pandas如何对一列数据进行标准化 / 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 ...

问题描述我有一个用于模型训练的DataFrame如下图所示: 其中的country.province.city.county四列其实是位置信息的不同层级,应该合成一列用于模型训练方法: paren ...

目录 1.滤除缺失数据dropna() 1)滤除含有NaN值的所有行 2)滤除含有NaN值的所有列 3)滤除元素都是NaN值的行 4)滤除元素都是NaN值的列 5)滤除指定列中含有缺失的行 2.删除重 ...

如下所示: 3σ 原则 (u-3*σ ,u+3*σ ) 离差标准化 (x-min)/(max-min) 标准差标准化 (x-u)/σ 小数定标标准化 x/10**k k=np.ceil(log10(m ...

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 ...

现在要解决的问题如下: 我们有一个数据的表第7列有许多数字,并且是用逗号分隔的,数字又有一个对应的关系: 我们要得到第7列对应关系的统计,就是每一行的第7列a有多少个,b有多少个好了,我给的解决方 ...

如下所示: # -*-coding: utf-8 -*- import pandas as pd #读取csv文件 df=pd.read_csv('A_2+20+DoW+VC.csv') #求'ave ...

如下所示: import pandas as pd def my_min(a, b): return min(abs(a),abs(b)) s = pd.Series([10.0247,10.0470 ...

多的不说,看了代码就懂了! df = pd.DataFrame ({'a' : np.random.randn(6), 'b' : ['foo', 'bar'] * 3, 'c' : np.rando ...

如下所示: date 20170307 20170308 iphone4 2 0 iphone5 2 1 iphone6 0 1 先生成DF数据. >>> df = pd.DataF ...

分割成一个包含两个元素列表的列对于一个已知分隔符的简单分割(例如,用破折号分割或用空格分割).str.split() 方法就足够了 . 它在字符串的列(系列)上运行,并返回列表(系列). >& ...

目录 1.1 方法归纳 1.2 .str.cat函数详解 1.2.1 语法格式: 1.2.2 参数说明: 1.2.3 核心功能: 1.2.4 常见范例: 1.1 方法归纳使用 + 直接将多列合并为一 ...

目录引言 1.根据index查询 2.已知数据在第几行找到想要的数据 3.根据条件查询找到指定行数据 4.找出指定列 5.找出指定的行和指定的列 6.在规定范围内找出符合条件的数据总结引言关键 ...

目录 1.drop()函数 2.del函数首先,创建一个DataFrame格式数据作为举例数据. # 创建一个DataFrame格式数据 data = {'a': ['a0', 'a1', 'a2' ...

目录楔子 combine_first combine update 楔子我们在用 pandas 处理数据的时候,经常会遇到用其中一列数据替换另一列数据的场景.比如 A 列和 B 列,对 A 列中不 ...

一.对DataFrame的认知 DataFrame的本质是行(index)列(column)索引+多列数据. 为了简化理解,我们不妨换个思路- 现实中,为了简化对一件事物的描述,我们会选择几个特征. ...

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 ...

摘要在进行数据分析与清理中,我们可能常常需要在数据集中去掉某些异常值.具体来说,看看下面的例子. 0.导入我们需要使用的包 import pandas as pd pandas是很常用的数据分析,数据 ...

相信很多人像我一样在学习python,pandas过程中对数据的选取和修改有很大的困惑(也许是深受Matlab)的影响... 到今天终于完全搞清楚了!!! 先手工生出一个数据框吧 import num ...

Dataframe使用loc取某几行几列的数据: print(df.loc[0:4,['item_price_level','item_sales_level','item_collected_lev ...