01.csv') df.groupby(df.user_id).value.mean() #dask import dask.dataframe as dd df = dd.read_csv...('2015-*-*.csv') df.groupby(df.user_id).value.mean().compute() 非常相似，除了.compute() . 2、Dask Array读取hdf5...npartitions=2) >>> df = b.to_dataframe() 变为dataframe格式的内容 . 4、Dask Delayed 并行计算 from dask import delayed...三、和SKLearn结合的并行算法 广义回归GLM：https://github.com/dask/dask-glm tensorflow深度学习库：Dask-Tensorflow 以XGBoost...为例，官方：https://github.com/dask/dask-xgboost 来看一个案例code . 1、加载数据 import dask.dataframe as dd # Subset
series只有unstack()方法，df同时有stack()和unstack()方法来转变为一个Series，两者的区别是原df所对应的index处于最低level还是最高level，转化成功的df...GroupBy object.max()——返回组内最大值。 GroupBy object.min()——返回组内最小值。 GroupBy object.sum()——返回每组的和。...数据重塑 数据的重塑主要指的是将数据的shape进行变化，本质上其实是使用stack()和unstack()方法，只是因为比较常用而进行了一个封装(一般来说我们用于处理的数据是不存在索引的，或者说往往会用连续数字做一个简单的索引...先咕咕了 visualizations Series 和 Df 都有一个 plot 属性来进行基本的一些绘图，默认情况下 se/df.plot()等价于 se/df.plot.line()[绘制线性图]...，可以通过调节传入参数对绘图进行修饰 plot 属性本身包含许多种绘图方式。
Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的函数和方法。这些练习着重DataFrame和Series对象的基本操作，包括数据的索引、分组、统计和清洗。...__version__ 从列表创建 Series arr = [0, 1, 2, 3, 4] df = pd.Series(arr) # 如果不指定索引，则默认从 0 开始 df 从字典创建 Series...idxmin() 给定DataFrame，求A列每个值的前3的B的值的和 df = pd.DataFrame({'A': list('aaabbcaabcccbbc'),...(np.random.random(size=(5, 3))) print(df) df.unstack().sort_values()[-3:].index.tolist() 给定DataFrame...46.计算每个一级索引的和（A, B, C每一个的和） s.sum(level=0) #方法二 #s.unstack().sum(axis=0) 交换索引等级，新的Series是字典顺序吗？
kaggle实战-销售数据的精美可视化分析与时序预测 本文是基于一份商品销售数据，使用Pandas、seaborn、statmodels、sklearn、线性回归预测、xgboost等库和方法进行多角度的可视化分析和时序预测...return df_groupby 将训练集train分别按照不同的时间频率进行统计： # 基于week和month df_groupby_train_w = add_time(train, 'date...进行统计sales的均值 train_groupby = train.groupby([pd.Grouper(key="date",freq="W")]).agg(mean=("sales",'mean...')) train_groupby = train_groupby.reset_index() train_groupby 可以看到上面的日期是以周进行统计的。...和 plot_periodogram函数 """ df_groupby = grouped(df, key, freq, col) # 调用grouped函数 df_groupby
__version__ 2.从列表创建 Series arr = [0, 1, 2, 3, 4] df = pd.Series(arr) # 如果不指定索引，则默认从 0 开始 df 3.从字典创建...idxmin() 26.给定DataFrame，求A列每个值的前3大的B的和 df = pd.DataFrame({'A': list('aaabbcaabcccbbc'),...sum(level=0) print(df1) 27.给定DataFrame，有列A, B，A的值在1-100（含），对A列每10步长，求对应的B的和 df = pd.DataFrame({'A':...(np.random.random(size=(5, 3))) print(df) df.unstack().sort_values()[-3:].index.tolist() 30.给定DataFrame...46.计算每个一级索引的和（A, B, C每一个的和） s.sum(level=0) #方法二 #s.unstack().sum(axis=0) 47.交换索引等级，新的Series是字典顺序吗？
Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的函数和方法。这些练习着重DataFrame和Series对象的基本操作，包括数据的索引、分组、统计和清洗。...__version__ 从列表创建 Series arr = [0, 1, 2, 3, 4] df = pd.Series(arr) # 如果不指定索引，则默认从 0 开始 df 从字典创建 Series...idxmin() 给定DataFrame，求A列每个值的前3的B的值的和 df = pd.DataFrame({'A': list('aaabbcaabcccbbc'),...(np.random.random(size=(5, 3))) print(df) df.unstack().sort_values()[-3:].index.tolist() 给定DataFrame...计算每个一级索引的和（A, B, C每一个的和） s.sum(level=0) #方法二 #s.unstack().sum(axis=0) 交换索引等级，新的Series是字典顺序吗？
1.利用pandas进行数据分析+matplot进行可视化 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt...data = np.random.rand(10,4) df = pd.DataFrame(data,columns = list("ABCD"),index=np.arange(0,100,10))...df.plot() plt.show() 上面一段代码的运行结果如下图所示： ?...(["BMI","Gender"]).Sales.sum() var.unstack().plot(kind='bar',stacked=True,color=['red','blue']) plt.show...(['Gender']).sum().stack() temp =var.unstack() x_list = temp['Sales'] label_list = temp.index plt.axis
=1000): process(chunk)# 使用dask进行分布式计算import dask.dataframe as ddddf = dd.read_csv('large_file.csv'...)result = ddf.groupby('category').sum().compute()4....: 'int32'})# 使用dask进行分布式计算import dask.dataframe as ddddf = dd.read_csv('large_file.csv')result = ddf.groupby...('category').sum().compute()结论通过使用Pandas进行数据处理和分析，我们可以有效地优化供应链管理。...本文介绍了从数据导入、清洗、分析到常见问题和报错的解决方案。希望这些内容能够帮助你在供应链优化项目中更加得心应手
https://vaex.readthedocs.io/en/latest/ Vaex是一个开源的DataFrame库，它可以对表格数据集进行可视化、探索、分析，甚至机器学习，这些数据集和你的硬盘驱动器一样大...它可以在一个n维网格上每秒计算超过10亿（10^9）个对象的平均值、和、计数、标准差等统计信息。可视化使用直方图、使用直方图、密度图和3D立体渲染进行可视化。...Vaex不生成DataFrame副本，所以它可以在内存较少的机器上处理更大的DataFrame。 Vaex和Dask都使用延迟处理。...dvv = dv[dv.col1 > 90] 6 高性能聚合数据 列如value_counts、groupby、unique和各种字符串操作都使用了快速高效的算法，这些算法都是在C++底层实现的。...它具有特殊的绘图函数plot1d、plot2d和plot2d_contour。 dv.plot1d(dv.col2, figsize=(14, 7)) ?
导读 pandas是用python进行数据分析最好用的工具包，没有之一！从数据读写到预处理、从数据分析到可视化，pandas提供了一站式服务。...分组后如不加['成绩']则也可返回dataframe结果 从结果可以发现，与用groupby进行分组统计的结果很是相近，不同的是groupby返回对象是2个维度，而pivot_table返回数据格式则更像是包含...06 stack 和 unstack stack和unstack可以实现在如上两种数据结果中相互变换。...从名字上直观理解： stack用于堆栈，所以是将3维数据堆成2维 unstack用于解堆，所以可将2维数据解堆成3维 直接以前述分析结果为例，对pivot_table数据透视结果进行stack，结果如下...pivot_table+stack=groupby 类似地，对groupby分组聚合结果进行unstack，结果如下： ?
= to_fill], pd.DataFrame(y)], axis=1) #找出训练集和测试集 Ytrain = fill[fill.notnull()] Ytest = fill...data.groupby("cut")["SeriousDlqin2yrs"].value_counts() #使用unstack()来将分支状结构变成表状结构 data.groupby...("cut")["SeriousDlqin2yrs"].value_counts().unstack() bins_df = data.groupby("cut")["SeriousDlqin2yrs...import scikitplot as skplt #pip install scikit-plot vali_proba_df = pd.DataFrame(lr.predict_proba...(vali_x)) skplt.metrics.plot_roc(vali_y, vali_proba_df, plot_micro=False,figsize=(6,6),plot_macro=False
对象 pd.DataFrame(np.random.rand(20,5)) # 从可迭代对象 my_list 创建一个 Series 对象 pd.Series(my_list) # 增加一个日期索引...透视 df.groupby(col) # 返回一个按列col进行分组的Groupby对象 df.groupby([col1,col2]) # 返回一个按多列进行分组的Groupby对象 df.groupby...(col1)[col2] # 返回按列col1进行分组后，列col2的均值 # 创建一个按列col1进行分组，并计算col2和col3的最大值的数据透视表 df.pivot_table(index=col1...5个页面 .unstack() .plot() ) # 合并查询经第一个看（max, min, last, size:数量） df.groupby('结算类型').first() # 合并明细并分组统计加总...'].sum().unstack().plot.line()) # 折线图，多条, x 轴默认为 index dd.plot.line(x='p_day', y=['uv_all', 'home_remain
如果merge函数只指定了两个DataFrame，它会自动搜索两个DataFrame中相同的列索引，即key，当然，这可以进行指定，下面的语句和上面是等价的： pd.merge(df1,df2,on='...2、重塑和轴向旋转 在重塑和轴向旋转中，有两个重要的函数，二者互为逆操作： stack:将数据的列旋转为行 unstack:将数据的行旋转为列 先来看下面的例子： data = pd.DataFrame...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...你可能已经注意到了，在执行df.groupby('key1').mean()的结果中，结果并没有key2这一列，这是因为key2这一列不是数值数据，所以从结果中排除了，默认情况下，所有的数值列都会被聚合...4.3 数据透视表 透视表是各种电子表格程序和其他数据分析软件中一种常见的数据汇总工具，它根据一个或多个键对数据进行聚合，并根据行和列伤的分组键将数据分配到各个矩形区域中。
c2i_Series.unstack() c2i_Series 的最后一层 (看上面它的 MultiIndex) 就是 [行业, 价格, 交易量]，从行索引转成列索引得到上面的 DataFrame。...]，从行索引转成列索引得到上面的 DataFrame。...基于名称来 unstack c2i_Series.unstack('代号') c2i_Series 的代号层 (看上面它的 MultiIndex) 就是 [JD, AAPL]，从行索引转成列索引得到上面的...---- 多层索引中的任意个数的索引也可以用来分组，下面 level = [0,2] 就是对第零层 (Symbol) 和第二层 (Month) 进行分组。...7 总结 【合并数据表】用 merge 函数按数据表的共有列进行左/右/内/外合并。 ---- 【连接数据表】用 concat 函数对 Series 和 DataFrame 沿着不同轴连接。
数据读取与写入Pandas 支持多种文件格式的数据读取和写入，如 CSV、Excel、JSON 等。最常用的函数是 read_csv 和 to_csv。...SettingWithCopyWarning 警告这个警告通常出现在对 DataFrame 的副本进行修改时，可能会导致意外的结果。避免方法：明确创建副本或直接修改原数据。...避免方法：优化数据处理逻辑，减少不必要的中间变量，或者使用分布式计算框架如 Dask。...# 使用 Dask 处理大规模数据import dask.dataframe as ddddf = dd.read_csv('large_data.csv')result = ddf.groupby('...数据汇总与统计生成数据报告的第一步是对数据进行汇总和统计。Pandas 提供了丰富的聚合函数，如 groupby()、agg() 等。
双重排序在实施时特别需要注意的细节是进行独立排序还是条件排序，独立排序即分别按照X、Y进行排序，取交集得到最终的组合。...条件排序则先按照一个因子X排序分层，在X的每个类别内对Y进行排序分层，得到最终的投资组合。...取A股市场的市值因子和市净率因子，数据从2010年-2018年。对这两个因子做双重排序，数据和代码在后台回复“双重排序”获取。...def getICSeries(factors,ret,method): # method = 'spearman';factors = fall.copy(); icall = pd.DataFrame...从结果来看，各组的股票数占比差异不大，表明两个因子相关性不高。计算这25个投资组合的净值曲线结果如下 ? 不是非常容易观察， 计算每个投资组合的平均月度收益率，做5x5的热力图如下 ?
Dask DataFrame会被分割成多个部门，每个部分称之为一个分区，每个分区都是一个相对较小的 DataFrame，可以分配给任意的worker，并在需要复制时维护其完整数据。...具体操作就是对每个分区并 行或单独操作(多个机器的话也可以并行)，然后再将结果合并，其实从直观上也能推出Dask肯定是这么做的。...年11月25日至17年12月1日访问量和成交量存在小幅波动，2017年12 月2日访问量和成交量均出现大幅上升，2日、3日两天保持高访问量和高成交量。...此现象原因之一为12月2日和3 日为周末，同时考虑2日3日可能存在某些促销活动，可结合实际业务情况进行具体分析。...Be_type, Length: 216, dtype: int64 #绘图 plt.figure(figsize=(20,6),dpi =70) x2= df_buy_timestamp.index plt.plot
Dask 简介与优势 Dask 是一个灵活并且易于使用的 并行计算库，可以在小规模计算机上进行大规模数据处理。它的核心组件包括： Dask Arrays：与 NumPy 类似，但支持计算超大数组。...Dask 的主要优势： 轻松扩展： 支持从单台机器到分布式集群的无缝扩展。 简单使用： Dask 可以直接替代 pandas 和 NumPy 的常用 API，几乎无需改动代码。...如何安装 Dask 安装 Dask 非常简单，只需要使用 pip 进行安装即可： pip install dask[complete] 猫头虎提醒： 这里的 [complete] 是为了安装所有 Dask...以下是常见场景下 Dask 的用法： 3.1 使用 Dask DataFrame 替代 pandas 当数据集过大时，Dask DataFrame 能够自动分区并并行处理数据，非常方便。...import dask.dataframe as dd # 读取一个超大 CSV 文件 df = dd.read_csv('large_file.csv') # 进行操作，例如 groupby 和
关联规则是以规则的方式呈现项目之间的相关性：关联规则(Association Rules)是反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性，是数据挖掘的一个重要技术，用于从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系...[(dataframe[variable] > up_limit), variable] = up_limit 第三个函数中我们从数据中提取包含“C”的值。...df_gr.groupby(['Invoice', 'Description']).agg({"Quantity": "sum"}).unstack().fillna(0).iloc[0:5, 0:5]...df_gr.groupby(['Invoice', 'Description']).agg({"Quantity": "sum"}).unstack().fillna(0).applymap(lambda...0) else: return dataframe.groupby(['Invoice', 'Description'])['Quantity'].sum().unstack(
Concat 在连接/合并类型操作的情况下，pandas提供了各种功能，可以轻松地将Series和DataFrame对象与各种用于索引和关系代数功能的集合逻辑组合在一起。...对结果进行合并 更多操作可以查阅官方文档[2] df = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar',...()，默认情况下，它会将最后一层数据进行unstack(): stacked.unstack() ABfirstsecond barone-0.6254922.471493two0.9347081.595349bazone0.6860790.279957two0.039190...灵活的使用分类数据 Pandas可以在一个DataFrame中包含分类数据。有关完整文档，请参阅分类介绍和API文档。...()直接绘图，支持多种图形和自定义选项点击可以查阅官方文档[5] ts.plot() ?
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