Numpy常用数据清洗函数

eg0u9174 2023-01-13 01:53:09

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weixin_47671824 2022-10-03

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老师好，有没有python的numpy pandas等的中文学习文档啊？

eg0u9174 2022-10-06

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@weixin_47671824 <p>有，你可以去京东上面看看，或者也可以去看原版的pandas文档</p>

a337320687 2021-07-20

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np.sort axis = 0 不应该是按照列排序吗？

eg0u9174 2021-07-21

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@a337320687 <p>针对行做操作，建议可以看看帮助文档，或者你可以自己造一个数据，看看0和1的区别就明白了</p>

数据科学家花了大量的时间清洗数据集，并将这些数据转换为他们可以处理的格式。事实上，很多数据科学家声称开始获取和清洗数据的工作量要占整个工作的80%。因此，如果你正巧也在这个领域中，或者计划进入这个领域，那么处理这些杂乱不规则数据是非常重要的，这些杂乱数据包括一些缺失值，不连续格式，错误记录，或者是没有意义的异常值。在这个教程中，我们将利用Python的Pandas和Numpy包来进行数据清洗。主要内容如下：删除DataFrame中的不必要columns改变DataFrame的index使用.str()方法来清洗columns使用DataFrame.applymap()函数按元素的清洗整个数据集

numpy和pandas案例实例，基础教学

前言如今，科学家、工程师以及定量管理分析师面临着众多的挑战。数据科学家们希望能够用最小的编程代价在大数据集上进行数值分析，他们希望自己编写的代码可读性好、执行效

内容概要：本文深入探讨了Numpy数组的基础与高级操作，涵盖多维数组的创建、索引与切片的进阶技巧（如花式索引和布尔索引）、数组的重塑与拼接（包括reshape函数和hstack、vstack、dstack函数）、广播机制及其应用场景、常用的统计函数（如mean、sum、std等）和条件处理（如where函数）。文章通过股票数据分析的案例实战，展示了如何利用Numpy处理真实世界的数据，包括数据读取与预处理、计算技术指标（如简单移动平均线和相对强弱指标）以及数据可视化。; 适合人群：具备一定编程基础，尤其是对Python有一定了解的数据科学家、数据分析师、机器学习工程师以及科研工作者。; 使用场景及目标：①掌握Numpy数组的操作技巧，提高数据处理和分析效率；②学会使用Numpy进行复杂的数据清洗、特征工程和统计计算；③理解广播机制在数组运算中的应用，简化代码编写；④通过实战案例，熟悉如何用Numpy解决实际问题，如股票数据分析。; 其他说明：Numpy的强大功能不仅限于本文所述，随着版本更新还会不断引入新特性。建议读者在实践中不断探索，结合其他工具（如Matplotlib）进行综合应用，以提升数据处理和分析的能力。

NumPy是使用Python进行科学计算所需的基础软件包

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