10 2018 档案
摘要:处理缺失数据 对于数值数据,pandas使用浮点值NaN(Not a Number)表示缺失数据。我们称其为哨兵值。 滤除缺失数据 过滤掉缺失数据的办法有很多种。你可以通过pandas.isnull或布尔索引的手工方法,但dropna可能会更实用一些。对于一个Series,dropna返回一个仅含非
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摘要:读取Microsoft Excel文件 将pandas数据写入为Excel格式 Web APIs交互 许多网站都有一些通过JSON或其他格式提供数据的公共API。通过Python访问这些API的办法有不少。一个简单易用的办法(推荐)是requests包(http://docs.python-requ
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