每个函数都支持 level 参数，仅在数据对象为结构化 Index 时使用。 统计非空值数量 注意：Numpy 的 mean、std、sum 等方法默认不统计 Series 里的空值。...，用该参数可以控制包含或排除的数据类型。...::: 值计数（直方图）与众数 Series 的 value_counts() 方法及顶级函数计算一维数组中数据值的直方图，还可以用作常规数组的函数： In [117]: data = np.random.randint...10 2 NaN 13 离散化与分位数 cut()函数（以值为依据实现分箱）及 qcut()函数（以样本分位数为依据实现分箱）用于连续值的离散化： In [126]: arr = np.random.randn...比如，下列代码按等距分位数分割正态分布的数据： In [131]: arr = np.random.randn(30) In [132]: factor = pd.qcut(arr, [0, .25,
数据离散化 数据离散化就是分箱 一把你常用分箱方法是等频分箱或者等宽分箱 一般使用pd.cut或者pd.qcut函数 pandas.cut(x, bins, right=True, labels) x:...数据 bins: 离散化的数目，或者切分的区间 labels: 离散化后各个类别的标签 right: 是否包含区间右边的值 import pandas as pd import numpy as np...import os os.getcwd() 'D:\\Jupyter\\notebook\\Python数据清洗实战\\数据' os.chdir('D:\\Jupyter\\notebook\\Python...数据清洗实战\\数据') df = pd.read_csv('MotorcycleData.csv', encoding='gbk', na_values='Na') def f(x): if...w = [1.0 * i/k for i in range(k+1)] w [0.0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0] # 等频分成5段 df['Price_bin'] = pd.qcut
本文的Pandas知识点包括： 1、合并数据集 2、重塑和轴向旋转 3、数据转换 4、数据聚合 1、合并数据集 Pandas中合并数据集有多种方式，这里我们来逐一介绍 1.1 数据库风格合并 数据库风格的合并指根据索引或某一列的值是否相等进行合并的方式...上面两个表有两列重复的列，如果只根据一列进行合并，则会多出一列重复列，重复列名的处理我们一般使用merge的suffixes属性,可以帮我们指定重复列合并后的列名: pd.merge(left,right...还提供了一个对数据进行划分的函数：qcut。...qcut基于样本分位数对数据进行面元划分，可以自定义分位数，也可以传入一个数量（会自动计算分位数）： data = np.random.randn(1000) cats = pd.qcut(data,4...4、数据聚合 4.1 数据分组 pandas中的数据分组使用groupby方法，返回的是一个GroupBy对象，对分组之后的数据，我们可以使用一些聚合函数进行聚合，比如求平均值mean： df = pd.DataFrame
5.2 基本数据操作 1.索引操作 1.直接 -- 先列后行 2.loc -- 先行后列，索引值 3.iloc -- 先行后列，索引值的下标...hdf 1.压缩方式,读取效率快 2.压缩后,节省空间 3.支持跨平台 5.6 高级处理-缺失值处理[*****] 判断数据是否为NaN：...处理方式： 存在缺失值nan,并且是np.nan: 1、删除存在缺失值的:dropna(axis='rows') 注：不会修改原数据，需要接受返回值...False:不替换修改原数据，生成新的对象 不是缺失值nan，有默认标记的 对象.replace() to_replace -- 替换前的值...value -- 替换后的值 5.7 高级处理-数据离散化 1.什么是数据离散化 把一些数据分到某个区间,最后用不同的符号或者数字表达 2.数据离散化api
对于数值数据，pandas使用浮点值NaN（Not a Number）表示缺失数据。...我们会在后面学习Series的字符串方法。 重命名轴索引 跟Series中的值一样，轴标签也可以通过函数或映射进行转换，从而得到一个新的不同标签的对象。轴还可以被就地修改，而无需新建一个数据结构。...，则它会根据数据的最小值和最大值计算等长面元。...qcut是一个非常类似于cut的函数，它可以根据样本分位数对数据进行面元划分。根据数据的分布情况，cut可能无法使各个面元中含有相同数量的数据点。...Python内置的re模块负责对字符串应用正则表达式。我将通过一些例子说明其使用方法。 笔记：正则表达式的编写技巧可以自成一章，超出了本书的范围。
另外每个有缺失值的变量可以生成一个指示哑变量，参与后续的建模。当缺失值多于80%时，每个有缺失值的变量生成一个指示哑变量，参与后续的建模，不使用原始变量。...▲图5-11：未处理噪声时的变量直方图 对pandas数据框所有列进行盖帽法转换，可以以如下写法，从直方图对比可以看出盖帽后极端值频数的变化。...▲图5-12：处理完噪声后的变量直方图 2. 分箱法 分箱法通过考察数据的“近邻”来光滑有序数据的值。有序值分布到一些桶或箱中。...pandas的qcut函数提供了分箱的实现方法，下面介绍如何具体实现。...labels参数指定分箱后各个水平的标签，如下所示，此时相应区间值被标签值替代： > pd.cut(sample.normal,bins=5,labels=[1,2,3,4,5]) 0 1 1
，我想看看数据长啥样，我当然不希望查看所有的数据了，这时候我们可以采用只看头部的 n 条或者尾部的 n 条。...，可以通过 .values 来获取，获取后的数据类型其实是一个 ndarray。...：总数，去重后的个数、最常见的值、最常见的值的频数。...cut 是根据每个值的大小来进行离散化的，qcut 是根据每个值出现的次数来进行离散化的。...我们可能需要获取最大的n个值或最小值的n个值，我们可以使用 nlargest 和 nsmallest 方法来完成，这比先进行排序，再使用 head(n) 方法快得多。
，我想看看数据长啥样，我当然不希望查看所有的数据了，这时候我们可以采用只看头部的 n 条或者尾部的 n 条。...查看头部的 n 条数据可以使用 head 方法，查看尾部的 n 条数据可以使用 tail 方法。...，可以通过 .values 来获取，获取后的数据类型其实是一个 ndarray。...：总数，去重后的个数、最常见的值、最常见的值的频数。...cut 是根据每个值的大小来进行离散化的，qcut 是根据每个值出现的次数来进行离散化的。
大家好，我是黄同学 今天跟大家聊聊数据离散化与离散化数据的后期处理。 1、什么是数据离散化？ 连续属性的离散化，就是将连续属性的值域划分为若干个离散的区间。...最后用不同的符号或整数值，代表每个子区间的属性值。 2、为什么要进行数据离散化？ 数据离散化可以有效的降低时间复杂度和内存开销。 对于某些机器学习算法来说，像决策树、随机森林、朴素贝叶斯。...如果将收入转换为离散化数据类型(低薪、中薪、高薪)，就能够很清楚的看出原始数字的含义。 离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性：对于年龄这个特征，如果年龄>30是1，否则0。...2）pd.cut()和pd.qcut()的使用说明 ① pd.qcut()的使用说明 x = [165,174,160,180,159,163,192,184] s = pd.Series(x,index...一组数据代表的是性别，一组数据代表的是物种，另外一组数据代表的是毛发。 如下所示： ? 从图中可以看出。对于性别来说，不是男、就是女，一般的处理方式都是采取二值编码，即“男=1”，“女=0”。
pandas具有简单的语法和快速的操作。它可以轻松处理多达1万条数据。使用pandas Dataframe，可以轻松添加/删除列，切片，建立索引以及处理空值。...估算这些缺失的值超出了我们的讨论范围，我们将只关注使用pandas函数来设计一些新特性。 用于标签编码的replace() pandas中的replace函数动态地将当前值替换为给定值。...在此，每个新的二进制列的值1表示该子类别在原始Outlet_Type列中的存在。 用于分箱的cut() 和qcut() 分箱是一种将连续变量的值组合到n个箱中的技术。...这就是为什么如果我们有一个带有很多类别的名义类别变量，那么我们更喜欢使用频率编码。 频率编码是一种编码技术，用于将分类特征值编码到相应频率的编码技术。这将保留有关分布值的信息。...我们将频率归一化，从而得到唯一值的和为1。 在这里，在Big Mart Sales数据中，我们将对Item_Type变量使用频率编码，该变量具有16个唯一的类别。
可以用该方法找出重复的行，frame[frame.duplicated()] drop_duplicates()函数删除重复的行，返回删除重复行后的DataFrame()对象。...，可以定义一组映射关系，旧元素作为键，新元素作为值。...；例如把数据取值范围分为几个区间，统计每个区间的个数。...使用cut()函数，将列表中的数据划分为几个区间，判断元素属于哪个区间内。...qcut()函数，这个函数将样本划分为5个部分， qcut()函数保证每个面元的个体数相同，但是每个区间的大小不同。 四、排序 例如，先用permutation()函数创建一个包含随机整数的数组。
当处理连续数值型数据时，将其分箱 (binarize) 成几个组对之后的数据分析是很有用的。本贴介绍的 qcut 就能做到这件事情。...数据 本贴中，我们使用的是 2018 年的销售数据。...从上图来看有 8 个桶 (buckets)，即 20 个数组被分成了 8 组，接下来我们用 qcut 函数来重新等分组。...最简单使用 qcut 的方法就是设置 q 值，下例用 4，就是将 ext price 列下的值分为 4 组，使得每组中的数据个数相等或相近。...下面将 ext price 列下的值分别分为 4 组和 10 组，并在 10 组展示区间值时设置 precision = 0，只显示小数点后一位。
基于 SQL 的关系数据库（如 SQL Server、PostgreSQL 和 MySQL）被广泛使用，许多替代数据库也变得非常流行。数据库的选择通常取决于应用程序的性能、数据完整性和可扩展性需求。...对于float64数据类型，pandas 使用浮点值NaN（Not a Number）表示缺失数据。...一个与之密切相关的函数 pandas.qcut，根据样本分位数对数据进行分箱。根据数据的分布，使用 pandas.cut 通常不会导致每个箱具有相同数量的数据点。...，Series 使用了使用float64数据类型和np.nan表示缺失值的传统行为。...我将展示如何通过使用它在某些 pandas 操作中实现更好的性能和内存使用。我还介绍了一些工具，这些工具可能有助于在统计和机器学习应用中使用分类数据。
如何分箱还要看实际业务需求，博主为了方便并没有手动分箱，而使用了pandas的 qcut 采用中位数进行分割，分割数为8等份。...因此，我们需要将这些凌乱的数据进行处理，具体实现方式是博主自己写了一个函数 direct_func，主要思想就是将各种重复但顺序不一样的特征值合并，比如"西南北"和"南西北"，并将不合理的一些值移除，如...='nan')] 处理完结果如下，所有的内容相同而顺序不同的朝向都合并了，异常朝向也被移除了。 ?...在没有一定顺序（定序类型）的情况下，使用独热编码处理定类数据是非常常用的做法，在pandas中非常简单，就是使用 get_dummies() 方法，而对于像Size这样的定比数据则不使用独热，博主这里用了一个自己封装的函数实现了定类数据的自动量化处理...数据建模预测 为了方便理解，博主在建模上做了一些精简，模型策略方法如下： 使用Cart决策树的回归模型对二手房房价进行分析预测 使用交叉验证方法充分利用数据集进行训练，避免数据划分不均匀的影响。
目的在于预测使用时点（获得贷款、信用卡的使用期间）未来一定时间内逾期的概率。 C卡（Collection score card）。目的在于预测已经逾期并进入催收阶段后未来一定时间内还款的概率。 ?...这时候静态评分卡的弱点就暴露了： 利润的信息维度不高。简单是优点，但在日益增长的数据前，就变成缺点。有着大量数据资源却使用有限，造成数据资源的浪费。 当信息维度高时，评分卡建模会变得非常困难。...这里先简单搞个分箱策略，值比较多的用pandas.qcut，值比较少的用pandas.cut。qcut和cut的区别是，qcut是根据这些值的频率来选择箱子的间隔，以实现尽量每个分箱里的样本一样多。...我们来看模型的AUC。业内的经验是，0.80以上就算是可以投入产品线使用的模型。 ? 模型的AUC达到还不错的0.82。由于这里使用数据集的sanity比较好，所以也容易出效果。...下面就要讲到评分卡转换了，这一步标志着你的模型要从实验室走向产品线了。 4.5 评分卡转换 这一节的内容是知乎很多文章都没讲清楚的，我首先先讲理论，理论讲完后，我就开始结合案例来讲。
推荐系统在电子商务网站中广泛被使用，如何向用户推荐最适合其品味的产品是研究的重点。...现在可以看到出版时间是int类型的，它的值在0-2050之间。由于这个数据集是在2004年建立的，我假设2006年以后的所有年份都是无效的，保持两年的差值，以防数据集可能已被更新。...出版商 在“发布者”专栏中，我已经处理了两个NaN值，将其替换为'other'，因为在某些检查后无法推断出版商的名称。 ? 用户数据集 现在我们探索用户数据集，首先检查它的大小，前几列和数据类型。...然后所有的NaN都被平均年龄取代，其数据类型被设置为int。 ? 我在这里没有对位置列进行任何处理。...由于大多数机器学习算法不能处理NaN，我们用0代替它们，表明没有评分。
【导读】推荐系统在电子商务网站中广泛被使用，如何向用户推荐最适合其品味的产品是研究的重点。...出版商 在“发布者”专栏中，我已经处理了两个NaN值，将其替换为'other'，因为在某些检查后无法推断出版商的名称。 ?...用户数据集 ---- ---- 现在我们探索用户数据集，首先检查它的大小，前几列和数据类型。 ? 年龄 在检查值时，userID看起来是正确的。然而，年龄栏有一个NaN和一些非常高的值。...在我看来，5岁以下和90岁以上的年龄没有太大意义，因此，这些会被NaN取代。然后所有的NaN都被平均年龄取代，其数据类型被设置为int。 ? 我在这里没有对位置列进行任何处理。...由于大多数机器学习算法不能处理NaN，我们用0代替它们，表明没有评分。
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