Python Dataframe物件資料清洗以後通過reset_index重新設定連續的行索引index
1 問題:
當我們對Dataframe物件進行資料清洗之後, 例如去掉含NaN的行之後, 發現行索引還是原來的行索引, 如圖所示:
程式碼:
結果:
可以看到行索引和原來是一樣的
2 解決辦法:通過reset_index方法
程式碼:
結果:
drop = True 代表把新生成的index列 ( 原來的index ) 刪掉, 也可以用drop = 'index'
相關推薦
Python Dataframe物件資料清洗以後通過reset_index重新設定連續的行索引index
1 問題:當我們對Dataframe物件進行資料清洗之後, 例如去掉含NaN的行之後, 發現行索引還是原來的行索引, 如圖所示:程式碼:結果: 可以看到行索引和原來是一樣的2 解決辦法:通過reset_index方法程式碼:結果:drop = True 代表把新
python簡單完成資料清洗
f = open("datasets_origin/foresfires.txt", "r") nf = open("./datasetss/foresfires.txt", "w+") for line in f.readlines(): line = line.split() pri
Python文字操作---資料清洗
1.匯入編碼模組：codecs 2.資料清洗：把資料進行處理分類，可進行讀寫到文字上或者資料庫上 3.split()：對特定的子串進行切割 import codecs filepath=r"Z:\
第4章：介紹python物件型別/4.1 python的核心資料型別/4.4 字典
建立字典 格式：用大括號括起來，每一對以:隔開 內容：key和value的值隨便，數字、字元、列表、集合、元組混合都可以 注意：如果key相同，會用新的value覆蓋舊的value；這裡的key相同指的是要麼都是數字，要麼都是字元才算相同，比如1和“1”不算相同的
第4章：介紹python物件型別/4.1 python的核心資料型別/4.3 列表
獲取操作 >>> L = [123,'abc',1.23] >>> L[0] 從左邊開始獲取 123 >>> L[-1] 從右邊開始獲取 1.23 >>>
第4章：介紹python物件型別/4.1 python的核心資料型別/4.2 字串/4.2.4 字串格式化、字串編輯HTML或者XML語法、使用正則表示式
字串格式化 %s 方式格式化： >>> "%s,abc,%s" %('123','456') '123,abc,456' {數字}方式格式化： >>> "{0},abc,{1}".format('123','456') '123,a
第4章：介紹python物件型別/4.1 python的核心資料型別/4.2 字串/4.2.3 字串查詢、替換、分解、轉大小寫
字串查詢/替換/分解/轉大小寫 字串查詢 >>> S 'abcd' >>> S.find("bc") 1 替換 >>> S.replace("bc","xyz") 'axyzd' 分解 >>>
第4章：介紹python物件型別/4.1 python的核心資料型別/4.2.1 字串獲取操作、字串合併和重複操作
字串獲取操作 概念：用雙引號或者單引號括起來的一串字元 字串按下標獲取操作 定義字串 >>> S="abcd" 給字串求長度 >>> len(S) 4
Python查詢MySQL資料，並提取mysql欄位名轉化成DataFrame
今天覆習一下，用python操作mysql以及excel，並且作為橋樑，連線mysql，excel. 那麼既然用到了python操作資料就不免需要用到dataframe做資料分析，本文主要一個麻煩點在於從mysql 中獲取到的資料沒有欄位名， 下面直接上程式碼： import pymys
資料基礎---《利用Python進行資料分析·第2版》第7章 資料清洗和準備
之前自己對於numpy和pandas是要用的時候東學一點西一點，直到看到《利用Python進行資料分析·第2版》，覺得只看這一篇就夠了。非常感謝原博主的翻譯和分享。 在資料分析和建模的過程中，相當多的時間要用在資料準備上：載入、清理、轉換以及重塑。這些工作會佔到分析師時間的80%或更多。
python之資料清洗指令碼
#coding=utf-8 import numpy as np import pandas as pd na_list=['NO CLUE','N/A','0']#na包含的型別 data=pd.read_csv('311-service-requests.csv',na_values=na_li
python資料預處理： 使用pandas 進行資料清洗
問題： 介紹資料清洗方法。。 解答： 所謂資料清洗主要處理的是資料中的缺失值、異常值和重複值： 缺失值處理 資料缺失值指由於各種原因導致資料中存在的空缺值：資料庫中的null，python返回物件none，pandas或numpy中的nan；另空字串是有實體的不算是缺
Python居然還能用到財務當中？資料清洗中的運用！無所不能的Py
目前，江北區審計局資料分析小組運用Python語言對區級20個部門預算執行審計專案的多個部門財務資料進行了清理，相對其他資料清理工具，Python更加靈活、簡潔、高效和準確。 由於我區各部門財務核算軟體未統一，各單位財務軟體型別和版本各異，會計科目設定及會計處理方式不一致
python資料分析與挖掘之資料清洗
資料探索的目的是及早發現數據的一些簡單規律或特徵,資料清洗的目的是留下可靠的資料,避免髒資料的干擾。 這兩者沒有嚴格的先後順序,經常在一個階段進行。 &nb
Android通過Parcelable傳遞複雜的物件資料和簡單的物件資料
二次驗證:絕對有效 轉：https://blog.csdn.net/u014614038/article/details/56279075 Android推薦可以通過Parcelable來傳遞自定義的資料()，比如以下的資料體： public class GradeInfoForSear
文摘：DataFrame資料清洗
原文地址：https://www.zybuluo.com/jk88876594/note/802632 DataFrame——資料清洗 阿雷邊學邊教python資料分析第3期——pandas與numpy #匯入pandas庫和numpy庫 import
python資料探索與資料清洗
資料探索的目的是及早發現數據的一些簡單規律或特徵,資料清洗的目的是留下可靠資料,避免髒資料的干擾。這兩者沒有嚴格的先後順序，經常在一個階段進行。 資料探索的核心是: 1、資料質量分析(跟資料清洗密切聯絡) 2、資料特徵分析(分
Python儲存類物件資料到資料夾
首先先介紹一種儲存字典，列表等基礎的Python型別進行儲存： 儲存基礎資料 pickle是一個進行序列化的包，這裡，直接儲存一個具有3個字典，2個列表元素的列表！ with op
通過python 讀MATLAB資料檔案 *.mat
鑑於以後的目標主要是利用現有的Matlab資料（.mat或者.txt），主要考慮python匯入Matlab資料的問題。以下程式碼可以解決python讀取.mat檔案的問題。主要使用sicpy.io即可。sicpy.io提供了兩個函式loadmat和savemat，非常方便。
資料分析中資料清洗物件有哪些？
在資料分析中資料分析獲取是一個非常重要的事情，為了保證資料分析出一個很好的結果，需要一個乾淨的資料，乾淨的資料能夠提高資料分析的效率，所以，資料清洗是一個很重要的工作，通過資料的清洗，就能夠統一資料的格式，這樣才能夠減少資料分析中存在的眾多問題，從而提高資料的分析的效率。一般來說，清洗