dataframe对列进行标准化 / 张生荣

pandas 对每一列数据进行标准化的方法

两种方式 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd Backend TkAgg is interactive b ...

假设我有一个DataFrame(df)如下: name age id mike 10 1 tony 14 2 lee 20 3 现在我想把id 放到最前面,变成: id name age df_id ...

concat 与其说是连接,更准确的说是拼接.就是把两个表直接合在一起.于是有一个突出的问题,是横向拼接还是纵向拼接,所以concat 函数的关键参数是axis . 函数的具体参数是: concat( ...

pandas提供了set_index方法可以将DataFrame的列(多列)变成行索引,通过reset_index方法可以将层次化索引的级别会被转移到列里面. 1.DataFrame的set_inde ...

如下所示: df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=pd.date_range('20130101', periods=6), columns=li ...

今天用numpy 的linalg.det()求矩阵的逆的过程中出现了一个错误: TypeError: No loop matching the specified signature and cast ...

一.获取DataFrame列标签 import pandas as pd file_path = '/Users/Arithmetic/da-rnn-master/data/collectd67_po ...

目录前言方法一:df[columns] 方法二:df.loc[]:用 label (行名或列名)做索引. 方法三:df.iloc[]: i 表示 integer,用 integer locatio ...

目录 set_index()的使用方法基本用法将指定的列保留为数据:参数drop 分配多索引将索引更改为另一列(重置) 更改原始对象:参数inplace 读取csv文件等时指定索引使用索引(行 ...

摘要在进行数据分析时,我们经常需要把DataFrame的一列拆成多列或者根据某列把一行拆成多行,这篇文章主要讲解这两个目标的实现. 1.读取数据 2.将City列转成多列(以'|'为分隔符) 这里使 ...

假如我们要构建新特征b 目的是从a中筛选出数值在4~6之间的数据,如果符合就是True,否则就是False. 那么代码如下 import pandas as pd lists=pd.DataFrame ...

问题: 输出新建的DataFrame对象时,DataFrame中各列的显示顺序和DataFrame定义中的顺序不一致. 例如: import pandas as pd grades = [48,99, ...

之前沉迷于使用index删除,然而发现pandas貌似有bug? import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.arange( ...

如下所示: playerIds =salaries_2016['playerID'].tolist() data['列名'].tolist() 以上这篇DataFrame 将某列数据转为数组的方法就是 ...

熟悉pandas的pythoner 应该知道给dataframe增加一列很容易,直接以字典形式指定就好了,pyspark中就不同了,摸索了一下,可以使用如下方式增加 from pyspark impo ...

在机器学习过程中,通常会通过pandas读取csv文件,保持成dadaframe格式,然而有时候需要对dataframe中的时间字段进行数据建模,比如时间格式为datetime,那么像一般操作data ...

在技术问答中看到一个这样的问题,感觉相对比较常见,就单开一篇文章写下来. 从纯文本格式文件 "file_in"中读取数据,格式如下: 需要输出成"file_out&quo ...

还是用图说话 A文件: 比如,我想筛选出"设计井别"."投产井别"."目前井别"三列数据都为11的数据,结果如下: 当然,这里的筛选条件可以 ...

首先使用np.array()函数把DataFrame转化为np.ndarray(),再利用tolist()函数把np.ndarray()转为list,示例代码如下: # -*- coding:utf- ...

下面给大家介绍下pandas读取CSV文件时查看修改各列的数据类型格式,具体内容如下所述: 我们在调bug的时候会经常查看.修改pandas列数据的数据类型,今天就总结一下: 1.查看: Numpy和 ...