会写python不难,写好却需要下一番功夫,上篇文章写了for循环的简单优化方法,原本想一鼓作气,梳理一下for循环优化的高级方法,但是梳理过程中发现for循环优化需要比较多的python基础知识,如果了解不透彻很难达到优化的效果,因此,笔者想用几个短篇先介绍一下python的常用包和方法,方便后续优化使用。
在缺失值的处理上,主要配合使用 sklearn.preprocessing 中的Imputer类、Pandas和Numpy。其中由于Pandas对于数据探索、分析和探查的支持较为良好,因此围绕Pandas的缺失值处理较为常用。
python 处理csv对比两个文件数据项的差异,输出文件 思路: 1.分别读取文件得到list,并组装出需要查询并且去重后的list 2.通过list组装成需要的dict 3.通过去重后的list进行for循环 循环的每一项进行dict.get操作 4.因为dict是用的链表,所以读取速度十分的快(描述错误请指正) 5.重点的步骤是123,去重判断根据你的需求调整即可 6.在后面会放上一份小demo供参考 首先由a.csv ,b.csv两个文件 a.csv使用csv模块读取文件 得到 alist b.cs
附录A 名词解析: const:声明常量,常量的值不能通过重新赋值来改变,并且在初始赋值后,不能重新声明、重新赋值了。 即:同一作用域中,常量名不能与其他变量或函数名重名。值也不能修改了。 “常量是块级作用域,很像使用let语句定义的变量。” 只读的常量,就是只能读一读,不可以通过赋值改变其值,也不可以在脚本运行时重新声明,他必须被初始化某个值。 作用域规则和let块级作用域变量相同,若省略const,则被视为变量。 在同一作用域中,不能使用与变量名或者函数名相同的名字来命名常量:很好理解,常量设定后就不能
计算经纬度的代码网上一搜一大把,通常是单点距离的计算,无法实现批量计算,本文将利用pandas实现亿级经纬度距离代码的实现。 最短距离计算建议参考下文,mapinfo能够很好的实现。 MAPINFO 最小站间距统计
今天给大家分享一篇内容,介绍了8个使用Python进行数据分析的方法,不仅能够提升运行效率,还能够使代码更加“优美”。
在数据分析中,有时候因为一些原因会有重复的记录,因此需要去重。如果重复的那些行是每一列懂相同的,删除多余的行只保留相同行中的一行就可以了,这个在Excel或pandas中都有很容易使用的工具了,例如Excel中就是在菜单栏选择数据->删除重复值,然后选择根据哪些列进行去重就好,pandas中是有drop_duplicates()函数可以用。 但面对一些复杂一些的需求可能就不是那么容易直接操作了。例如根据特定条件去重、去重时对多行数据进行整合等。特定条件例如不是保留第一条也不是最后一条,而是根据两列存在的某种关系、或者保留其中最大的值、或保留评价列文字最多的行等。下面记录一种我遇到的需求:因为设计原因,用户在购物车下的单每个商品都会占一条记录,但价格只记录当次购物车总价,需要每个这样的单子只保留一条记录,但把商品名称整合起来。
不管是参加Kaggle比赛,还是开发一个深度学习应用,第一步总是数据分析,这篇文章介绍了8个使用Python进行数据分析的方法,不仅能够提升运行效率,还能够使代码更加“优美”。
厌倦了定义用不了几次的函数? Lambda表达式是你的救星! Lambda表达式用于在Python中创建小型,一次性和匿名函数对象。 它能替你创建一个函数。
通过应用软件工程最佳实践,可以交付质量更好数据科学的项目。更好的质量可能是更少的错误、可靠的结果和更高的编码效率。
很多同学抱怨自己很想学好Python,但学了好久,书也买不少,视频课程也看了不少,但是总是学了一段时间,感觉还是没什么收获,碰到问题没思路,有思路写不出多少行代码,遇到报错时也不知道怎么处理。
昨日推文PySpark环境搭建和简介,今天开始介绍PySpark中的第一个重要组件SQL/DataFrame,实际上从名字便可看出这是关系型数据库SQL和pandas.DataFrame的结合体,功能也几乎恰是这样,所以如果具有良好的SQL基本功和熟练的pandas运用技巧,学习PySpark SQL会感到非常熟悉和舒适。
前几天在Python白银交流群【王王雪饼】问了一个Pandas基础的问题,这里拿出来给大家分享下。
==值得注意的是,drop函数不会修改原数据,如果想直接对原数据进行修改的话,可以选择添加参数inplace = True或用原变量名重新赋值替换。==
数据科学家是“在统计方面比任何软件工程师都要出色,在软件工程方面比任何统计学家都出色的人”。许多数据科学家都有统计学背景,但很少有软件工程经验。我是一位高级数据科学家,在Python编码的Stackoverflow上排名第一,并与许多(初级)数据科学家合作。下面是我经常看到的10个常见错误。
前面我们介绍过《利用Python统计连续登录N天或以上用户》,这次我们聊聊怎么用python计算新增用户留存率。
简单地说,支持向量机(SVM)是一种用于分类的监督机器学习技术。它的工作原理是计算一个最好地分隔类的最大边距的超平面。
Excel的LOOKUP公式可能是最常用的公式之一,因此这里将在Python中实现Excel中查找系列公式的功能。事实上,我们可以使用相同的技术在Python中实现VLOOKUP、HLOOKUP、XLOOKUP或INDEX/MATCH等函数的功能。
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
一开始我是比较青睐于用numpy的数组来进行数据处理的,因为比较快。快。。快。。。但接触多了pandas之后还是觉得各有千秋吧,特别是之前要用numpy的循环操作,现在不用了。。。果然我还是孤陋寡闻,所以如果不是初学者,就跳过吧:
为了说明这是如何工作的,让我们假设我们有一个简单的数据集,它有一个datetime列和几个其他分类列。您感兴趣的是某一列(“类型”)在一段时间内(“日期”)的汇总计数。列可以是数字、类别或布尔值,但是这没关系。
不管是for循环还是while循环,都是任何一门语言的基础知识,同时也是非常重要的知识。借助于循环的策略,可以将很多重复性的问题完美地解决。在Python中,大家可能对她的印象是“Python不适合使用循环,因为效率低,速度慢!”,但是本文中将重点介绍她,并跟大家分享我工作常用的几段代码示例(如果你想实操,文末有数据下载链接)。
去年想参赛一个数据比赛, 里面的数据都是doc格式, 想用python-docx 读取word文件中的数据, 但是python-docx只支持docx格式, 所以研究了这两种格式的转换。
这道题最简单的解法,相信大部分用过pandas的朋友都会,林胖也马上发出了自己的答案:
在许多情况下,由于其出色的预测性能和处理复杂非线性数据的能力,机器学习模型通常优于传统的线性模型。然而,机器学习模型常见的批评是它们缺乏可解释性。例如,集成方法如XGBoost和随机森林将许多个体学习器的结果结合起来生成它们的结果。尽管这通常导致更好的性能,但它使得很难知道数据集中每个特征对输出的贡献是多少。
数据科学家是“比软件工程师更擅长统计学,比统计学家更擅长软件工程的人”。许多数据科学家都具有统计学背景,但是在软件工程方面的经验甚少。我是一名资深数据科学家,在Stackoverflow的python编程方面排名前1%,并与许多(初级)数据科学家共事。以下是我经常看到的10大常见错误,本文将为你相关解决方案:
本文介绍了Python中的生成器和迭代器。在处理大量数据时,计算机内存可能不足,我们可以通过生成器和迭代器来解决该问题。
上一篇分享了一个从时间处理上的加速方法「使用 Datetime 提速 50 倍运行速度!」,本篇分享一个更常用的加速骚操作。
循环与for循环 什么是循环 周而复始地运动或变化 遍历 for循环的功能与用法 通过for关键字将列表, 元组, 字符串, 字典中的每个元素按照列顺序进行遍历(循环) 字典的for循环 用法 for item in iterable : # for循环语法块 print(item) # 每次循环对应的代码块 代码块需要缩进 参数 iterable: 一切可循环的数据类型 如列表 元组 字符串 字典 item : iterable中的每一个元素(成员) 返回值 for循环是语句,没有返
Oracle 游标用For循环比较简单,MySQL也是最近才开始用,感觉稍微麻烦一点,下边直接上代码:
导读:本文主要介绍使用Python进行数据分析时必备的编程基础知识,主要涉及Python的基本数据类型、数据结构、程序控制、读写数据等内容。
过完基础知识以后就是实战 tricks 的集锦,这些都是笔者在实际工作中用到的解决方案,求小而精,抛砖引玉。
逆向知识第十讲,循环在汇编中的表现形式,以及代码还原 一丶do While在汇编中的表现形式 1.1高级代码: #include "stdafx.h" int main(int ar
如果给定一个list或tuple,我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple,这种遍历我们称为迭代(Iteration)。
选择单列。可以直接用列名选择,也可以通过ix、iloc、loc方法进行选择行、列。
数据科学家是“比任何软件工程师都更擅长统计,比任何软件工程师都更擅长软件工程的的统计学家”。许多数据科学家都有统计学背景却缺乏在软件工程方面的经验。我是资深的数据科学家,在StackOverflow中python编码排名前1%。今天我们来聊聊我经常看到的很多(初级)数据科学家常犯的10个编程错误。
在上一期原创文章《for循环太Low?分享几段我工作中经常使用的for代码!》中,我介绍了几段工作中常用的for循环代码,这期再简单介绍一下while循环与for循环的差异。
作为一名搞数据的,写SQL是每天必不可少的工作。而我又是一个喜欢偷懒的人,就想着能不能使用Python快速生成SQL语句呢?
如同宇宙起源、人类起源一样,免疫系统,尤其是获得性免疫起源一直是免疫学家关心的问题。免疫系统是生物进化到一定程度后的高级产物,那么获得性免疫起源如何呢?是由于抗原长期的被动刺激还是生物进化主动形成的呢?
前面介绍了Pandas最重要的两个类:Series和DataFrame,讲述了这两种数据结构常用的属性和操作,比如values,index, columns,索引,Series的增删改查,DataFrame的增删改查,Series实例填充到Pandas中,请参考:
Python中的for循环是许多开发者入门学习的第一个迭代结构,但很多人可能未曾深入研究过其中的else子句。在本篇技术博客中,我们将探讨for循环与else搭配使用时可能引发的一些陷阱。这看似简单的结构背后隐藏着令人意外的行为,而了解这些细节将使你的代码更为健壮,提高你在Python编程中的技能水平。
导读 为了解答大家初学Python时遇到各种常见问题,小灯塔特地整理了一系列从零开始的入门到熟练的系列连载 上一期学习了Python程序的基本控制流程,相信大家都已经熟悉啦,我们这一期就来学习Pyth
这段代码的思路是对两个表的每一行进行循环,运行速度比较慢,复杂度应该是O(m*n),m是A表的行数,n是B表的行数。
题目 人类基因组外显子区域长度 学员:x2yline 具体题目详情请参考生信技能树论坛 题目数据来源为:ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/pub/CCDS/current_huma
今天小编和大家来聊一下SQLALchemy这个模块,该模块是Python当中最有名的ORM框架,该框架是建立在数据库API之上,使用关系对象映射进行数据库的操作,简而言之便是:将对象转换成SQL,然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云