利用python进行数据分析学习笔记（2）

只是个人笔记，没有观赏价值。

'''
7.2 检测和过滤异常值
'''data = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4))
data.describe()col = data[2]
col
col[np.abs(col) > 3]data
data.head()
data.columnnames =['a', 'b', 'c', 'd']
###################
#  columnnames 不会改变列的名字， 那会改变什么呢？
data
data.columns = ['a', 'b', 'c', 'd']
data[data['a'] > 3].idxmax()
data['a'] > 3
data[data['a'] > 3]
c = data['c']
c.idxmax()
c
data['c'].nlargest()
c.argmax(2)
np.argpartition(c, )
x = np.array([4, 3, 2, 1])
np.argpartition(x, 3)[0]
np.argpartition(x, 3)
np.argpartition(x,3)
np.argpartition(x,2)
np.argpartition(x,5)
np.argwhere(x, 3)data[(np.abs(data)> 3).any(1)]
data[data>3].any(1)
(data>3).any(1)######################### 看来必须用上面的方式写，data[(data>3.5).any(1)]data[(np.abs(data) > 3).any(1)]
col[(np.abs(col) > 2).any(1)]
data[(data > 3).any(1)]
data[(data > 3).any(1)]
data[(data > 3).any()]data[np.abs(data) > 3] = np.sign(data) * 3
data
data.describe()

这里学习一下any的应用。

dataframe 里查找某个符合条件的数字

data = pd.DataFrame({'name':['张三', '李四', '王五', '赵六', '陈七', '郑八', '周九'],'age':np.random.randint(10, 30, 7)
})
data
data.loc[data['age']> 20, 'age']
data.loc[data['age']> 20, 'name']
data.loc[data['age']> 20, 'name'].values

使用loc，就可以得到想要的结果。

'''
如果我想批量替换，把大于25的替换25， 那么该这样。
'''
data[data['age']>20] =20
data

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