Pandas是数据处理和数据分析中最流行的Python库。本文将为大家介绍一些有用的Pandas信息，介绍如何使用Pandas的不同函数进行数据探索和操作。...df.info()：提供数据摘要，包括索引数据类型，列数据类型，非空值和内存使用情况。 df.describe()：提供描述性统计数据。...数据清洗 数据清洗是数据处理一个绕不过去的坎，通常我们收集到的数据都是不完整的，缺失值、异常值等等都是需要我们处理的，Pandas中给我们提供了多个数据清洗的函数。...Concat适用于堆叠多个数据帧的行。...按列连接数据 pd.concat([df, df2], axis=1) 按行连接数据 pd.concat([df, df2], axis=0) 当您的数据帧之间有公共列时，合并适用于组合数据帧。
由于思维方式的差异，在建模前一个数据科学家一般花费80%时间准备数据集。 ? 为什么是80%时间？因为有缺失值，不平衡的数据，没有任何意义的字段，删除重复数据后的数据，过时数据和其他原因。...用不正确的数据训练模型会产生偏差，你的结果将与现实相去甚远。一个糟糕的模型无法被部署，所以对于公司来说开发这样的模型是净损失。 ?...一个EDA基本例子： 对于这个例子，我使用了一个非常适合EDA的数据集，即FIFA 19完整的球员数据集。它包含多种数据类型，缺失值，并且有许多适用的指标。对这个数据集的几个完整的分析可以在这里找到。...作为一个自由职业者，当我必须为客户处理一个新的数据集时，我总是先生成一个pandas profiling，它帮助我吸收数据集的信息。这种做法允许我量化数据集的处理时间。多少特征看起来是正确的?...我的客户喜欢对委派给我的任务有一个完整的跟踪，也希望定期了解我的进展。通常我使用该报告提供数据的健康状态。这一步之后是更深入的数据分析和可视化。 ? 结论 大数据的潜力还在不断增长。
有关 Couchbase 的更多信息，请参阅“为什么使用 NoSQL”。 大数据的准确性 大数据的第四个特征 – 准确性（稍后添加）是指需要验证或确认数据的正确性或数据代表真相的事实。...作为参考，您可以观看名为为什么数据分析是万物的未来的 YouTube 视频。 在大数据时代，数据的数量和速度将继续增加。...Pandas 的显着特征是它提供的数据结构套件，自然适合于数据分析，主要是数据帧以及程度较小的序列（一维向量）和面板（3D 表）。...数据子集和过滤：它提供了简单的数据子集和过滤，这些过程是进行数据分析的基础。 简洁明了的代码：其简洁明了的 API 使用户可以更加专注于手头的核心目标，而不必编写大量的脚手架代码来执行日常任务。...默认行为是为未对齐的序列结构生成索引的并集。 这是可取的，因为信息可以保留而不是丢失。 在本书的下一章中，我们将处理 Pandas 中缺失的值。 数据帧 数据帧是一个二维标签数组。
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。concat 方法的第一个参数是要与列名连接的数据帧列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。...Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。
通过返回数据帧，可以为每个组返回任意数量的行和列。 除了查找算术和加权均值之外，我们还查找两个 SAT 列的几何和谐波均值，然后将结果作为数据帧返回，其中数据行是均值类型的名称，列是 SAT 类型。...整理数据涉及更改数据的形状或结构以符合整理原则。 整洁的数据类似于将所有工具都放在工具箱中，而不是随机散布在整个房屋中。 在工具箱中正确放置工具可以轻松完成所有其他任务。.../img/00229.jpeg)] 工作原理 第一个参数是concat函数所需的唯一参数，它必须是 Pandas 对象的列表，通常是数据帧或序列的列表或字典。...在数据帧的当前结构中，它无法基于单个列中的值绘制不同的组。 但是，第 23 步显示了如何设置数据帧，以便 Pandas 可以直接绘制每个总统的数据，而不会像这样循环。...” 了解concat，join和merge之间的区别 merge和join数据帧（而不是序列）方法以及concat函数都提供了非常相似的功能，可以将多个 Pandas 对象组合在一起。
虽然 panda 是 Python 中用于数据处理的库，但它并不是真正为了速度而构建的。了解一下新的库 Modin，Modin 是为了分布式 panda 的计算来加速你的数据准备而开发的。...Pandas是处理 Python 数据的首选库。它易于使用，并且在处理不同类型和大小的数据时非常灵活。它有大量的函数，使得操纵数据变得轻而易举。 ?...但是对于 Modin 来说，由于分区是跨两个维度进行的，所以并行处理对于所有形状的数据流都是有效的，不管它们是更宽的(很多列)、更长的(很多行)，还是两者都有。 ?...上面的图是一个简单的例子。Modin 实际上使用了一个“分区管理器”，它可以根据操作的类型改变分区的大小和形状。例如，可能有一个操作需要整个行或整个列。...我们要做的第一个测试是使用 read_csv()读取数据。Pandas 和 Modin 的代码是完全一样的。
/img/f75db329-ed43-4dbe-9d89-90b70549854e.png)] 注意vec1实际上具有正确的数据类型。...尽管只有一列，但只有一列和一行，而不是只有一行和一列是没有意义的。...我们将从讨论什么是 Pandas 以及人们为什么使用 Pandas 开始本章。 接下来，我们将讨论 Pandas 提供的两个最重要的对象：序列和数据帧。 然后，我们将介绍如何子集您的数据。...序列是包含单一类型数据的一维数组状对象。 仅凭这一事实，您就可以正确地得出结论，它们与一维 NumPy 数组非常相似，但是与 NumPy 数组相比，序列具有不同的方法，这使它们更适合管理数据。...虽然这些方法适用于具有通用数据类型的数据帧，但是不能保证它们将适用于所有数据帧。 数据帧的函数应用 毫不奇怪，数据帧提供了函数应用的方法。 您应注意两种方法：apply和applymap。
引言：本文为《Python for Excel》中第5章Chapter 5：Data Analysis with pandas的部分内容，主要讲解了pandas如何将数据组合，即concat、join和...幸运的是，组合数据框架是pandas的杀手级功能之一，它的数据对齐功能将使工作变得非常轻松，从而大大减少引入错误的可能性。...如果要沿列将两个数据框架粘合在一起，设置axis=1： concat的特殊和非常有用的特性是它接受两个以上的数据框架。...在下一章中，我们将使用它从多个CSV文件中生成单个数据框架： pd.concat([df1,df2, df3, …]) 而join和merge只适用于两个数据框架，这是我们下面介绍的内容。...表5-5.联接类型 让我们看看它们在实践中是如何运作的，将图5-3中的示例付诸实践： 如果要在一个或多个数据框架列上联接而不是依赖索引，那么使用“合并”（merge）而不是“联接”（join）。
将你的数据帧命名为df不是必需的，但是它页是用于 Pandas 的非常主流的标准。 它只是帮助人们立即识别活动数据帧，而无需追溯代码。 所以这给了我们一个数据帧，我们怎么查看它？...五、连接（concat）和附加数据帧 欢迎阅读 Python 和 Pandas 数据分析系列教程第五部分。在本教程中，我们将介绍如何以各种方式组合数据帧。...有人问为什么连接（concat ）和附加都退出了。 这就是原因。 因为共有列包含相同的数据和相同的索引，所以组合这些数据帧要高效得多。 一个另外的例子是附加一个序列。...在这里，我们已经介绍了 Pandas 中的连接（concat）和附加数据帧。 接下来，我们将讨论如何连接（join）和合并数据帧。...我认为我们最好坚持使用月度数据，但重新采样绝对值得在任何 Pandas 教程中涵盖。现在，你可能想知道，为什么我们为重采样创建了一个新的数据帧，而不是将其添加到现有的数据帧中。
虽然Pandas是Python中处理数据的库，但其速度优势并不明显。 如何让Pandas更快更省心呢？...如何使用Modin和Pandas实现平行数据处理 在Pandas中，给定DataFrame，目标是尽可能以最快速度来进行数据处理。...Modin可以切割DataFrame的横列和纵列，任何形状的DataFrames都能平行处理。 假如拿到的是很有多列但只有几行的DataFrame。...Modin通常会用到一个分盘助手（Partition Manager），它能根据操作的种类改变分盘的大小和形状。比如说，可能需要一整行或者一整列(数据)的操作。...将多个DataFrame串联起来在Pandas中是很常见的操作，需要一个一个地读取CSV文件看，再进行串联。Pandas和Modin中的pd.concat()函数能很好实现这一操作。
目的是在学习 Pandas 的同时，您还将了解为什么存在这些功能以支持执行数据分析任务。 因此，让我们进入。...在本章中，我们将介绍： Pandas 是什么，为什么被创造出来，它给您带来什么 Pandas 与数据分析和数据科学之间的关系 数据分析涉及的过程以及 Pandas 如何支持 数据和分析的一般概念 数据分析和统计分析的基本概念...这是 Pandas 诞生的地方，它具有许多有用而强大的功能，例如： 快速高效的Series和DataFrame对象，通过集成索引进行数据处理 使用索引和标签进行智能数据对齐 整合处理缺失数据 将杂乱数据转换...从某种意义上讲，数据帧类似于关系数据库表，因为它包含一个或多个异构类型的数据列（但对于每个相应列中的所有项目而言都是单一类型）。...这些行尚未从sp500数据中删除，对这三行的更改将更改sp500中的数据。 防止这种情况的正确措施是制作切片的副本，这会导致复制指定行的数据的新数据帧。
操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。 ?...Melt Melt可以被认为是“不可透视的”，因为它将基于矩阵的数据（具有二维）转换为基于列表的数据（列表示值，行表示唯一的数据点），而枢轴则相反。...如果不是，则“ join”和“ merge”在定义方面具有非常相似的含义。 Concat 合并和连接是水平工作，串联或简称为concat，而DataFrame是按行（垂直）连接的。...例如，考虑使用pandas.concat（[df1，df2]）串联的具有相同列名的 两个DataFrame df1 和 df2 ： ?...尽管可以通过将axis参数设置为1来使用concat进行列式联接，但是使用联接 会更容易。 请注意，concat是pandas函数，而不是DataFrame之一。
Modin是一个Python第三方库，可以通过并行来处理大数据集。它的语法和pandas非常相似，因其出色的性能，能弥补Pandas在处理大数据上的缺陷。...Pandas是python数据分析最常用的工具库，数据科学领域的大明星。...但Pandas并不是完美的，大数据是它的软肋。 由于设计原因，Pandas只能在单核上运行，数据处理能力有限。目前大部分计算机虽都是多核CPU，Pandas却心有余而力不足，无法用到多核。...❝Ray是基于python的并行计算和分布式执行引擎。 Dask是一个高性能并行分析库，帮助Pandas、Numpy处理大规模数据。 ❞ 那Modin有何特别之处呢？...Modin的主要特点： 使用DataFrame作为基本数据类型； 与Pandas高度兼容，语法相似，几乎不需要额外学习； 能处理1MB到1TB+的数据； 使用者不需要知道系统有多少内核，也不需要指定如何分配数据
7.9 组合数据集：连接和附加 原文：Combining Datasets: Concat and Append 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册...一些最有趣的数据研究来自于不同的数据源的组合。这些操作可能涉及，从两个不同数据集的非常简单的连接，到更复杂的数据库风格的连接和合并，来正确处理数据集之间的任何重叠。...Series和DataFrame是考虑到这类的操作而构建的，而 Pandas 包含的函数和方法使得这种数据整理变得快速而直接。...重复的索引 np.concatenate和pd.concat之间的一个重要区别是，Pandas 的连接保留了索引，即使结果会有重复的索引！...()和extend()方法不同，Pandas 中的append()方法不会修改原始对象 - 而是创建一个新对象，带有组合的数据。
3.complex type 如果只是在Spark数据帧中使用简单的数据类型，一切都工作得很好，甚至如果激活了Arrow，一切都会非常快，但如何涉及复杂的数据类型，如MAP，ARRAY和STRUCT。...这还将确定UDF检索一个Pandas Series作为输入，并需要返回一个相同长度的Series。它基本上与Pandas数据帧的transform方法相同。...GROUPED_MAP UDF是最灵活的，因为它获得一个Pandas数据帧，并允许返回修改的或新的。 4.基本想法 解决方案将非常简单。...，但针对的是Pandas数据帧。...然后定义 UDF 规范化并使用的 pandas_udf_ct 装饰它，使用 dfj_json.schema（因为只需要简单的数据类型）和函数类型 GROUPED_MAP 指定返回类型。
前言 Pandas库是Python中最流行的数据操作库。受到R语言的frames启发，它提供了一种通过其data-frame API操作数据的简单方法。...另一个因素是向量化操作的能力，它可以对整个数据集进行操作，而不只是对一个子数据集进行操作。...03 通过DTYPES高效地存储数据 当通过read_csv、read_excel或其他数据帧读取函数将数据帧加载到内存中时，pandas会进行类型推断，这可能是低效的。...df.astype({'testColumn': str, 'testCountCol': float}) Dtypes是来自Numpy的本机对象，它允许您定义用于存储特定信息的确切类型和位数。...04 处理带有块的大型数据集 pandas允许按块(chunk)加载数据帧中的数据。因此，可以将数据帧作为迭代器处理，并且能够处理大于可用内存的数据帧。 ?
探索性数据分析（EDA）目标 1)快速描述一份数据集：行/列数、数据丢失情况、数据的类型、数据预览。 2)清除脏数据：处理丢失的数据、无效的数据类型和不正确的值。...顾名思义，这种类型的容器是一个框架，它使用 Pandas 方法 pd.read_csv() 读入的数据，该方法是特定于 CSV 文件的。...请注意：“Maine” 在 2018 年 ACT 数据中出现了两次。下一步是确定这些值是重复的还是数据输入不正确引起的。我们将使用一种脱敏技术来实现这一点，它允许我们检查满足指定条件的数据帧中的行。...坏消息是存在数据类型的错误，特别是每个数据帧中的“参与”列都是对象类型，这意味着它被认为是一个字符串。...好的做法是保持要比较的数值数据类型的一致性，因此将 “Total” 转换为 float 类型也是可以接受的，而不会损害数据的完整性(integer = 1166, float = 1166.0)。
数据增强 数据增强是一种让我们通过现有数据集合成新数据点来增加数据点数量的技术。通常，我们使用数据增强来增加训练集的大小和种类。我们将原始图像传递给产生新图像的转换管道。...它需要一个大型数据集和大量的训练。 受过训练的CNN中的隐藏层从边缘开始识别来自其训练集的图像的不同特征，并转向更高级的特征，例如形状，特殊对象等。...这样，通过训练新创建的神经网络，随着时间的推移，可以教它识别新的、更高级别的特征，并正确地对源模型从未见过的类中的图像进行分类。 ?...sigmoid将产生一个介于0和1之间的数字，这取决于用户在给定帧上出拳的概率。 为什么我为第二层选择1024单元和1e-6学习率？因为，我尝试了几种不同的选择，发现1024和1e-6效果最好。...行动识别 如果我们收集大量不同的人物出拳和踢腿的数据集，我们将能够建立一个在单个帧上表现出色的模型。但是，这就够了吗？如果我们想要更进一步并区分两种不同类型的踢腿，比如后踢和回旋踢怎么办？
正负样本必须是1：1吗？...基础知识准备 如何获取dataframe的行数 pandas.DataFrame.shape 返回数据帧的形状 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的声音...df.index, inplace=True) 方法3： df_1 = df.drop(range(len(df)),axis=0) 读取数据和获取正负样本数量 import pandas as pd...= frac: zcopy = zcopy.append(z) sample_data = pd.concat([zcopy,f]) 查看采样的结果： 下采样 下采样就是从多量的样本中抽取一部分数据直到和少量的样本达到平衡...利用dataframe的sample方法 frac = float(len(z) / len(f)) # 下采样就是从多量的样本中抽取一部分数据直到和少量的样本达到平衡 sample_data = pd.concat
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