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利用NumPy和Pandas进行机器学习数据处理与分析

例如，可以计算数组的和、平均值、最大值、最小值等a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])print(np.sum(a)) # 计算数组元素的和print(np.mean(a)) #...DataFrame是pandas中的二维表格数据结构，类似于Excel中的工作表或数据库中的表。它由行和列组成，每列可以有不同的数据类型。...字典的键表示列名，对应的值是列表类型，表示该列的数据。我们可以看到DataFrame具有清晰的表格结构，并且每个列都有相应的标签，方便阅读访问和筛选数据我们可以使用索引、标签或条件来访问和筛选数据。...例如，要访问DataFrame中的一列数据，可以使用列名：# 访问列print(df['Name'])运行结果如下要访问DataFrame中的一行数据，可以使用iloc和loc方法：# 访问行print...= df[df['Age'] > 25]print(filtered_df)运行结果如下添加和删除数据我们可以使用相应的方法向Series或DataFrame中添加或删除数据。

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Pandas进阶修炼120题｜完整版

从读取数据到高级操作全部包含，希望可以通过刷题的方式来完整学习pandas中数据处理的各种方法，当然如果你是高手，也欢迎尝试给出与答案不同的解法。...答案 df.head() 23 数据计算 题目：将salary列数据转换为最大值与最小值的平均值 难度：⭐⭐⭐⭐ 期望输出 ?...题目：提取第一列位置在1,10,15的数字 难度：⭐⭐ 答案 df['col1'].take([1,10,15]) 95 数据查找 题目：查找第一列的局部最大值位置 难度：⭐⭐⭐⭐ 备注 即比它前一个与后一个数字的都大的数字...：从CSV文件中读取指定数据 难度：⭐⭐ 备注 从数据1中的前10行中读取positionName, salary两列 答案 df = pd.read_csv('数据1.csv',encoding='gbk...答案 df.style.format({'data': '{0:.2%}'.format}) 106 数据查找 题目：查找上一题数据中第3大值的行号 难度：⭐⭐⭐ 答案 df['data'].argsort

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pandas入门①数据统计

() pd.DataFrame(dict)：从字典对象导入数据，Key是列名，Value是数据 常用的查看、检查数据函数 df.head(n)：查看DataFrame对象的前n行 df.tail(n)：...查看DataFrame对象的最后n行 df.index 查看行名 df.columns 查看列名 df.values 查看矩阵 df.shape()：查看行数和列数 df.info()：查看索引、...)：查看DataFrame对象中每一列的唯一值和计数 数据排序 df.sort_index(axis=1, ascending=False) # 即按列名排序，交换列位置。...()：查看数据值列的汇总统计 df.mean()：返回所有列的均值 df.corr()：返回列与列之间的相关系数 df.count()：返回每一列中的非空值的个数 df.max()：返回每一列的最大值...df.min()：返回每一列的最小值 df.median()：返回每一列的中位数 df.std()：返回每一列的标准差

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0基础学习PyFlink——用户自定义函数之UDAF

在前面几篇文章中，我们学习了非聚合类的用户自定义函数。这节我们将介绍最简单的聚合函数UDAF。...入参并非表中一行（Row）的集合 计算每个人考了几门课 按姓名（name）聚类 UDTF统计聚类后集合的个数并返回 别名UDTF返回的列名 select出数据 @udaf(result_type=DataTypes.ROW...按姓名（name）聚类 UDTF统计聚类后集合的最大值和最小值，并返回 别名UDTF返回的列名 select出数据 @udaf(result_type=DataTypes.ROW([DataTypes.FIELD...Row）的集合 计算每个人的最高分、最低分以及所属的课程 按姓名（name）聚类 UDTF统计聚类后集合中分数最大值、最小值；分数最大值所在行的课程名，和分数最小值所在行的课程名，并返回 别名UDTF返回的列名...、最低分数以及所属人 按姓名（class）聚类 UDTF统计聚类后集合中分数最大值、最小值；分数最大值所在行的人名，和分数最小值所在行的人名，并返回 别名UDTF返回的列名 select出数据

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玩转数据处理120题｜R语言版本

：查看最后5行数据 难度：⭐ R解法 # R中head和tail默认是6行，可以指定数字 tail(df,5) 17 数据修改 题目：删除最后一行数据 难度：⭐ R解法 df[-dim(df)[1],]...R解法 # 默认是6行，可指定行数 head(df,5) 23 数据计算 题目：将salary列数据转换为最大值与最小值的平均值 难度：⭐⭐⭐⭐ 期望输出 ?...R语言解法 df <- cbind(df1,df2,df3) names(df) <- c(0,1,2) 87 数据查看 题目：查看df所有数据的最小值、25%分位数、中位数、75%分位数、最大值 难度...(col3,col2,everything()) 94 数据提取 题目：提取第一列位置在1,10,15的数字 难度：⭐⭐ R语言解法 df[c(1,10,15) + 1,1] 95 数据查找 题目：查找第一列的局部最大值位置...数据读取 题目：从CSV文件中读取指定数据 难度：⭐⭐ 备注 从数据1中的前10行中读取positionName, salary两列 R语言解法 #一步读取文件的指定列用readr包或者原生函数都没办法

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Pandas进阶修炼120题，给你深度和广度的船新体验

= pd.read_excel('pandas120.xlsx') 22.查看df数据前5行 df.head() 23.将salary列数据转换为最大值与最小值的平均值 #备注，在某些版本pandas...37.计算salary最大值与最小值之差 df[['salary']].apply(lambda x: x.max() - x.min()) 38.将第一行与最后一行拼接，成一个新表 pd.concat...=True) df 87.查看df所有数据的最小值、25%分位数、中位数、75%分位数、最大值 print(np.percentile(df, q=[0, 25, 50, 75, 100])) 88...[[1,10,15],0] 95.查找第一列的局部最大值位置 #备注 即比它前一个与后一个数字的都大的数字 tem = np.diff(np.sign(np.diff(df['col1']))) np.where...(df['col2']-df['col3']) Part 5 一些补充 101.从CSV文件中读取指定数据 # 备注 从数据1中的前10行中读取positionName, salary两列 df =

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pandas技巧4

as pd # axis参数：0代表行，1代表列 导入数据 pd.read_csv(filename) # 从CSV文件导入数据 pd.read_table(filename) # 从限定分隔符的文本文件导入数据...() # 从你的粘贴板获取内容，并传给read_table() pd.DataFrame(dict) # 从字典对象导入数据，Key是列名，Value是数据 导出数据 df.to_csv(filename...对象的前n行 df.tail(n) # 查看DataFrame对象的最后n行 df.shape() # 查看行数和列数 df.info() # 查看索引、数据类型和内存信息 df.columns() #...=[col2,col3], aggfunc={col2:max,col3:[ma,min]}) # 创建一个按列col1进行分组，计算col2的最大值和col3的最大值、最小值的数据透视表 df.groupby...() #查看数据值列的汇总统计 df.mean() # 返回所有列的均值 df.corr() # 返回列与列之间的相关系数 df.count() # 返回每一列中的非空值的个数 df.max() # 返回每一列的最大值

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首次公开，用了三年的 pandas 速查表！

() # 查看数值型列的汇总统计 df.dtypes # 查看各字段类型 df.axes # 显示数据行和列名 df.mean() # 返回所有列的均值 df.mean(1) # 返回所有行的均值，下同...df.corr() # 返回列与列之间的相关系数 df.count() # 返回每一列中的非空值的个数 df.max() # 返回每一列的最大值 df.min() # 返回每一列的最小值 df.median...() # 最大值[最小值 .idxmax()] 所在位置的定义索引 # 累计统计 ds.cumsum() # 前边所有值之和 ds.cumprod() # 前边所有值之积 ds.cummax() # 前边所有值的最大值...依次计算相邻x个元素的最小值 ds.rolling(x).max() #依次计算相邻x个元素的最大值 08 数据清理 df.columns = ['a','b','c'] # 重命名列名 df.columns.../p/{slug}.html' for i in df.Name:print(i) # 迭代一个列 # 按列迭代，[列名, 列中的数据序列 S（索引名 值)] for label, content in

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Numpy和pandas的使用技巧

'' '''2、np.cumsum()返回一个数组，将像sum()这样的每个元素相加，放到相应位置''' '''NumPy数组实际上被称为ndarray NumPy最重要的一个特点是N维数组对象...给定均值/标准差/维度的正态分布np.random.normal(1.75, 0.1, (2, 3)) 4、索引和查找， # 花式索引举例： A[行索引,列索引] ex: A...指定轴最大值np.max(参数1: 数组; 参数2: axis=0/1,0表示列1表示行) 指定轴最小值np.min(参数1: 数组; 参数2: axis=0/1,0表示列1表示行)...行或列最大值索引np.argmax(参数1: 数组; 参数2: axis=0/1,0表示列1表示行) 行或列最小值索引np.argmin(参数1: 数组; 参数2: axis=0/1,0表示列1表示行...df.drop_duplicates(inplace=True) df 替换DF中的字符串 #df.int_rate.replace('%','',inplace = True, regex = True

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Pandas进阶修炼120题｜当Pandas遇上NumPy

答案 df = pd.concat([df1,df2,df3],axis=1,ignore_index=True) df 87 数据查看 题目：查看df所有数据的最小值、25%分位数、中位数、75%分位数...、最大值 难度：⭐⭐ 答案 print(np.percentile(df, q=[0, 25, 50, 75, 100])) 88 数据修改 题目：修改列名为col1,col2,col3 难度：⭐ 答案...df.columns = ['col1','col2','col3'] 89 数据提取 题目：提取第一列中不在第二列出现的数字 难度：⭐⭐⭐ 答案 df['col1'][~df['col1'].isin...题目：提取第一列位置在1,10,15的数字 难度：⭐⭐ 答案 df['col1'].take([1,10,15]) 95 数据查找 题目：查找第一列的局部最大值位置 难度：⭐⭐⭐⭐ 备注 即比它前一个与后一个数字的都大的数字...答案 tem = np.diff(np.sign(np.diff(df['col1']))) np.where(tem == -2)[0] + 1 96 数据计算 题目：按行计算df的每一行均值 难度

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数据科学篇| Pandas库的使用（二）

', 'Math', 'Chinese']) print (df1) print (df2) 在后面的案例中，我一般会用 df, df1, df2 这些作为 DataFrame 数据类型的变量名，我们以例子中的...重命名列名 columns，让列表名更容易识别： 如果你想对 DataFrame 中的 columns 进行重命名，可以直接使用 rename(columns=new_names, inplace=True...() 查找空值： 数据量大的情况下，有些字段存在空值 NaN 的可能，这时就需要使用 Pandas 中的 isnull 函数进行查找。...标准差 argmin() 统计最小值的索引位置 argmax() 统计最大值的索引位置 idxmin() 统计最小值的索引值 idxmax() 统计最大值的索引值...使用 Pandas 可以直接从 csv 或 xlsx 等文件中导入数据，以及最终输出到 excel 表中。

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数据科学篇| Pandas库的使用

', 'Math', 'Chinese']) print (df1) print (df2) 在后面的案例中，我一般会用 df, df1, df2 这些作为 DataFrame 数据类型的变量名，我们以例子中的...重命名列名 columns，让列表名更容易识别： 如果你想对 DataFrame 中的 columns 进行重命名，可以直接使用 rename(columns=new_names, inplace=True...() 查找空值： 数据量大的情况下，有些字段存在空值 NaN 的可能，这时就需要使用 Pandas 中的 isnull 函数进行查找。...标准差 argmin() 统计最小值的索引位置 argmax() 统计最大值的索引位置 idxmin() 统计最小值的索引值 idxmax() 统计最大值的索引值...使用 Pandas 可以直接从 csv 或 xlsx 等文件中导入数据，以及最终输出到 excel 表中。

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玩转数据处理120题｜Pandas&R

,] 16 数据查看 题目：查看最后5行数据 难度：⭐ Python解法 df.tail() R解法 # R中head和tail默认是6行，可以指定数字 tail(df,5) 17 数据修改 题目：删除最后一行数据...Python解法 df.head() R解法 # 默认是6行，可指定行数 head(df,5) 23 数据计算 题目：将salary列数据转换为最大值与最小值的平均值 难度：⭐⭐⭐⭐ 期望输出 ?...df) <- c(0,1,2) 87 数据查看 题目：查看df所有数据的最小值、25%分位数、中位数、75%分位数、最大值 难度：⭐⭐ Python解法 np.percentile(df, q=[0,...c(1,10,15) + 1,1] 95 数据查找 题目：查找第一列的局部最大值位置 难度：⭐⭐⭐⭐ 备注 即比它前一个与后一个数字的都大的数字 Python解法 res = np.diff(np.sign...197.0102 101 数据读取 题目：从CSV文件中读取指定数据 难度：⭐⭐ 备注 从数据1中的前10行中读取positionName, salary两列 Python解法 df1 = pd.read_csv

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精心整理 | 非常全面的Pandas入门教程

如何在数值series中找局部最大值 局部最大值对应二阶导局部最小值 ser = pd.Series([2, 10, 3, 4, 9, 10, 2, 7, 3]) # 二阶导 dd = np.diff...如何从csv文件只读取前几行的数据 # 只读取前2行和指定列的数据 df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets...如何得到dataframe的行，列，每一列的类型和相应的描述统计信息 df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets...行和列获取最大值 print(df.iat[row[0], col[0]]) df.iloc[row[0], col[0]] # 行索引和列名获取最大值 df.at[row[0], 'Price']...如何从series中查找异常值并赋值 ser = pd.Series(np.logspace(-2, 2, 30)) # 小于low_per分位的数赋值为low，大于low_per分位的数赋值为high

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Python-科学计算-pandas-12-df单列计算

今天讲讲pandas模块 计算Dataframe某一列的和、均值、最大值、最小值、样本标准方差 Part 1：背景 ?...已知一个Df，如下图 包括3列["time", "pos", "value1", "value2"] 包括8行[0,1,2,3,4,5,6,7] 2.目标：求value1该列的和、均值、最大值、最小值、...("均值：", mean_value) # 最大值 max_value = df_1["value1"].max() print("最大值：", max_value) # 最小值 min_value =...df_1["value1"].min() print("最小值：", min_value) # 标准方差 std_value = df_1["value1"].std() print("标准方差：",...求单列的和df_1["value1"].sum()，基本格式df[列名].计算函数() 和：sum 均值：mean 最大值：max 最小值：min 样本标准方差：std，注意是样本标准方差，对应（n-1

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一篇文章就可以跟你聊完Pandas模块的那些常用功能

', 'Math', 'Chinese']) print (df1) print (df2) 在后面的案例中，我一般会用 df, df1, df2 这些作为 DataFrame 数据类型的变量名，我们以例子中的...重命名列名 columns，让列表名更容易识别： 如果你想对 DataFrame 中的 columns 进行重命名，可以直接使用 rename(columns=new_names, inplace=True...() 查找空值： 数据量大的情况下，有些字段存在空值 NaN 的可能，这时就需要使用 Pandas 中的 isnull 函数进行查找。...标准差 argmin() 统计最小值的索引位置 argmax() 统计最大值的索引位置 idxmin() 统计最小值的索引值 idxmax() 统计最大值的索引值...使用 Pandas 可以直接从 csv 或 xlsx 等文件中导入数据，以及最终输出到 excel 表中。

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Pandas必会的方法汇总，数据分析必备！

对象可以是列表\ndarray、字典以及DataFrame中的某一行或某一列 2 pd.DataFrame(data,columns = [ ],index = [ ]) 创建DataFrame。...，选取单列或列子集 4 df.1oc[val1,val2] 通过标签，同时选取行和列 5 df.iloc[where] 通过整数位置，从DataFrame选取单个行或行子集 6 df.iloc[where_i...,where_j] 通过整数位置，同时选取行和列 7 df.at[1abel_i,1abel_j] 通过行和列标签，选取单一的标量 8 df.iat[i,j] 通过行和列的位置（整数），选取单一的标量...计算数据最大值所在位置的索引（自定义索引） 3 .argmin() 计算数据最小值所在位置的索引位置（自动索引） 4 .argmax() 计算数据最大值所在位置的索引位置（自动索引） 5 .describe...15 .min() 计算数据的最小值 16 .max() 计算数据的最大值 17 .diff() 计算一阶差分，对时间序列很有效 18 .mode() 计算众数，返回频数最高的那（几）个 19 .mean

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