使用Python进行数据清洗与预处理：Pandas和NumPy的应用
在数据分析和机器学习的过程中，数据清洗和预处理是非常重要的一步。Python提供了许多强大的库来帮助我们有效地进行数据清洗和预处理。本文将重点介绍两个常用的库：Pandas和NumPy。我们将使用一个实际的数据集来演示如何使用这两个库进行数据清洗和预处理，并展示其在数据分析中的应用。 数据集： 我们...
数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理03（下）
5. 方法4——简单指数平滑法简单指数平滑法与加权移动平均法类似，但权重随着观测值从早期到晚期的变化呈指数级下降，最小的权重和最早的观测值相关from statsmodels.tsa.api import ExponentialSmoothing, SimpleExpSmoothing, Holt ...
数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理03（上）
1. 时间序列数据1. 1 时间序列概述百科中关于时间序列的描述为：时间序列（或称动态数列）是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。经济数据中大多数以时间序列的形式给出。根据观察时间的不同，时间序列中的时间可以是年份、季...
数据导入与预处理-拓展-pandas筛选与修改（下）
6. 数据新增-新增行 指定位置在第2行新增一行数据df1 = df_new.iloc[:1, :] df2 = df_new.iloc[1:, :] df3 = pd.DataFrame([[i for i in range(len(df_new.columns))]], columns=df_n...
数据导入与预处理-拓展-pandas筛选与修改（上）
1. 数据筛选与修改数据的增删改查是 pandas 数据分析中最高频的操作，在分组、聚合、透视、可视化等多个操作中，数据的筛选、修改操作也会不断出现。1.1 加载数据数据集下载import sys import os import pandas as pd df = pd.read_csv("东京奥...
数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理02（下）
3.6 相互转换时间戳与时期之间的转换时间戳转时间段# 时间戳与时期之间的转换：pd.to_period()、pd.to_timestamp() # 每月最后一日，转化为每月 rng = pd.date_range('2020/1/1', periods = 3, freq = 'M') ts1 =...
数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理02（上）
Pandas时间序列数据处理1.好用的Python库见系列博客12.Pandas历史见系列博客13.时序数据处理见系列博客1本文部分内容来源为：joyful-pandas3.1 时序中的基本对象见系列博客13.2 python中的datetime模块见系列博客13.3. 时间戳（Date times...
数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01（下）
时间序列夹杂其他格式errors参数：# 当一组时间序列中夹杂其他格式数据，可用errors参数返回 # errors = 'ignore':不可解析时返回原始输入，这里就是直接生成一般数组 date1 = ['2020-2-1','2020-2-2','2020-2-3',...
数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01（上）
Pandas时间序列数据处理1.好用的Python库Python很强大，有很多的好用的库：2.Pandas历史本文主要介绍Pandas库，Pandas在数据科学中十分常用，Pandas的位置如下：Pandas诞生于2008年，它的开发者是Wes McKinney，一个量化金融分析工程师。因为疲于应付...
数据导入与预处理-第6章-04pandas综合案例（下）
采用前向填充的方式，替换体重为 8 的值# 采用前向填充的方式，替换体重为 8 的值 female_data['体重'].replace(to_replace='8kg', method='pad',inplace=True) female_data 输出为：计算女篮球运动员的平均体...
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