簡介 資料框是一種二維標記陣列，其列可以是各種資料型別。您可以將其與電子表格、SQL 表甚至 Series 物件的字典進行比較以更好地理解它。它是 Pandas 中最常用的專案。除了資料本身之外，您還可以選擇為索引（行標籤）和列（列標籤）傳遞引數。如果您提供索引和/或列，則確保這些元素將存在於 DataFrame 中…… 閱讀更多

Python 有一個名為 Pandas 的開源內建庫，用於資料分析和處理。它有一個定義良好的資料結構，稱為 DataFrame，類似於表格。它還可用於從各種型別的檔案（如 CSV、Excel、SQL 資料庫等）寫入和讀取資料。fillna() 是一個用於填充 Pandas DataFrame 或 Series 中缺失 (NaN/Null) 值的方法。缺失值將使用確定的值或另一種指定的方法以及方法呼叫一起填充。語法 object_name.fillna(value, method, limit, axis, inplace, downcast) fillna() 方法返回相同的輸入 DataFrame 或 Series…… 閱讀更多

分位數和十分位數排名是常用的統計量度，用於確定觀測值在資料集中的位置相對於資料集的其餘部分。在本技術部落格中，我們將探討如何在 Python 中查詢 Pandas DataFrame 列的分位數和十分位數排名。安裝和語法 pip install pandas 查詢 Pandas DataFrame 列的分位數和十分位數排名的語法如下：# 用於查詢分位數排名 df['column_name'].rank(pct=True) # 用於查詢十分位數排名 df['column_name'].rank(pct=True, method='nearest', bins=10) 演算法 將資料載入到 Pandas DataFrame 中。選擇…… 閱讀更多

Python 的 Pandas DataFrame 定義了由行和列組成的二維結構。Pandas 的主要功能是以更容易的方式處理給定的資料。在 Python 中，我們有一些內建函式，例如 to_datetime()、sorted()、lambda 和 sort_value() 將用於按日期對 Pandas DataFrame 進行排序。語法 以下語法在示例中使用 - to_datetime() to_datetime() 是 Python 中的內建函式，它將字串日期轉換為日期時間物件。sorted() Python 的內建函式 sorted() 指出列表可以按指定的可迭代物件進行排序。lambda 此 lambda 函式在…… 閱讀更多

Python 包 Pandas 的基礎是 NumPy，它提供高效能的資料處理和分析功能。它引入了 Series 和 DataFrame 資料結構。任何型別的資料都可以儲存在一個 Series 中，它是一個一維標記陣列。它類似於資料庫表或電子表格中的一列。Series 物件是帶標籤的，這意味著每個成員都有一個關聯的索引，這使得資料訪問和操作快速而簡單。資料框是一個二維表格資料結構，由行和列組成，類似於電子表格或 SQL 表。它是…… 閱讀更多

Spark DataFrame Spark DataFrame 是一個分散式資料集合，建立在命名列中。它是 Apache Spark 中的一個關鍵統計結構，Apache Spark 是一種快速且分散式的計算引擎，針對大型資料處理進行了最佳化。在分散式計算環境中，Spark DataFrame 為操作結構化和半結構化資料提供了更高級別的 API。Pandas DataFrame Pandas DataFrame 是一個二維標記資料結構，表示表格資料。它是 Pandas 庫在 Python 中提供的核心資料結構之一。DataFrame 以行-列格式組織資料，類似於表格或電子表格。優點…… 閱讀更多

Pandas 中最有用的資料結構之一是 Pandas DataFrame，它是一個二維表格狀結構，包含行和列來儲存資料。它允許使用者儲存和操作資料，非常類似於電子表格或 SQL 表。它還提供了一個序列或線性資料結構，稱為一維標記陣列，它可以儲存任何資料型別的元素。淺複製 顧名思義，淺複製建立一個引用原始資料的新 DataFrame 物件。換句話說，淺複製指向…… 閱讀更多

groupby() 和 aggregate() 是 Pandas 庫中提供的兩個函式。groupby() 函式 groupby() 函式允許您按一個或多個列對 DataFrame 進行分組。它在內部執行一系列操作，例如拆分物件、應用函式和組合結果，對 DataFrame 物件進行操作。此函式返回 DataFrameGroupBy 物件，其中包含有關組的資訊。一旦我們獲得此物件，我們就可以執行各種操作，例如計算平均值、計算總和和平均值等……語法以下是 groupby() 函式的語法：DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, ... 閱讀更多

Pandas是一個用於資料分析和處理的Python庫。它提供許多用於資料清洗和格式化的函式。本文將學習如何在給定的Pandas DataFrame中清洗字串資料。我們將涵蓋以下主題：去除前導和尾隨空格；替換特殊字元；轉換為小寫；去除重複值；將字串拆分為列；合併列；資料驗證；去除前導和尾隨空格；可以使用strip()方法去除字串前導和尾隨空格。例如，以下程式碼將去除前導……閱讀更多

Pandas是一個強大的資料處理庫，廣泛用於Python中的資料分析和預處理任務。在處理資料時，經常會遇到日期和時間以浮點數而不是預期的日期時間格式表示的情況。在這種情況下，必須將浮點值轉換為日期時間物件才能進行準確的時間分析。本文旨在提供關於如何在Pandas DataFrame中將浮點值轉換為日期時間物件的全面指南。瞭解將浮點數轉換為日期時間的意義 日期時間物件比浮點數表示的日期具有多個優勢……閱讀更多