您好,登錄后才能下訂單哦!
今天小編給大家分享一下Python數據處理的實用技巧有哪些的相關知識點,內容詳細,邏輯清晰,相信大部分人都還太了解這方面的知識,所以分享這篇文章給大家參考一下,希望大家閱讀完這篇文章后有所收獲,下面我們一起來了解一下吧。
我使用的 Pandas 版本如下,順便也導入 Pandas 庫。
>>> import pandas as pd >>> pd.__version__ '0.25.1'
在開始前先確保解釋器和數據集在同一目錄下:
>>> import os >>> os.chdir('D://source/dataset') # 這是我的數據集所在目錄 >>> os.listdir() # 確認此目錄已經存在 IMDB-Movie-Data 數據集 ['drinksbycountry.csv', 'IMDB-Movie-Data.csv', 'movietweetings', 'titanic_eda_data.csv', 'titanic_train_data.csv']
準備工作就位后,正式開始數據處理技巧之旅。
導入數據
>>> df = pd.read_csv("IMDB-Movie-Data.csv") >>> df.head(1) # 導入并顯示第一行 Rank Title Genre ... Votes Revenue (Millions) Metascore 0 1 Guardians of the Galaxy Action,Adventure,Sci-Fi ... 757074 333.13 76.0 [1 rows x 12 columns]
使用 pop 方法移除指定列:
>>> meta = df.pop("Title").to_frame() # 移除 Title 列
確認是否已被移除:
>>> df.head(1) # df 變為 11列 Rank Genre ... Revenue (Millions) Metascore 0 1 Action,Adventure,Sci-Fi ... 333.13 76.0 [1 rows x 11 columns]
pop 后得到 meta,顯示 meta 前 3 行:
>>> meta.head(3) Title 0 Guardians of the Galaxy 1 Prometheus 2 Split
標題是由單詞組成,中間用空格分隔。
# .str.count(" ") + 1 得到單詞個數 >>> meta["words_count"] = meta["Title"].str.count(" ") + 1 >>> meta.head(3) # words_count 列代表單詞個數 Title words_count 0 Guardians of the Galaxy 4 1 Prometheus 1 2 Split 1
下面統計電影 Genre 的頻次,
>>> vc = df["Genre"].value_counts()
下面顯示電影 Genre 的 Top5 ,最高頻為出現 50 次的 Action,Adventure,Sci-Fi 類,次之為 48 次的 Drama 類:
>>> vc.head() Action,Adventure,Sci-Fi 50 Drama 48 Comedy,Drama,Romance 35 Comedy 32 Drama,Romance 31 Name: Genre, dtype: int64
展示 Top5 的餅狀圖:
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> vc[:5].plot(kind='pie') <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x000001D65B114948> >>> plt.show()
以上就是“Python數據處理的實用技巧有哪些”這篇文章的所有內容,感謝各位的閱讀!相信大家閱讀完這篇文章都有很大的收獲,小編每天都會為大家更新不同的知識,如果還想學習更多的知識,請關注億速云行業資訊頻道。
免責聲明:本站發布的內容(圖片、視頻和文字)以原創、轉載和分享為主,文章觀點不代表本網站立場,如果涉及侵權請聯系站長郵箱:is@yisu.com進行舉報,并提供相關證據,一經查實,將立刻刪除涉嫌侵權內容。