本文介绍了利用Dask和Kaleido库进行大数据处理和分析的应用案例，包括处理40TB数据集、进行特征工程、建立机器学习模型和评估模型性能。同时，本文还介绍了如何使用Dask进行分布式计算和并行计算，以及使用Kaleido进行特征选择和降维。
Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。Pandas 的目标是成为 Python 数据分析实践与实战的必备高级工具，其长远目标是成为最强大、最灵活、可以支持任何语言的开源数据分析工具。经过多年不懈的努力，Pandas 离这个目标已经越来越近了。
使用Python进行大数据分析变得越来越流行。这一切都要从NumPy开始，它也是今天我们在推文介绍工具背后支持的模块之一。
Pandas 是基于 NumPy 的一种数据处理工具，该工具为了解决数据分析任务而创建。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。
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。
原文地址：https://www.kesci.com/home/project/5ddc974ef41512002cec1dca
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，在pandas中，这种合并使用merge以及join函数实现。 先来看下面的例子： df1 = pd.DataFrame({'key':['b','b','a','c','a','a','b'],'data1':range(7)}) df2 = pd.Dat
数据表可以按「键」合并，用 merge 函数；可以按「轴」来连接，用 concat 函数。
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。而其中的几个聚合统计函数，不仅常用更富有辩证思想，细品之下不禁让人拍手称快、直呼叫好！
cuDF (Pandas GPU 平替)，用于加载、连接、聚合、过滤和其他数据操作。
在银行借贷场景中，评分卡是一种以分数形式来衡量一个客户的信用风险大小的手段，它衡量向别人借钱的人（受信人，需要融资的公司）不能如期履行合同中的还本付息责任，并让借钱给别人的人（授信人，银行等金融机构）， 造成经济损失的可能性。一般来说，评分卡打出的分数越高，客户的信用越好，风险越小。
标题中的英文首字母大写比较规范，但在python实际使用中均为小写。 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
背景：以某大型电商平台的用户行为数据为数据集，使用大数据处理技术分析海量数据下的用户行为特征，并通过建立逻辑回归模型、随机森林对用户行为做出预测;
分组 (groupby) 对数据集进行分组，然后对每组进行统计分析 SQL能够对数据进行过滤，分组聚合 pandas能利用groupby进行更加复杂的分组运算 分组运算过程：split->apply->combine 拆分：进行分组的根据 应用：每个分组运行的计算规则 合并：把每个分组的计算结果合并起来 📷 示例代码： import pandas as pd import numpy as np dict_obj = {'key1' : ['a', 'b', 'a
Pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。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工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
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。
df[](指输出数据的结果属性名称).groupby([df[属性],df[属性])(指分类的属性，数据的限定定语，可以有多个).mean()(对于数据的计算方式——函数名称)
Python/R/Julia中的数据处理工具多如牛毛「如pandas、spark、DataFrames.jl、polars、dask、dplyr、data.table、datatable等等」，如何根据项目需求挑选趁手的武器，H2O.ai机器学习平台维护的一个项目给出答案。
导读：Pandas 是一个强大的分析结构化数据的工具集，它的使用基础是 Numpy（提供高性能的矩阵运算），用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。
如何将20GB的CSV文件放入16GB的RAM中。 如果你对Pandas有一些经验，并且你知道它最大的问题——它不容易扩展。有解决办法吗? 是的-Dask DataFrames。 大多数Dask AP
数据透视表将每一列数据作为输入，输出将数据不断细分成多个维度累计信息的二维数据表。在实际数据处理过程中，数据透视表使用频率相对较高，今天云朵君就和大家一起学习pandas数据透视表与逆透视的使用方法。
pandas 是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）；用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。
Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库，它使用二维数组形式，类似Excel表格，并封装了很多实用的函数方法，让你可以轻松地对数据集进行各种操作。
Pandas是一个Python数据分析库，它为数据操作提供了高效且易于使用的工具，可以用于处理来自不同来源的结构化数据。Pandas提供了DataFrame和Series两种数据结构，使得数据操作和分析更加方便和灵活。本文将介绍Pandas的一些高级知识点，包括条件选择、聚合和分组、重塑和透视以及时间序列数据处理等方面。
数据分析本质上就是用数据寻找问题的答案。当我们对一组数据执行某种计算或计算统计信息时，通常对整个数据集进行统计是不够的。取而代之的是，我们通常希望将数据分成几组，并执行相应计算，然后比较不同组之间的结果。
本篇介绍 8 个可以替代pandas的库，在加速技巧之上，再次打开速度瓶颈，大大提升数据处理的效率。
Panel,Dataframe,Series。 其中Series表示一维数据，Dataframe表示二维数据，Panel表示三维数据。 但实际上，当数据高于二维时，我们一般用包含多层级索引的Dataframe进行表示，而不是使用Panel。 原因是使用多层级索引展示数据更加直观，操作数据更加灵活，并且可以表示3维，4维乃至任意维度的数据。
总第98篇 信用卡“坏账”客户分析(二)终于来了，本篇主要针对信用卡客户进行建模，建立评分卡，给每个客户进行打分，通过该客户的得分来判断该客户的“好坏”。 传送门：信用卡“坏账”客户分析（一） 前言 前面的推文《信用卡坏账客户分析》对一些[坏账客户]做了一些基本的描述性分析，这篇将针对所有的信用卡用户建立一个评分标准，即评分卡，类似于芝麻信用分一样，用来评判用户的履约能力和违约风险。 一些数据预处理以及描述性分析，在前文中已经写过，本篇不再赘述，直接进入评分卡建立阶段。 特征选择 1.共线性检测 共线
在Pandas 2.0发布以后，我们发布过一些评测的文章，这次我们看看，除了Pandas以外，常用的两个都是为了大数据处理的并行数据框架的对比测试。
前2篇分别系统性介绍了numpy和matplotlib的入门基本知识，今天本文自然是要对pandas进行入门详细介绍，通过本文你将系统性了解pandas为何会有数据分析界"瑞士军刀"的盛誉。
原文 | https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.18.0/
一些时间差的别名 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries.html#offset-aliases
对于Pandas运行速度的提升方法，之前已经介绍过很多回了，里面经常提及Dask，很多朋友没接触过可能不太了解，今天就推荐一下这个神器。
21.对每种animal的每种不同数量visits，计算平均age，即，返回一个表格，行是aniaml种类，列是visits数量，表格值是行动物种类列访客数量的平均年龄
pandas中最常用的数据结构是DataFrame，而DataFrame相较于嵌套list或者二维numpy数组更好用的原因之一在于其提供了行索引和列名。本文主要介绍行索引的几种变换方式，包括rename与reindex、index.map、set_index与reset_index、stack与unstack等。
对于因子的评估，之前的文章中总结了单因子测试的回归法、分层法以及多因子评估的Fama-MacBeth回归（链接见底部）。本文给出因子分析中的双重排序法（double sorting or bivariate sorting) 的原理及代码实现。
这是由于变量grouped是一个GroupBy对象，它实际上还没有进行任何计算，只是含有一些有关分组键df[‘key1’]的中间数据而已，然后我们可以调用配合函数（如：.mean()方法）来计算分组平均值等。 因此，一般为方便起见可直接在聚合之后+“配合函数”，默认情况下，所有数值列都将会被聚合，虽然有时可能会被过滤为一个子集。 一般，如果对df直接聚合时， df.groupby([df['key1'],df['key2']]).mean()（分组键为：Series）与df.groupby(['key1','key2']).mean()（分组键为：列名）是等价的，输出结果相同。 但是，如果对df的指定列进行聚合时， df['data1'].groupby(df['key1']).mean()（分组键为：Series），唯一方式。 此时，直接使用“列名”作分组键，提示“Error Key”。 注意：分组键中的任何缺失值都会被排除在结果之外。
在数据分析和数据科学领域，pandas是一个非常强大和流行的Python库。它提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具，其中最重要的是DataFrame类。DataFrame是pandas中最常用的数据结构之一，它类似于电子表格或SQL中的表格。本文将介绍pandas.DataFrame()函数的基本用法，以帮助您入门使用pandas进行数据分析和处理。
说明：本文内容翻译、节选自外文From Pandas-wan to Pandas-master[1]，原作者Rudolf Höhn小哥，实验数据来自kaggle [2]的各国自杀率预测竞赛，都需要科学上网,相关文件已上传到本人的github中[3][4]。
Pandas 中的多级索引是一种强大的工具，用于处理具有多个维度或层次的数据。多级索引可以在行和列上创建层次结构，提供更灵活的数据表示和分析方式。在本篇博客中，我们将深入介绍 Pandas 中的多级索引，通过实例演示如何应用这一功能。
这一系列的对应代码，大家可以在我共享的colab上把玩, ? https://colab.research.google.com/drive/1WhKCNkx6VnX1TS8uarTICIK2Vi
# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd #一、创建数据 #1.通过传递一个list对象来创建一个Series，pandas会默认创建整型索引 s = pd.Series([1,3,np.nan,5,8]) #2.通过传递一个numpy array，时间索引以及列标签来创建一个DataFrame dates = pd.date_range('20170301',periods = 6) df1 = pd.DataFram
Pandas 是数据科学和分析领域中使用最广泛的库之一，但在处理大型数据集时，性能可能成为一个挑战。本篇博客将介绍一些高级技巧，帮助你优化 Pandas 操作，提高代码执行效率。
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选自dataviz 机器之心整理 参与：刘晓坤、蒋思源 前日，ICLR 公布了接收论文，ICLR 2018 共计 2.3% 的 Oral 论文、31.4% 的 Poster 论文、9% 被接收为 Workshop track，51% 的论文被拒收、6.2% 的撤回率。在 ICLR 2018 公布了接收论文情况后，Arthur Pajot 利用这些数据进行了可视化分析以更深入地了解本次大会的接收情况。本文从论文评分、研究机构和国家等方向出发可视化探讨 ICLR 2018 的接受论文分布情况。 可视化地址：ht
本书正文的最后一章，我们来看一些真实世界的数据集。对于每个数据集，我们会用之前介绍的方法，从原始数据中提取有意义的内容。展示的方法适用于其它数据集，也包括你的。本章包含了一些各种各样的案例数据集，可以用来练习。 案例数据集可以在Github仓库找到，见第一章。 14.1 来自Bitly的USA.gov数据 2011年，URL缩短服务Bitly跟美国政府网站USA.gov合作，提供了一份从生成.gov或.mil短链接的用户那里收集来的匿名数据。在2011年，除实时数据之外，还可以下载文本文件形式的每小时快照。
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