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python培训 | Python Data Science 系列:数据处理

发布百知教育 来源:学习课程 2019-10-23

0 前言


前面介绍使用Python中dfply库中的函数进行数据处理,这一部分对比一下dfply库与pandas库中函数,可以结合自己的喜好,选择不同的实现方式。



1 数据集


这里仍使用diamonds数据集,数据集共53940行,有carat、cut、color、clarity、depth、table、price、x、y、z共10列,对应每个钻石的一些参数值。

from dfply import data

diamonds = data.diamonds

import pandas as pd

import numpy as np


说明:下面“使用dfply库中函数”代码不再运行,运行结果可以查看之前文章(若想执行,添加from dfply import *),这里只加载dfply包中的diamonds数据集,目的介绍使用其他第三方库完成相同的操作。


2 函数对比


2.1 选择列


dfply库中使用select()函数;

pandas库中使用[]、loc[]、iloc[]函数;


选择cut、price、x列


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2.2 选择行


    dfply库中使用row_slice()函数;

    pandas库中使用iloc[]函数;


选择数据集中第11行和第16行数据

##使用dfply库中函数

##diamonds >> row_slice([10,15])


##使用pandas库中函数

diamonds.iloc[[10,15],:]


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2.3 抽样 


dfply库中使用sample()函数;

pandas库中使用sample()函数;


 随机抽取数据集0.0001比例数据,放回抽样:

##使用dfply库中函数

##diamonds >> sample(frac = 0.0001, replace = True)


##使用pandas库中函数

diamonds.sample(frac = .0001)


5.png


随机抽取5条记录,不放回抽样:

##使用dfply库中函数

##diamonds >> sample(n = 5, replace = False)


##使用pandas库中函数

diamonds.sample(n = 5, replace = False)


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2.4 唯一值 


dfply库中使用distinct()函数;

pandas库中使用unique()、drop_duplicates()函数;


cut列类别:

##使用dfply库中函数

##diamonds >> select(X.cut) >> distinct()


##使用pandas库中函数

diamonds['cut'].unique()


##或者

diamonds['cut'].drop_duplicates()


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2.5 过滤 


 dfply库中使用filter_by()或者mask()函数;

pandas库中使用query()函数;


筛选cut为Ideal且price小于337的记录

##使用dfply库中函数

##diamonds >> filter_by(X.cut == 'Ideal', X.price < 337)


##使用pandas库中函数

diamonds.query("cut == 'Ideal' & price < 337")


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