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数据可视化(11)-Seaborn系列 | 小提琴图violinplot()

long-form DataFrame wide-form DataFrame 在大多数情况下，可以使用numpy或Python对象， 但推荐使用pandas对象，因为关联的名称将用于注释轴。...此外，使用分类类型来分组变量来控制绘图元素的顺序。...实际内核大小将通过将比例因子乘以每个bin中数据的标准差来确定。 cut:float 以带宽大小为单位的距离，用于将密度扩展到超过极端数据点。...如果宽度，每个小提琴将具有相同的宽度 gridsize：int 用于计算核密度估计的离散网格中的点数 inner:{'box'，'quartile'，'point'，'stick'，None} 表示小提琴内部的数据点...如果是四分位数，则绘制分布的四分位数。如果point或stick， 则显示每个基础数据点。

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图解pandas的窗口函数rolling

公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~图解pandas的窗口函数rolling在我们处理数据，尤其是和时间相关的数据中，经常会听到移动窗口、滑动窗口或者移动平均、窗口大小等相关的概念...两种形式：int和offset。如果使用int，数值表示计算统计量的观测值的数量即向前几个数据。...on：可选参数；对于dataframe而言，指定要计算滚动窗口的列，值可以是dataframe中的列名。.../window.htmlhttps://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.rolling.html使用一般在使用了移动窗口函数rolling...：right：窗口中的第一个数据点从计算中删除（excluded）left：窗口中的最后一个数据点从计算中删除both：不删除或者排除任何数据点neither：第一个和最后一个数据点从计算中删除图片取值

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20个能够有效提高 Pandas数据分析效率的常用函数，附带解释和例子

Melt Melt用于将维数较大的 dataframe转换为维数较少的 dataframe。一些dataframe列中包含连续的度量或变量。在某些情况下，将这些列表示为行可能更适合我们的任务。...Nunique Nunique统计列或行上的唯一条目数。它在分类特征中非常有用，特别是在我们事先不知道类别数量的情况下。让我们看看我们的初始数据： ?...如果axis参数设置为1，nunique将返回每行中唯一值的数目。 13. Lookup 'lookup'可以用于根据行、列的标签在dataframe中查找指定值。假设我们有以下数据： ?...Applymap Applymap用于将一个函数应用于dataframe中的所有元素。请注意，如果操作的矢量化版本可用，那么它应该优先于applymap。...例如，我们可以使用pandas dataframes的style属性更改dataframe的样式。

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针对SAS用户：Python数据分析库pandas

一个例子是使用频率和计数的字符串对分类数据进行分组，使用int和float作为连续值。此外，我们希望能够附加标签到列、透视数据等。 我们从介绍对象Series和DataFrame开始。...一年中的每一天都有很多报告， 其中的值大多是整数。另一个.CSV文件在这里，将值映射到描述性标签。 读.csv文件 在下面的示例中使用默认值。...并不是所有使用NaN的算数运算的结果是NaN。 ? 对比上面单元格中的Python程序，使用SAS计算数组元素的平均值如下。SAS排除缺失值，并且利用剩余数组元素来计算平均值。 ?...正如你可以从上面的单元格中的示例看到的，.fillna()函数应用于所有的DataFrame单元格。我们可能不希望将df["col2"]中的缺失值值替换为零，因为它们是字符串。...该方法应用于使用.loc方法的目标列列表。第05章–了解索引中讨论了.loc方法的详细信息。 ? ? 基于df["col6"]的平均值的填补方法如下所示。.

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仅需添加一行代码，即可让Pandas加速四倍 | Pandas on Ray

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。...可以使用.mean()来算出每行的平均数，用groupby将数据分类，用drop_duplicates()来删除重复项，还有很多Pandas的其他内置函数以供使用。...理论上来讲，并行计算就如同在所有可用CPU内核中的不同数据点中计算一样简单。...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。...下列表格对比展示了笔者分别使用Pandas和Modin做测试的运行时间。 如图所示，在一些操作中，Modin的速度明显要快一些，通常是读取数据，查询数值的时候。

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精心整理 | 非常全面的Pandas入门教程

作者：石头 | 来源：机器学习那些事 pandas是基于NumPy的一种数据分析工具，在机器学习任务中，我们首先需要对数据进行清洗和编辑等工作，pandas库大大简化了我们的工作量，熟练并掌握pandas...如何安装Pandas 最常用的方法是通过Anaconda安装，在终端或命令符输入如下命令安装： conda install pandas 若未安装Anaconda，使用Python自带的包管理工具pip...如何导入pandas库和查询相应的版本信息 import numpy as np # pandas和numpy常常结合在一起使用，导入numpy库 import pandas as pd # 导入...描述每列的统计信息，如std，四分位数等 df_stats = df.describe() # dataframe转化数组 df_arr = df.values # 数组转化为列表 df_list =...如何将dataframe中的所有值以百分数的格式表示 df = pd.DataFrame(np.random.random(4), columns=['random']) # 格式化为小数点后两位的百分数

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Python数据处理（6）-pandas的数据结构

首先，使用下面的pandas导入约定： pd是pandas约定俗成的缩写，Series和DataFrame是pandas中两个最重要的数据结构。我们将简单介绍二者的用法，作为pandas的入门。...通过Series的values和index属性，可以获取数据数组和索引数组。 我们可以通过传入索引参数对数据进行标记，然后就可以通过索引获取对应的数据点，这一点类似于字典数据结构。...2.DataFrame DataFrame是Pandas数据分析中最常用和最重要的数据结构，它是一个表格型的数据结构，这一点与Excel表格十分类似，每个数据点既有行索引又有列索引。...创建DataFrame最常用的一种方法就是传入一个由等长列表组成的字典。 结果DataFrame会自动加上索引（跟Series类似）， 并且全部列都会有序排列。...我们可以通过传入列索引（即属性）的方式获取Series或者DataFrame子列表。 和Series一样，我们也可以传入索引参数或者设定一个属性为索引。

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特征工程系列学习（一）简单数字的奇淫技巧

在这本书中，我们将主要使用这一点。例如，假设我们有一个二维向量=[1，−1]。也就是说，向量包含两个数，在第一方向1中，向量具有1的值，并且在第二方向2中，它具有−1的值。我们可以在二维图中绘制。...在线性模型中，相同的线性系数必须对计数的所有可能值工作。大量的计数也可能破坏无监督学习方法，如k-均值聚类，它使用相似性函数来测量数据点之间的相似性。k-均值使用数据点之间的欧几里得距离。...数据向量的一个元素中的大计数将超过所有其他元素中的相似性，这可能会丢弃整个相似性度量。   一种解决方案是通过量化计数来包含标量。换句话说，我们将计数分组到容器中，并且去掉实际的计数值。...pandas.DataFrame.quantile和 pandas.Series.quantile 用于计算分位数。pandas.qcut将数据映射到所需数量的分位数。...将[1、10]映射到[0、1]、将[10、100]映射到 [1、2]等等。换言之, 对数函数压缩大数的范围, 并扩展小数的范围。越大的 , ()的增量越慢。

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Python 数据分析（PYDA）第三版（二）

在大多数情况下，它们直接映射到底层磁盘或内存表示，这使得可以将数据的二进制流读写到磁盘，并连接到用低级语言（如 C 或 FORTRAN）编写的代码。...在接下来的章节中，我们将更深入地探讨使用 pandas 进行数据分析和操作的主题。...将单个元素或列表传递给[]运算符将选择列。 另一个用例是使用布尔 DataFrame 进行索引，比如通过标量比较生成的 DataFrame。...，为数组中的每个有效数据点分配从 1 到数据点数量的等级。...5.4 结论 在下一章中，我们将讨论使用 pandas 读取（或加载）和写入数据集的工具。之后，我们将深入探讨使用 pandas 进行数据清洗、整理、分析和可视化的工具。

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Scikit-Learn教程：棒球分析 (一)

然后使用，然后将结果转换为DataFrame并使用以下head()方法打印前5行： 每列包含与特定团队和年份相关的数据。...有关棒球比赛的详细解释，请查看美国职业棒球大联盟的官方规则。 清理和准备数据 如上所示，DataFrame没有列标题。您可以通过将标题列表传递给columns属性来添加标题pandas。...现在，将群集中的标签作为新列添加到数据集中。还要将字符串“labels”添加到attributes列表中，以供日后使用。 在构建模型之前，需要将数据拆分为训练集和测试集。...接下来，使用列表中的列data从dfDataFrame 创建一个新的DataFrame numeric_cols。...在第二部分中，您将看到如何使用分类模型来预测哪些球员进入MLB名人堂。

3.4K20

Python 数据分析（PYDA）第三版（四）

| indicator | 添加一个特殊列_merge，指示每行的来源；值将根据每行中连接数据的来源为"left_only"、"right_only"或"both"。...最后，对于简单的索引对索引合并，您可以将 DataFrame 的列表传递给join，作为使用下一节中描述的更一般的pandas.concat函数的替代方法： In [80]: another = pd.DataFrame...DataFrame，条形图将每行中的值分组在条形图中，侧边显示，每个值一个条形图。...这使我们能够将配置选项传递给对角线元素上的各个绘图调用。查看seaborn.pairplot文档字符串以获取更详细的配置选项。 Facet Grids 和分类数据 那么对于具有额外分组维度的数据集呢？...在下一章中，我们将关注使用 pandas 进行数据聚合和分组操作。

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Pandas 实践手册（一）

__version__ Out[1]: '1.0.3' 与 Numpy 一样，为了使用方便我们会将 Pandas 以「别名」的形式导入： In[2]: import pandas as pd 在接下来的介绍中我们都将使用该导入方式...# 查看官方文档 2 Pandas 对象 本章节将介绍三种基本的 Pandas 对象（数据结构）：Series、DataFrame 和 Index。...字典是一种将任意的键映射到任意的值上的数据结构，而 Series 则是将包含类型信息的键映射到包含类型信息的值上的数据结构。「类型信息」可以为 Series 提供比普通字典更高效的操作。...可以看到索引即为字典的键（新版 Pandas 中似乎不会对键进行排序以生成索引，而是保持原状）。...2.2.2 DataFrame 作为特殊的字典 我们也可以将 DataFrame 对象看作一种特殊的字典，其将一个「列名」映射到一个 Series 对象上。

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使用Plotly创建带有回归趋势线的时间序列可视化图表

object at 0x7fc04f3b9cd0> """ 以上代码来自pandas的doc文档 在上面的代码块中，当使用每月“M”频率的Grouper方法时，请注意结果dataframe是如何为给定的数据范围生成每月行的...这一次，请注意我们如何在groupby方法中包含types列，然后将types指定为要计数的列。 在一个列中，用分类聚合计数将dataframe分组。...有人想要在条形图中添加趋势线，当我们使用Plotly Express来生成趋势线时，它也会创建数据点——这些数据点可以作为普通的x、y数据访问，就像dataframe中的计数一样。...注意，我们使用Graph Objects将两类数据绘制到一个图中，但使用Plotly Express为每个类别的趋势生成数据点。...因为我们在for循环中传递了分组的dataframe，所以我们可以迭代地访问组名和数据帧的元素。在这段代码的最终版本中，请注意散点对象中的line和name参数，以指定虚线。

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如何在 GPU 上加速数据科学

一个超过 100GB 的数据集将有许多数据点，数据点的数值在数百万甚至数十亿的范围内。有了这么多的数据点要处理，不管你的 CPU 有多快，它都没有足够的内核来进行有效的并行处理。...如果你尝试执行的流程有一个 GPU 实现，且该任务可以从并行处理中受益，那么 GPU 将更加有效。 多核系统如何更快地处理数据。对于单核系统（左），所有 10 个任务都转到一个节点。...首先，我们将把数据转换为 pandas.DataFrame 并使用它创建一个 cudf.DataFrame。...pandas.DataFrame 无缝转换成 cudf.DataFrame，数据格式无任何更改。...我们可以用一个简单的例子来说明这一点。 我们将创建一个随机数的 Numpy 数组并对其应用 DBSCAN。

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如何在 GPU 上加速数据科学

一个超过 100GB 的数据集将有许多数据点，数据点的数值在数百万甚至数十亿的范围内。有了这么多的数据点要处理，不管你的 CPU 有多快，它都没有足够的内核来进行有效的并行处理。...如果你尝试执行的流程有一个 GPU 实现，且该任务可以从并行处理中受益，那么 GPU 将更加有效。 ? 多核系统如何更快地处理数据。对于单核系统（左），所有 10 个任务都转到一个节点。...首先，我们将把数据转换为 pandas.DataFrame 并使用它创建一个 cudf.DataFrame。...pandas.DataFrame 无缝转换成 cudf.DataFrame，数据格式无任何更改。...我们可以用一个简单的例子来说明这一点。 我们将创建一个随机数的 Numpy 数组并对其应用 DBSCAN。

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【python】使用Selenium获取(2023博客之星)的参赛文章

写入标题行 result_sheet.append(['排名',"用户名","总原力值","当月获得原力值","2023年获得原力值","2023年高质量博文数"]) 这部分代码使用append()方法将标题写入工作表的第一行...标题{title}') 这部分代码使用for循环遍历结果元素列表，并使用find_element()方法提取每个元素中的标题和链接信息。...创建一个空的DataFrame来存储数据 df = pd.DataFrame(columns=["Link", "Content"]) 这部分代码使用pandas的DataFrame函数创建了一个空的DataFrame...for循环遍历data列表中的每个元素，获取其链接并导航到该链接。...然后从页面中找到标签为table的元素，并遍历表格的行和列，将单元格中的数据保存在row_data列表中，然后将row_data添加到result_sheet工作表中。

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python数据分析——数据的选择和运算

可以采用arr<=15得到的布尔值作为索引，将小于或者等于15的数归零。具体程序代码如下所示： 2....代码如下: 2.使用join()方法合并数据集 join()是最常用的函数之一, join()方法用于将序列中的元素以指定的字符连接生成一个新的字符串。...如果为True,则不要使用连接轴上的索引值。生成的轴将标记为0…, n-1。 join_axes-这是索引对象的列表。用于其他(n-1)轴的特定索引,而不是执行内部/外部设置逻辑。...分位数运算 分位数是以概率依据将数据分割为几个等分,常用的有中位数(即二分位数)、四分位数、百分位数等。分位数是数据分析中常用的一个统计量,经过抽样得到一个样本值。...首先使用quantile()函 数计算35%的分位数,然后将学生成绩与分位数比较，筛选小于等于分位数的学生,程 序代码如下： 五、数值排序与排名 Pandas也为Dataframe实例提供了排序功能

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Python 数据分析（PYDA）第三版（三）

除非传递keep_default_na=False，否则它们将添加到默认列表中。 keep_default_na 是否使用默认的 NA 值列表（默认为True）。...pandas 有一个内置函数pandas.read_html，它使用所有这些库自动将 HTML 文件中的表格解析为 DataFrame 对象。...pandas 有一些函数可以简化将 SQL 查询结果加载到 DataFrame 中。...一个与之密切相关的函数 pandas.qcut，根据样本分位数对数据进行分箱。根据数据的分布，使用 pandas.cut 通常不会导致每个箱具有相同数量的数据点。...我将展示如何通过使用它在某些 pandas 操作中实现更好的性能和内存使用。我还介绍了一些工具，这些工具可能有助于在统计和机器学习应用中使用分类数据。

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