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Python基础 | 为什么需要PandasDataFrame类型

前面几篇文章已经介绍了Python自带list()以及强大numpy提供ndarray类型,这些数据类型还不够强大吗?为什么需要数据类型呢?...在学习新知识时候,一方面需要了解这个新概念是什么,另外还需要了解为什么需要学习这个新知识,以往知识不能解决问题吗?不能满足需要吗?...只有搞明白了为什么问题,才能灵活应用新知识和技能解决问题。 1....而在python中存放数据常见有list()以及numpy中功能更加强大numpy.ndarray(),但是为什么还要使用DataFrame呢?...结语 本文介绍了用PandasDataFrame类型来存储电影数据集数据,并介绍了DataFrame提供非常方便数据操作。

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Python基础 | 为什么需要PandasDataFrame类型

前面几篇文章已经介绍了Python自带list()以及强大numpy提供ndarray类型,这些数据类型还不够强大吗?为什么需要数据类型呢?...在学习新知识时候,一方面需要了解这个新概念是什么,另外还需要了解为什么需要学习这个新知识,以往知识不能解决问题吗?不能满足需要吗?...只有搞明白了为什么问题,才能灵活应用新知识和技能解决问题。 1....PandasDataFrame类型 Pandas是Python开发中常用第三方库,DataFrame是其中最常用数据类型,是一种存放数据容器。...而在python中存放数据常见有list()以及numpy中功能更加强大numpy.ndarray(),但是为什么还要使用DataFrame呢?

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spark 数据处理 -- 数据采样【随机抽样、分层抽样、权重抽样】

,随机种子输入值不同导致采样结果不同。...权重采样 选择权重值列,假设权重值列为班级,样本A班级序号为2,样本B班级序号为1,则样本A被采样概率为样本B2倍。...采样数 最终采样数依赖于采样量计算方式,假设原始数据集样本数为100,如果选择数量方式,则最终数据集采样数量输入数量一致,如果选择比例方式,比例为0.8,则最终数据集采样数量80。...针对类别不平衡数据集,通过设定标签列、过采样标签和过采样率,使用SMOTE算法对设置采样标签类别的数据进行过采样输出过采样数据集 SMOTE算法使用插值方法来为选择少数类生成新样本 欠采样..._jdf.sample(*args) return DataFrame(jdf, self.sql_ctx) 根据每个层给定分数返回分层样本,不进行替换。

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时间序列采样和pandasresample方法介绍

例如以不规则间隔收集数据,但需要以一致频率进行建模或分析。 重采样分类 重采样主要有两种类型: 1、Upsampling 采样可以增加数据频率或粒度。这意味着将数据转换成更小时间间隔。...Pandas中resample()方法 resample可以同时操作Pandas Series和DataFrame对象。它用于执行聚合、转换或时间序列数据采样采样等操作。...可以使用loffset参数来调整重新采样时间标签偏移量。 最后,你可以使用聚合函数特定参数,例如'sum'函数min_count参数来指定非NA值最小数量。...所以需要对间隙数据进行填充,填充一般使用以下几个方法: 向前填充-前一个可用值填充缺失值。可以使用limit参数限制正向填充数量。...,它将DataFrame x作为输入,并在不同列上计算各种聚合。

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机器学习算法:随机森林

如果我们看一下 scikit-learn 文档,定义是这样:森林中树木数量。2. 调查树木数量在这一点,让我们更具体地定义随机森林。随机森林是一种集成模型,它是许多决策树共识。...决策树可以通过两种方式变得不相关:您有足够大数据集大小,您可以在其中将数据独特部分采样到每个决策树。这不是很流行,而且通常需要大量数据。您可以利用一种称为替换采样技术。...在下面的代码中,BaggingClassifier 有一个名为 bootstrap 参数,它实际执行了我们刚刚手动执行带替换采样步骤。 sklearn 随机森林实现也存在相同参数。...决策树基础到目前为止,我们已经解构了数据是如何输入到大量决策树中。...您实际可以用几种不同方式评估您决策树,我们当然也会分解这些方法。7. 熵和信息增益在这一点,我们需要讨论一个叫做熵新术语。在高层次,熵是衡量节点中不纯程度或随机性水平一种方法。

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Spark 之旅:大数据产品一种测试方法与实现

那么首先spark要做是根据groupby字段做哈希,相同数据传送到一个固定partition。...这样就像上图一样,我们把数据中拥有相同key值数分配到一个partition, 这样从数据分片就把数据进行分组隔离。 然后我们要统计词频的话,只需要才来一个count操作就可以了。...总之它能够帮我们造出各种我们需要数据。 那么我们如何把一个RDD转换成我们需要dataframe并填充进我们需要数据呢。...只不过我们这是在大数据量下处理和测试,输入数据是大数据,ELT输出也是大数据, 所以就需要一些新测试手段。...根据刚才讲这样分组操作后会触发shuffle,把有相同职业数据传到一个数据分片。 然后我们做count这种操作统计每一个组行数。 因为这个算法我是按1:1拆分,也就是按50%采样

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南(二十·二)

如果不同组结果具有不同 dtype,则将以与DataFrame构造相同方式确定公共 dtype。...从版本 2.0.0 开始更改:当在分组 DataFrame 使用.transform并且转换函数返回一个 DataFrame 时,pandas 现在会将结果索引与输入索引对齐。...从版本 2.0.0 开始更改:当在分组 DataFrame 使用.transform并且转换函数返回一个 DataFrame 时,pandas 现在会将结果索引与输入索引对齐。...因此,如果聚合函数结果只需要在一列(这里是colname),可以在应用聚合函数之前对其进行过滤。...因此,如果聚合函数结果仅需要在一列(此处为 colname)(在应用聚合函数之前)进行过滤,那么它可能比较好。

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机器学习算法:随机森林

如果我们看一下 scikit-learn 文档,定义是这样: ★森林中树木数量。 ” 2. 调查树木数量 在这一点,让我们更具体地定义随机森林。随机森林是一种集成模型,它是许多决策树共识。...决策树可以通过两种方式变得不相关: 您有足够大数据集大小,您可以在其中将数据独特部分采样到每个决策树。这不是很流行,而且通常需要大量数据。 您可以利用一种称为替换采样技术。...在下面的代码中,BaggingClassifier 有一个名为 bootstrap 参数,它实际执行了我们刚刚手动执行带替换采样步骤。sklearn 随机森林实现也存在相同参数。...决策树基础 到目前为止,我们已经解构了数据是如何输入到大量决策树中。...您实际可以用几种不同方式评估您决策树,我们当然也会分解这些方法。 7. 熵和信息增益 在这一点,我们需要讨论一个叫做熵新术语。在高层次,熵是衡量节点中不纯程度或随机性水平一种方法。

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python 下采样采样

基础知识准备 如何获取dataframe行数 pandas.DataFrame.shape 返回数据帧形状 df.shape[0] 返回行数 de.shape[1] 返回列数 只听到从架构师办公室传来架构君声音...或者直接使用 此代码由Java架构师必看网-架构君整理 len(df) 当然如果要统计每个字段不同类别的数量,可以类似于SQL中count(*) group by 操作 df.groupby('字段名.../test.csv') # 获取正样本数量 z = data[data['label'] == 1] # 获取负样本数量 f = data[data['label'] == 0] 采样 就是不断复制样本少数据达到和样本多数据平衡...frac = int(len(f) / len(z)) # 创建一个数据结构和之前一致,但空dataframe zcopy = z.iloc[0:0].copy() # 采样就是复制少量样本直到和多量达到平衡...利用dataframesample方法 frac = float(len(z) / len(f)) # 下采样就是从多量样本中抽取一部分数据直到和少量样本达到平衡 sample_data = pd.concat

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Python:数据抽样平衡方法重写

", N = 40, seed = 1)$data table(data_balanced_under$cls) 0 1 20 20 这边需要注意是欠采样是不放回采样,同时对数据信息损失也是极大...N=1000, seed = 1)$data table(data_balanced_both$cls) 0 1 520 480 method不同值代表着不同采样方法,p这边是控制正类占比...---- ---- 在python,我也没有发现有现成package可以import,所以就参考了R实现逻辑重写了一遍,新增了一个分层抽样group_sample,删除了过采样,重写了组合抽样combine_sample...label:目标列 # number:计划抽取多类及少类样本和 # percent:少类样本占比 # q:每次抽取是否随机 # 设定总期待样本数量...code,存成.py文件,后续使用时候: #加载函数 import sample_s as sa #这边可以选择你需要分层抽样、欠抽样、组合抽样函数 sample = sa.group_sample

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Pandas库常用方法、函数集合

需要连接数据库),输出dataframe格式 to_sql:向数据库写入dataframe格式数据 连接 合并 重塑 merge:根据指定键关联连接多个dataframe,类似sql中join concat...:对每个分组应用自定义聚合函数 transform:对每个分组应用转换函数,返回与原始数据形状相同结果 rank:计算元素在每个分组中排名 filter:根据分组某些属性筛选数据 sum:计算分组总和...mean:计算分组平均值 median:计算分组中位数 min和 max:计算分组最小值和最大值 count:计算分组中非NA值数量 size:计算分组大小 std和 var:计算分组标准差和方差...日期时间 to_datetime: 将输入转换为Datetime类型 date_range: 生成日期范围 to_timedelta: 将输入转换为Timedelta类型 timedelta_range...: 生成时间间隔范围 shift: 沿着时间轴将数据移动 resample: 对时间序列进行重新采样 asfreq: 将时间序列转换为指定频率 cut: 将连续数据划分为离散箱 period_range

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ML算法——逻辑回归随笔【机器学习】

样本数据不平衡性致使模型“耍小聪明”,故意偏向预测样本中概率大可能性,需要解决。 如何解决? 1)减少样本偏多方样本数量。 2)使用SMOTE过采样,生成模拟数据,增补样本偏少方样本数量。...SMOTE过采样 使用SMOTE算法(合成少数过采样技术)对已经开户用户进行采样。 在高层次,SMOTE: 通过从次要类(已经开户用户)创建合成样本而不是创建副本来工作。...the numbers of our data print("过采样以后数据量: ",len(os_data_X)) print("未开户用户数量: ",len(os_data_y[os_data_y...)) 过采样以后数据量: 51134 未开户用户数量: 25567 开户用户数量: 25567 未开户用户数量百分比: 0.5 开户用户数量百分比: 0.5 仅干预训练数据,不可干预...support:各分类样本数量或测试集样本数量 分类问题中假阳率问题 假阳率(False Positive Rate)是指在预测结果为正例情况下,实际是负例比例。

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爱了!0.052s 打开 100GB 数据,这个开源库火爆了!

打开数据集会生成一个标准DataFrame并对其进行快速检查: 注意,单元执行时间太短了。这是因为显示Vaex DataFrame或列仅需要从磁盘读取前后5行数据。...这将我们引向另一个重点:Vaex只会在需要时遍历整个数据集,并且会尝试通过尽可能少数据传递来做到这一点。 无论如何,让我们从极端异常值或错误数据输入值开始清除此数据集。...其他库或方法都需要分布式计算或拥有超过100GB云实例来执行相同计算。而使用Vaex,你所需要只是数据,以及只有几GB RAM笔记本电脑。...这些列仅包含数学表达式,并且仅在需要时才进行评估。此外,虚拟列行为与任何其他常规列都相同。注意,其他标准库将需要10 GBRAM才能进行相同操作。...在笔记本绘制这些图表只用了 31 秒! 我们看到上述所有三个分布都有相当长尾部。尾部某些值可能是合法,而其他值可能是错误数据输入

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0.052秒打开100GB数据?这个Python开源库这样做数据分析

这将我们引向另一个重点:Vaex只会在需要时遍历整个数据集,并且会尝试通过尽可能少数据传递来做到这一点。 无论如何,让我们从极端异常值或错误数据输入值开始清除此数据集。...其他库或方法都需要分布式计算或拥有超过100GB云实例来执行相同计算。而使用Vaex,你所需要只是数据,以及只有几GB RAM笔记本电脑。...在 10 亿行数据使用 value_counts 方法只需要 20 秒 从上图可以看出,载客超过6人行程可能是罕见异常值,或者仅仅是错误数据输入,还有大量0位乘客行程。...这些列仅包含数学表达式,并且仅在需要时才进行评估。此外,虚拟列行为与任何其他常规列都相同。注意,其他标准库将需要10 GBRAM才能进行相同操作。 好了,让我们来绘制行程耗费时间分布: ?...在笔记本绘制这些图表只用了 31 秒! 我们看到上述所有三个分布都有相当长尾部。尾部某些值可能是合法,而其他值可能是错误数据输入

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不用深度学习,怎么提取图像特征?

为什么不使用文本(例如TF-IDF)?为什么只使用图像像素作为输入?因此,有时我们没有可靠OCR,有时OCR花费了我们金钱,我们不确定我们是否要使用它。....它最大优点是它可以自行确定数据中类数。我们将从dbscan模型创建3个功能: 类数量(这里假设是,类数量过多将表明图像中发票数量众多)。 噪声像素数量。...如果要计算“零”交叉,则需要对图像进行阈值处理—即设置一个值,以使较高值将分类为255(黑色),而较低值将分类为0(白色)。在我们案例中,我使用了Otsu阈值。...我们将使用重新采样想法来创建更多功能。 怎么做?首先,我们需要将图像从矩阵转换为一维向量。其次,由于每个图像都有不同形状,因此我们需要为所有图像设置一个重采样大小-在本例中。...使用插值,我们可以将信号表示为一个连续函数,然后我们将对其进行重新采样采样之间间隔为 其中x表示图像信号,C表示要重采样点数。

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孤立森林:大数据背景下最佳异常检测算法之一

为什么iForest是目前最好大数据异常检测算法 iForest有着基于ROC性能和精度一流综合性能。iForest在各种数据集性能均优于大多数其他异常值检测(OD)算法。...另外,iForest具有低开销特点。细节:外部节点数量为n,因为每个观测值n都是独立。内部节点总数显然为n-1,而节点总数为2n-1。...要构建iTree,我们通过随机选择属性q和拆分值p递归地将X划分为:(i)树达到高度限制,(ii)所有观测值都孤立在其自己外部节点,或者(iii) 所有数据所有属性值都相同。 路径长度。...仅要求用户设置两个变量:要构建树数和子采样大小。作者利用生成高斯分布数据进行了实验,这些实验表明如何在很少树和较小子样本情况下相对快速地实现平均路径长度收敛。...,O(n)通俗地说,这意味着运行时间随着输入大小线性增加。

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无需深度学习即可提取图像特征

为什么不使用文本(例如TF-IDF)?为什么只使用图像像素作为输入?因此,有时我们没有可靠OCR,有时OCR花费了我们金钱,我们不确定我们是否要使用它。....它最大优点是它可以自行确定数据中类数。我们将从dbscan模型创建3个功能: 类数量(这里假设是,类数量过多将表明图像中发票数量众多)。 噪声像素数量。...如果要计算“零”交叉,则需要对图像进行阈值处理—即设置一个值,以使较高值将分类为255(黑色),而较低值将分类为0(白色)。在我们案例中,我使用了Otsu阈值。...我们将使用重新采样想法来创建更多功能。 怎么做?首先,我们需要将图像从矩阵转换为一维向量。其次,由于每个图像都有不同形状,因此我们需要为所有图像设置一个重采样大小-在本例中。...使用插值,我们可以将信号表示为一个连续函数,然后我们将对其进行重新采样采样之间间隔为 其中x表示图像信号,C表示要重采样点数。

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