1.1預覽資料前幾行
df.head(
)#預設為前5行，也可以自行設定
df.head(
10)
df.shapedf.info(
)
df.describe(
)'''
count:計數
mean：平均值
std:標準差
minmax
25%50%
75%'''
df.info(
)df.isnull(
)
df.dropna(
)#預設刪除含有nan值的行
#刪除全為空白的行
df.dropna(how =
"all"
)
一般情況下，資料缺失比例不大於30%，不選擇刪除而是選擇填充的方式。
df.fillna(0)
#填充全表多有空值
df.fillna(
)#指定列，指定填充值
#也可利用字典，對多列進行不同指定值填充
df.fillna(
)
df.drop_duplicates(
)#預設對所有字段進行重複值判斷,並保留第一行的值
#指定重複值判斷列
df.drop_duplicates(subset =
["name"
,"age"
,"time"])
#設定保留最後乙個值
df.dropduplicates(keep = last)
#keep預設為first
#檢視每一列的資料型別
df.info(
)#單獨檢視一列的資料型別
df.dtype
df.name.dtype
df[""
].dtype
df[""]
.astype(
"float64"
)#astype需指定要轉換的資料型別
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需要安裝pynvml庫。pip安裝的命令為 pip install nvidia ml py 如下 usr bin env python coding utf 8 time 2019 1 19 17 40 author xiaodai import pynvml pynvml.nvmlinit ha...