phân tích cú pháp từ những số điện thoại và làm phẳng những cấu trúc tài liệu lồng nhau.correcting errors or inconsistencies, or restructuring data to make it easier to use. This includes things like standardizing dates and addresses, making sure field values (e.g., “Closed won” and “Closed Won”) match, parsing area codes out of phone numbers, and flattening nested data structures.

Duration Date Pulse Maxpulse Calories

0 60 ‘2022/12/01’ 110 130 409.1

1 60 ‘2022/12/02’ 117 145 479.0

2 60 ‘2022/12/03’ 103 135 340.0

3 45 ‘2022/12/04’ 109 175 282.4

4 45 ‘2022/12/05’ 117 148 406.0

5 60 ‘2022/12/06’ 102 127 300.0

6 60 ‘2022/12/07’ 110 136 374.0

7 450 ‘2022/12/08’ 104 134 253.3

8 30 ‘2022/12/09’ 109 133 195.1

9 60 ‘2022/12/10’ 98 124 269.0

10 60 ‘2022/12/11’ 103 147 329.3

11 60 ‘2022/12/12’ 100 120 250.7

12 60 ‘2022/12/12’ 100 120 250.7

13 60 ‘2022/12/13’ 106 128 345.3

14 60 ‘2022/12/14’ 104 132 379.3

15 60 ‘2022/12/15’ 98 123 275.0

16 60 ‘2022/12/16’ 98 120 215.2

17 60 ‘2022/12/17’ 100 120 300.0

18 45 ‘2022/12/18’ 90 112 NaN

19 60 ‘2022/12/19’ 103 123 323.0

20 45 ‘2022/12/20’ 97 125 243.0

21 60 ‘2022/12/21’ 108 131 364.2

22 45 NaN 100 119 282.0

23 60 ‘2022/12/23’ 130 101 300.0

24 45 ‘2022/12/24’ 105 132 246.0

25 60 ‘2022/12/25’ 102 126 334.5

26 60 2022/12/26 100 120 250.0

27 60 ‘2022/12/27’ 92 118 241.0

28 60 ‘2022/12/28’ 103 132 NaN

29 60 ‘2022/12/29’ 100 132 280.0

30 60 ‘2022/12/30’ 102 129 380.3

31 60 ‘2022/12/31’ 92 115 243.0

Làm sạch tài liệu

Bộ tài liệu chứa định dạng sai (“Ngày” trong hàng 26).

Bộ tài liệu chứa tài liệu sai (“thời lượng” trong hàng 7).

Bộ tài liệu chứa những bản sao (hàng 11 và 12).

Dữ liệu có định dạng sai

Các ô có tài liệu có định dạng sai hoàn toàn có thể gây trở ngại vất vả, hoặc thậm chí còn là không thể phân tích tài liệu.

Để sửa nó, bạn có hai tùy chọn: Xóa những hàng hoặc quy đổi toàn bộ những ô trong những cột thành cùng một định dạng.

Chuyển đổi thành một định dạng đúng chuẩn

Trong khung tài liệu của chúng tôi, chúng tôi có hai ô có định dạng sai. Kiểm tra hàng 22 và 26, cột ‘Ngày’ phải là một chuỗi đại diện thay mặt thay mặt cho một ngày:

Duration Date Pulse Maxpulse Calories

0 60 ‘2022/12/01’ 110 130 409.1

1 60 ‘2022/12/02’ 117 145 479.0

2 60 ‘2022/12/03’ 103 135 340.0

3 45 ‘2022/12/04’ 109 175 282.4

4 45 ‘2022/12/05’ 117 148 406.0

5 60 ‘2022/12/06’ 102 127 300.0

6 60 ‘2022/12/07’ 110 136 374.0

7 450 ‘2022/12/08’ 104 134 253.3

8 30 ‘2022/12/09’ 109 133 195.1

9 60 ‘2022/12/10’ 98 124 269.0

10 60 ‘2022/12/11’ 103 147 329.3

11 60 ‘2022/12/12’ 100 120 250.7

12 60 ‘2022/12/12’ 100 120 250.7

13 60 ‘2022/12/13’ 106 128 345.3

14 60 ‘2022/12/14’ 104 132 379.3

15 60 ‘2022/12/15’ 98 123 275.0

16 60 ‘2022/12/16’ 98 120 215.2

17 60 ‘2022/12/17’ 100 120 300.0

18 45 ‘2022/12/18’ 90 112 NaN

19 60 ‘2022/12/19’ 103 123 323.0

20 45 ‘2022/12/20’ 97 125 243.0

21 60 ‘2022/12/21’ 108 131 364.2

22 45 NaN 100 119 282.0

23 60 ‘2022/12/23’ 130 101 300.0

24 45 ‘2022/12/24’ 105 132 246.0

25 60 ‘2022/12/25’ 102 126 334.5

26 60 20201226 100 120 250.0

27 60 ‘2022/12/27’ 92 118 241.0

28 60 ‘2022/12/28’ 103 132 NaN

29 60 ‘2022/12/29’ 100 132 280.0

30 60 ‘2022/12/30’ 102 129 380.3

31 60 ‘2022/12/31’ 92 115 243.0

Chúng ta hãy nỗ lực quy đổi toàn bộ những ô trong cột ‘Ngày’ thành ngày.

Pandas có phương pháp

calories 420

duration 50

Name: 0, dtype: int64

2 cho việc này:

Thí dụ

Chuyển đổi đến ngày:

nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD

df = pd.read_csv (‘data.csv’)

df [‘date’] = pd.to_dateTime (df [‘date’]))

in (df.to_string ()))

Hãy tự mình thử »

Result:

Duration Date Pulse Maxpulse Calories

0 60 ‘2022/12/01’ 110 130 409.1

1 60 ‘2022/12/02’ 117 145 479.0

2 60 ‘2022/12/03’ 103 135 340.0

3 45 ‘2022/12/04’ 109 175 282.4

4 45 ‘2022/12/05’ 117 148 406.0

5 60 ‘2022/12/06’ 102 127 300.0

6 60 ‘2022/12/07’ 110 136 374.0

7 450 ‘2022/12/08’ 104 134 253.3

8 30 ‘2022/12/09’ 109 133 195.1

9 60 ‘2022/12/10’ 98 124 269.0

10 60 ‘2022/12/11’ 103 147 329.3

11 60 ‘2022/12/12’ 100 120 250.7

12 60 ‘2022/12/12’ 100 120 250.7

13 60 ‘2022/12/13’ 106 128 345.3

14 60 ‘2022/12/14’ 104 132 379.3

15 60 ‘2022/12/15’ 98 123 275.0

16 60 ‘2022/12/16’ 98 120 215.2

17 60 ‘2022/12/17’ 100 120 300.0

18 45 ‘2022/12/18’ 90 112 NaN

19 60 ‘2022/12/19’ 103 123 323.0

20 45 ‘2022/12/20’ 97 125 243.0

21 60 ‘2022/12/21’ 108 131 364.2

22 45 NaT 100 119 282.0

23 60 ‘2022/12/23’ 130 101 300.0

24 45 ‘2022/12/24’ 105 132 246.0

25 60 ‘2022/12/25’ 102 126 334.5

26 60 ‘2022/12/26’ 100 120 250.0

27 60 ‘2022/12/27’ 92 118 241.0

28 60 ‘2022/12/28’ 103 132 NaN

29 60 ‘2022/12/29’ 100 132 280.0

30 60 ‘2022/12/30’ 102 129 380.3

31 60 ‘2022/12/31’ 92 115 243.0

Như bạn hoàn toàn có thể thấy từ kết quả, ngày trong hàng 26 đã được sửa, nhưng ngày trống trong hàng 22 có mức giá trị NAT (không phải thời hạn), nói cách khác là một giá trị trống. Một phương pháp để đối phó với những giá trị trống chỉ đơn thuần và giản dị là vô hiệu toàn bộ hàng.

Loại bỏ hàng

Kết quả từ việc quy đổi trong ví dụ trên đã cho toàn bộ chúng ta một giá trị NAT, hoàn toàn có thể được xử lý dưới dạng giá trị null và toàn bộ chúng ta hoàn toàn có thể vô hiệu hàng bằng phương pháp sử dụng phương thức

calories 420

duration 50

Name: 0, dtype: int64

3.

Thí dụ

Chuyển đổi đến ngày:

nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD

Hãy tự mình thử »

Như bạn hoàn toàn có thể thấy từ kết quả, ngày trong hàng 26 đã được sửa, nhưng ngày trống trong hàng 22 có mức giá trị NAT (không phải thời hạn), nói cách khác là một giá trị trống. Một phương pháp để đối phó với những giá trị trống chỉ đơn thuần và giản dị là vô hiệu toàn bộ hàng.

Loại bỏ hàngfixing bad data in your data set. Bad data could be: Empty cells. Data in wrong format. Wrong data.

Kết quả từ việc quy đổi trong ví dụ trên đã cho toàn bộ chúng ta một giá trị NAT, hoàn toàn có thể được xử lý dưới dạng giá trị null và toàn bộ chúng ta hoàn toàn có thể vô hiệu hàng bằng phương pháp sử dụng phương thức calories 420

duration 50

Name: 0, dtype: int64

3.

Làm sạch tài liệu trong Python là gì?.

Làm sạch tài liệu nghĩa là sửa tài liệu xấu trong tập tài liệu của bạn. Dữ liệu xấu hoàn toàn có thể là: những ô trống. Dữ liệu ở định dạng sai. Dữ liệu sai.fixing bad data in your data set. Bad data could be: Empty cells. Data in wrong format. Wrong data.

Làm thế nào để bạn sử dụng Python để làm sạch tài liệu?

Làm sạch tài liệu Pythonic với gấu trúc và numpy..

Bỏ những cột trong một khung tài liệu ..

Thay đổi chỉ mục của một khung tài liệu ..

Dọn dẹp những trường trong tài liệu ..

Kết hợp những phương thức STR với những cột Numpy với những cột sạch ..

Làm sạch toàn bộ bộ tài liệu bằng hàm applicationMap …

Đổi tên những cột và bỏ qua hàng ..

Các bước trong làm sạch tài liệu là gì?

Làm thế nào để làm sạch tài liệu..

Bước 1: Loại bỏ những quan sát trùng lặp hoặc không liên quan.Loại bỏ những quan sát không mong ước khỏi bộ tài liệu của bạn, gồm có những quan sát trùng lặp hoặc quan sát không liên quan…..

Bước 2: Khắc phục lỗi cấu trúc…..

Bước 3: Lọc những ngoại lệ không mong ước…..

Bước 4: Xử lý tài liệu bị thiếu…..correcting errors or inconsistencies, or

restructuring data to make it easier to use. This includes things like standardizing dates and addresses, making sure field values (e.g., “Closed won” and “Closed Won”) match, parsing area codes out of phone numbers, and flattening nested data structures.

Tải thêm tài liệu liên quan đến nội dung bài viết Hướng dẫn pandas in python w3schools – gấu trúc trong python w3schools

programming

python

Python w3school

Pip install pandas

Import pandas Python

Reply
5
0
Chia sẻ

Chia Sẻ Link Tải Hướng dẫn pandas in python w3schools – gấu trúc trong python w3schools miễn phí

Bạn vừa Read tài liệu Với Một số hướng dẫn một cách rõ ràng hơn về Review Hướng dẫn pandas in python w3schools – gấu trúc trong python w3schools tiên tiến và phát triển nhất và Share Link Down Hướng dẫn pandas in python w3schools – gấu trúc trong python w3schools Free.

Giải đáp vướng mắc về Hướng dẫn pandas in python w3schools – gấu trúc trong python w3schools

Nếu sau khi đọc nội dung bài viết Hướng dẫn pandas in python w3schools – gấu trúc trong python w3schools vẫn chưa hiểu thì hoàn toàn có thể lại Comments ở cuối bài để Tác giả lý giải và hướng dẫn lại nha

#Hướng #dẫn #pandas #python #w3schools #gấu #trúc #trong #python #w3schools

Related posts: