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pandas数据集的处理示例-创新互联

这篇文章主要为大家展示了“pandas数据集的处理示例”,内容简而易懂,条理清晰,希望能够帮助大家解决疑惑,下面让小编带领大家一起研究并学习一下“pandas数据集的处理示例”这篇文章吧。

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1. 数据集基本信息

df = pd.read_csv()

df.head():前五行;

df.info():

  • rangeindex:行索引;

  • data columns:列索引;

  • dtypes:各个列的类型,

  • 主体部分是各个列值的情况,比如可判断是否存在 NaN 值;

对于非数值型的属性列

  • df[‘some_categorical_columns'].value_counts():取值分布;

df.describe(): 各个列的基本统计信息

  • count

  • mean

  • std

  • min/max

  • 25%, 50%, 75%:分位数

df.hist(bins=50, figsize=(20, 15)):统计直方图;

对 df 的每一列进行展示:

train_prices = pd.DataFrame({'price': train_df.SalePrice, 
    'log(price+1)': np.log1p(train_df.SalePrice)})
 # train_prices 共两列,一列列名为 price,一列列名为 log(price+1)
train_prices.hist()

2. 数据集拆分

def split_train_test(data, test_ratio=.3):
 shuffled_indices = np.random.permutation(len(data))
 test_size = int(len(data)*test_ratio)
 test_indices = shuffled_indices[:test_size]
 train_indices = shuffled_indices[test_size:]
 return data.iloc[train_indices], data.iloc[test_indices]

3. 数据预处理

  • 一键把 categorical 型特征(字符串类型)转化为数值型:

>> df['label'] = pd.Categorical(df['label']).codes
  • 一键把 categorical 型特征(字符串类型)转化为 one-hot 编码:

>> df = pd.get_dummies(df)
  • null 值统计与填充:

>> df.isnull().sum().sort_values(ascending=False).head()
# 填充为 mean 值
>> mean_cols = df.mean()
>> df = df.fillna(mean_cols)
>> df.isnull().sum().sum()
0

以上是“pandas数据集的处理示例”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道!

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