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Python数据科学教程：Pandas和Numpy处理不同格式的数据操作

Python主要使用Pandas和Numpy两个库来处理不同格式的数据。在前面的章节中，我们已经了解了这两个库的重要特性。在本章中，我们将看到每个库中数据操作的一些基本示例。 Numpy 中的数据操作 NumPy 中定义的最重要的对象是N...

2年前 (2023-09-25) 45 阅读 #后端开发
Python 数据科学教程：数据清理（缺乏价值处理）

数据丢失是一个现实生活中的问题。由于数据缺失导致数据质量差，机器学习和数据挖掘等领域面临着模型预测准确性的严重问题。在这些领域，缺失值处理是使模型更加准确和高效的关键。数据何时以及为何丢失？让我们考虑对产品进行在线调查。很多时候，人们不...

2年前 (2023-09-25) 47 阅读 #后端开发
Python 数据科学教程：Panadas库-Function-Function CSV 数据处理

从 CSV（逗号分隔值）读取数据是数据科学的基本要求。我们通常从不同来源获取数据，然后将其导出为 CSV 格式，以便其他系统可以使用这些数据。 Panadas库提供了一些功能来读取整个 CSV 文件或仅读取一组选定的列和行。 CSV 文...

2年前 (2023-09-25) 47 阅读 #后端开发
Python 数据科学教程：Pandas 读取和处理 JSON 文件数据

JSON 文件以可读格式将数据存储为文本。 JSON 代表 JavaScript 对象表示法。 Pandas 可以使用 read_json 函数读取 JSON 文件。输入数据通过将以下数据复制到记事本等文本编辑器中来创建 JSON 文件。...

2年前 (2023-09-25) 54 阅读 #后端开发
Python数据科学教程：Panadas库读取并处理Excel电子表格数据

Excel是一种广泛使用的电子表格程序。其用户友好性和有吸引力的功能使其成为数据科学中常用的工具。 Panadas库提供了一个功能，可以读取整个 Excel 文件或仅读取一组选定的数据。还可以读取包含多个工作表的 Excel 文件。这里我...

2年前 (2023-09-25) 43 阅读 #后端开发
Python数据科学教程：sqlalchemy 连接到关系数据库并使用SQL的全部功能

连接到关系数据库并使用Pandas 库和其他库来实现数据库连接来分析数据。这个包称为 sqlalchemy，提供在 python 中使用的完整 SQL 功能。安装 SQLAlchemy使用安装 Pandas 环境章节中描述的 Anaco...

2年前 (2023-09-25) 44 阅读 #后端开发
Python数据科学教程：作为NoSQL数据库与MongoDB对接

越来越多的数据以非结构化或半结构化的方式提供，需要NoSql数据库来管理它们。 Python 可以以与关系数据库类似的方式与 NoSQL 数据库交互。在本章中，我们将使用 python 与作为 NoSQL 数据库的 MongoDB 进行交互...

2年前 (2023-09-25) 46 阅读 #后端开发
Python 数据科学教程：基于时间值的分析优雅地处理日期和时间

在数据科学中，我们需要基于时间值的分析。 Python 可以优雅地处理多种格式的日期和时间。 Datetime 库提供了必要的方法和函数来处理以下情况。日期时间表示日期时间算术日期时间比较接下来我们一一学习。日期时间表示日期及其各个部分...

2年前 (2023-09-25) 48 阅读 #后端开发
Python 数据科学教程：处理合并、分组、连接的内置函数

数据处理涉及处理各种格式的数据，如合并、分组、连接等，以进行分析或准备与另一组数据一起使用。 Python具有内置的函数功能，可以将这些有争议的方法应用于各种数据集以实现分析目标。在本章中，我们将看几个基于这些方法的示例。　合并数据Pyt...

2年前 (2023-09-25) 60 阅读 #后端开发
Python 数据科学教程：使用 Pandas 和 numpy库对数据执行聚合

Python 有多种对数据执行聚合的方法。这是在熊猫和numpy库的帮助下完成的。数据必须可用或转换为数据框才能使用聚合函数。将聚合应用于 DataFrame 创建一个 DataFrame 并向其应用聚合。 import pandas...

2年前 (2023-09-25) 49 阅读 #后端开发

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