pandas 按行标准化 / 张生荣

使用pandas模块实现数据的标准化操作

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 ...

目录问题思路代码实现测试效果问题一张excel表格,大概1万行,需要录入系统系统每次最多只能录入500行表格数据,一旦超过500行,就会录入失败需要把1万行的数据按照500行分割,形成 ...

目录概念 df.duplicated() df.dropduplicates(’col‘,keep=‘first’,inplace=False) 实例概念 df.duplicated() 使用df ...

目录前言一.按行遍历 1. 使用loc或iloc方法 2. 使用iterrows()方法二.按列遍历 1. 使用列索引方式 2. 使用iteritems()方法补充:遍历dataframe每一 ...

此文我们继续围绕DataFrame介绍相关操作. 平时在用DataFrame时候,删除操作用的不太多,基本是从源DataFrame中筛选数据,组成一个新的DataFrame再继续操作. 1. 删除Da ...

遍历数据有以下三种方法: 简单对上面三种方法进行说明: iterrows(): 按行遍历,将DataFrame的每一行迭代为(index, Series)对,可以通过row[name]对元素进行访问. ...

pandas.DataFrame.rename 使用函数: DataFrame.rename(mapper=None, index=None, columns=None, axis=None, cop ...

在刚学Pandas时,行选择和列选择非常容易混淆,在这里进行一下讨论和归纳本文的数据来源:https://github.com/fivethirtyeight/data/tree/master/fa ...

目录 1.自定义行索引 2. 按普通索引选择数据 2.1 按普通索引选择单行数据 2.2 按行索引选择多行数据 3.按位置索引选择数据 3.2 按位置索引选择多行数据 4.选择连续多行数据 5.选择满 ...

目录一. 按列的值对数据排序 1.按某一列的值对数据排序 2. 按多列的值对数据排序 3. key 参数:设置排序时的数据变换函数 4. 修改原数据二. 按行的值对数据排序参考在处理表格型数据 ...

目录 DataFrame.rename() 多个行名和列名的修改原DataFrame的修改(参数inplace) 使用lambda表达式和函数进行批处理 add_prefix(), add_suff ...

创建df: >>> df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4), columns=list('ABCD'), index=list(' ...

python刚入门的小白,不定时更新自己在做实验的遇到的问题及解决方案. 最近受疫情影响,每天呆在家里上网课,三点一线地过着生活,不过在家跟在学校都是一样的,一样要上课听老师读PPT,一样要在电脑上敲 ...

可以通过遍历的方法: pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式:https://www.jb51.net/article/172623.htm 选择列使用类字典属性,返回的是Series ...

0.前言虽说python运行速度慢,但其编程速度,第三方包的丰富度是真的高. 涉及到文件批处理还是会选择python. 1. 动态文件名在文件批处理中,文件名经常只有编号是不同的,可以通过给字符串 ...

前言大家在使用Python进行数据分析时,经常要使用到的一个数据结构就是pandas的DataFrame,关于python中pandas.DataFrame的基本操作,大家可以查看这篇文章. pan ...

本文介绍的是python中pandas.DataFrame对行与列求和及添加新行与列的相关资料,下面话不多说,来看看详细的介绍吧. 方法如下: 导入模块: from pandas import Dat ...

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( ...

处理数据的时候,偶然遇到要把一个Dataframe中的某些行添加至一个空白的Dataframe中的问题. 最先想到的方法是创建Dataframe,从原有的Dataframe中逐行筛选出指定的行(类型为 ...

直接上例子. import pandas as pd df = pd.DataFrame({'class':['a','a','b','b','a','a','b','c','c'],'score': ...