好的，各位亲爱的码农朋友们，以及那些对时间流逝格外敏感，恨不得把每一秒都精确掌控的时间管理大师们，欢迎来到今天的“时间魔法学院”！🧙♂️ 今天我们要研习的，是时间魔法学院里一门非常重要的课程——“日期时间数据解析与格式化：复杂时间字符串处理”。 听起来是不是有点像《哈利·波特》里的“魔药学”？别担心，比起熬制福灵剂，我们今天要做的可简单多了，而且绝对不会爆炸！💥 开场白：时间，你这磨人的小妖精！ 时间啊，真是一个让人又爱又恨的东西。我们常常感叹“时间都去哪儿了”，却又常常被各种奇葩的时间格式搞得头昏脑胀。 想想看，你是不是遇到过这样的情况： 数据库里存着20231027143055这样的“时间戳”，让你怀疑人生？ API接口返回Fri, 27 Oct 2023 14:30:55 GMT这样“高冷”的时间字符串，让你摸不着头脑？ 用户输入2023年10月27日下午2点30分这样“接地气”的时间描述，让你欲哭无泪？ 这些五花八门的时间格式，简直就是时间界的“百慕大三角”，一不小心就会让你迷失方向。🧭 所以，今天的任务就是：驯服这些“时间猛兽”，让它们乖乖听话，为我们所用！ 第一章：时间格 …
文本数据清洗：去除空格、特殊字符与大小写转换
好的，没问题！各位听众朋友们，欢迎来到“文本数据清洗奇妙夜”！我是你们今晚的导游，数据界的段子手，代码界的诗人——清风明月。今晚，咱们不聊高深的算法，不谈玄妙的架构，就聊聊数据清洗这件“接地气”的大事儿。 想象一下，你面前堆着一座数据金矿，里面闪烁着智慧的光芒，蕴藏着无尽的价值。但是！这座金矿里混杂着大量的泥沙、石块、甚至是熊孩子乱涂乱画的痕迹，你该怎么办？当然是拿起你的数据清洗工具，把这些“杂质”清理掉，露出金灿灿的真面目！ 文本数据清洗，就像给数据洗个澡，让它焕然一新。今天，我们就来聊聊文本数据清洗的三大步骤：去除空格、特殊字符和大小写转换。 一、空格：数据界的“空气”，多了也窒息 空格，就像空气一样，无处不在。在文本数据中，空格有时候很有用，比如分隔单词，增加可读性。但有时候，它就像空气污染一样，污染了你的数据，让你头疼不已。 多余空格的危害： 影响匹配： 比如，你想搜索“北京大学”，结果数据里存的是“北京 大学”，你就搜不到了，简直是欲哭无泪！ 浪费空间： 数据库里存了大量的空格，白白浪费存储空间，就像你家里堆满了没用的纸箱子。 影响分析： 统计词频时，"apple& …
重复值处理：`duplicated` 与 `drop_duplicates`
重复值大作战：Duplicated与Drop_duplicates双剑合璧，还数据一片净土！ 各位观众老爷，晚上好！欢迎来到“数据炼金术”课堂，我是你们的老朋友，数据界的扫地僧——阿甘！ 今天，咱们不聊高大上的机器学习，不谈深奥的神经网络，就来聊聊数据清洗中一个看似不起眼，实则至关重要的话题：重复值处理！ 想象一下，你辛辛苦苦收集了一大堆数据，结果发现里面掺杂着无数“双胞胎”、“三胞胎”，甚至“葫芦娃七兄弟”，这感觉是不是就像吃了一盘美味佳肴，结果发现里面混着几颗沙子，瞬间兴致全无？ 😖 这些重复值就像数据里的“牛皮癣”，不仅会影响数据的准确性，还会干扰后续的分析结果，甚至误导决策！所以，我们要像对待自己的脸一样，认真清理这些“牛皮癣”，还数据一片净土！ 而我们今天要介绍的两位主角，就是数据清洗界的“除癣双侠”：duplicated 和 drop_duplicates! 它们就像一把锋利的剑和一把柔软的刷子，能够帮助我们轻松应对各种重复值问题。 第一幕：侦察兵 duplicated，揪出潜藏的“双胞胎”！ duplicated 方法，顾名思义，就是用来检测数据中是否存在重复值的。它就像 …
数据类型强制转换与错误处理：`pd.to_numeric`, `pd.to_datetime`
好的，各位观众老爷们，欢迎来到今天的《数据类型强制转换与错误处理奇遇记》！我是你们的老朋友，数据界的老司机，今天就带大家一起闯荡一下 pd.to_numeric 和 pd.to_datetime 这两个数据转换界的“变形金刚”。 开场白：数据类型，你搞清楚了吗？ 在数据分析的世界里，数据类型就像人的性格，千奇百怪，各有所长。有憨厚的整数型（int），有精打细算的浮点型（float），还有能说会道的字符串型（str）。但有时候，数据就像个叛逆期的孩子，明明应该是个数字，非要伪装成字符串，让我们头疼不已。 举个栗子 🌰： 你从一个CSV文件中读取了一列数据，本以为是价格，结果打印出来一看，全是字符串！这就像你满怀期待地打开一个礼物盒，结果发现里面装的是袜子一样令人失望。 import pandas as pd data = {‘价格’: [‘100’, ‘200’, ‘300.5’, ‘400.25’]} df = pd.DataFrame(data) print(df[‘价格’].dtype) # 输出：object (在Pandas中，object 通常代表字符串) 这时候，我们就需要 …
数值数据清理：异常值检测与处理
好的，各位程序猿、攻城狮、算法侠、数据挖掘者们，晚上好！我是你们的老朋友，今晚咱们不聊高并发，不谈微服务，也不研究区块链（最近这玩意儿有点凉…❄️），咱们来聊点接地气的，聊聊数据清理这档子事儿。 今晚的主题是：数值数据清理：异常值检测与处理 各位，我先问大家一个问题：你们有没有见过这样的数据？ 某用户的年龄是-10岁？（这怕是返老还童了吧！👶） 某商品的销量是999999999件？（整个宇宙的库存都给你搬来了？🚀） 某地区的平均工资是100万？（我怕是活在平行宇宙…💰） 这些就是数据世界里的“妖魔鬼怪”，它们有个学名，叫做“异常值”（Outliers）。 一、 什么是异常值？它们是怎么来的？ 想象一下，你正在参加一个聚会，大家的身高都在1米6到1米8之间。突然，人群中出现了一个身高2米26的姚明！🏀 他绝对是人群中的焦点，这就是一个典型的异常值。 异常值，简单来说，就是那些“鹤立鸡群”、和大部分数据格格不入的家伙。 它们的值远远大于或远远小于数据集中的其他值。 那么，这些“妖魔鬼怪”是怎么来的呢？原因有很多： 人为错误： 比如，数据录入错误，单位搞错，小数点点错位置，或者干脆就是键盘侠 …
字符串操作：`str` 访问器与正则表达式应用
字符串操作：str 访问器与正则表达式应用 – 字符串，你这个磨人的小妖精！😈 各位观众老爷，大家好！今天，咱们要聊聊编程世界里一个既重要又让人头疼的家伙——字符串！它就像一个磨人的小妖精，看似简单，实则暗藏玄机，稍微不注意，就能让你掉进坑里，爬都爬不出来。 不过，别怕！有了今天这堂课，保证你也能轻松驾驭这个磨人的小妖精，让它乖乖听话，为你所用！💪 咱们今天要讲的主题是：字符串操作：str 访问器与正则表达式应用。是不是听起来就很高大上？别慌，其实一点都不难。我会用最通俗易懂的语言，最生动形象的例子，让你在轻松愉快的氛围中掌握这些知识。 一、字符串，一个无处不在的存在 在编程世界里，字符串就像空气一样，无处不在。它可能是用户的姓名、商品的描述、文件的路径，甚至是网页的HTML代码。总之，只要涉及到文本，就离不开字符串。 为什么字符串这么重要？ 想想看，如果没有字符串，你还能做什么？ 没法显示文字：所有的文字都变成0和1，你还能看懂吗？🤔 没法接收用户输入：所有的输入都变成数字，你还能愉快地聊天吗？😂 没法进行数据分析：所有的文本数据都无法处理，你还能做出有效的决策吗？🤯 所 …
配置选项：`pd.set_option` 提升开发体验
驾驭Pandas的“变形金刚”：pd.set_option 让开发体验如丝般顺滑 🚀 各位探险家们，欢迎来到Pandas的奇幻世界！ 今天，我们将聚焦一个看似不起眼，实则威力无穷的工具：pd.set_option。别被它的名字迷惑，它可不是什么枯燥的配置函数，而是Pandas这艘巨轮上的一块精巧舵盘，能让你掌控数据展示的方方面面，让你的开发体验像德芙巧克力般丝滑！ 🍫 想象一下，你是一位英勇的探险家，手持Pandas这把锋利的宝剑，在数据丛林中披荆斩棘。然而，当面对庞大的DataFrame时，你却发现屏幕上挤满了省略号，关键信息被无情地隐藏，简直像是戴着一副磨砂眼镜观察世界，让人抓狂！ 🤯 别担心，pd.set_option就是你的“变形金刚”，能根据你的需求，调整Pandas的显示方式，让数据以你期望的方式呈现，助你拨开迷雾，洞悉真相！ 一、 pd.set_option：Pandas世界的幕后英雄 pd.set_option是Pandas库中用于设置各种选项的函数。它的作用范围非常广泛，可以控制DataFrame的显示格式、精度、最大行数、最大列数等等。简单来说，它就像一个万能遥控器 …
Pandas `info`, `describe`, `value_counts`：快速数据概览
好的，各位观众老爷们，技术宅男们，还有屏幕前的小仙女们！欢迎来到今天的“Pandas数据魔法课堂”！🧙♂️✨ 今天我们要聊的是Pandas这个数据分析界的瑞士军刀里，几个非常实用的小工具——info、describe和value_counts。这三位小伙伴，就像你的数据侦察兵，能帮你快速了解数据的基本情况，让你在数据分析的道路上少走弯路，不踩坑，不掉头发！（毕竟，头发才是程序员的第一生产力！） 想象一下，你拿到了一份新的数据集，就像拿到了一份藏宝图，满怀期待地想要挖掘里面的宝藏。但是，如果你连藏宝图上的文字都看不懂，地形也不熟悉，那还怎么寻宝呢？ 这时候，我们的三位侦察兵就派上用场了！ 一、 info()：数据的体检报告 info() 函数就像是给你的数据集做一次全面的体检。它会告诉你数据集的“三围”，也就是行数、列数，以及每一列的数据类型，还有内存占用情况。 import pandas as pd # 假设我们有一个名为 df 的 DataFrame data = {‘姓名’: [‘张三’, ‘李四’, ‘王五’, ‘赵六’, ‘张三’], ‘年龄’: [25, 30, 28, 2 …
Pandas `pipe` 函数：链式操作的优雅之道
Pandas pipe 函数：链式操作的优雅之道 (一场代码界的华尔兹) 各位代码界的艺术家们，数据领域的探险家们，大家好！今天，我们要聊聊 Pandas 中一个堪称优雅至极的函数——pipe。别被它的名字唬住，它可不是什么管道工的工具，而是能让你的 Pandas 代码像华尔兹一样流畅、优雅的秘诀！💃🕺 1. 数据处理：一个令人头大的厨房 想象一下，你正在厨房准备一道丰盛的晚餐。你需要切菜、腌肉、调酱汁、最后才能烹饪。如果每一步都把食材从一个地方搬到另一个地方，再进行下一步操作，整个厨房就会乱成一团糟，效率低下，而且很容易出错。 数据处理也是一样。我们经常需要对 Pandas DataFrame 进行一系列的操作，比如数据清洗、转换、特征工程等等。如果每一步都写成独立的代码块，代码就会变得冗长、难以阅读和维护。 比如，我们有一个 DataFrame 包含客户信息，我们需要： 删除所有年龄小于18岁的行。 将 ‘city’ 列转换为大写。 创建一个新的 ‘age_group’ 列，将年龄分为 ‘Young’,  …
`map` 与 `applymap`：元素级操作的差异与选择
好的，各位观众老爷们，欢迎来到今天的 “Pandas 奇妙夜” 讲座！今晚咱们要聊聊 Pandas 里的两位“元素级操作大师”：map 和 applymap。别看它们名字长得像孪生兄弟，实际上身怀绝技，各有千秋。今天，就让在下化身“Pandas 向导”，带大家拨开云雾，看清它们的真面目，让你的数据处理之路从此不再迷茫！ 第一幕：开场白——“元素级操作”是个啥？ 在正式介绍 map 和 applymap 之前，咱们先来聊聊“元素级操作”这个概念。 啥叫元素级操作？ 简单来说，就是对 Pandas 的 Series 或者 DataFrame 里的每一个元素都进行相同的操作。 就像流水线上的工人，每个人都重复着相同的动作，只不过处理的对象不一样而已。 举个例子，你想把一个 Series 里的所有数字都加 1，或者把 DataFrame 里的所有字符串都变成大写，这些都属于元素级操作。 第二幕：主角登场——map：Series 的专属魔法师 首先登场的是 map，这家伙是 Series 的专属魔法师，只能对 Series 进行操作。 它的主要功能就是把 Series 里的每一个元素，按照你提供 …