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Pandas Sort：你的 Python 数据排序指南

目录 Pandas 排序方法入门 准备数据集 熟悉 .sort_values() 熟悉 .sort_index() 在单列上对 DataFrame 进行排序 按升序按列排序 更改排序顺序 选择排序算法...本教程中的代码是使用 pandas 1.2.0 和Python 3.9.1 执行的。 注意：整个燃油经济性数据集约为 18 MB。将整个数据集读入内存可能需要一两分钟。...注意：在 Pandas 中，kind当您对多个列或标签进行排序时会被忽略。 当您对具有相同键的多条记录进行排序时，稳定的排序算法将在排序后保持这些记录的原始顺序。...因此，如果您计划执行多种排序，则必须使用稳定的排序算法。 在多列上对 DataFrame 进行排序 在数据分析中，通常希望根据多列的值对数据进行排序。想象一下，您有一个包含人们名字和姓氏的数据集。...默认情况下，此参数设置为last，将NaN值放置在排序结果的末尾。要改变这种行为，并在你的数据帧先有丢失的数据，设置na_position到first。

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python对100G以上的数据进行排序，都有什么好的方法呢

本教程中的代码是使用 pandas 1.2.0 和Python 3.9.1 执行的。 注意：整个燃油经济性数据集约为 18 MB。将整个数据集读入内存可能需要一两分钟。...注意：在 Pandas 中，kind当您对多个列或标签进行排序时会被忽略。 当您对具有相同键的多条记录进行排序时，稳定的排序算法将在排序后保持这些记录的原始顺序。...因此，如果您计划执行多种排序，则必须使用稳定的排序算法。 在多列上对 DataFrame 进行排序 在数据分析中，通常希望根据多列的值对数据进行排序。想象一下，您有一个包含人们名字和姓氏的数据集。...虽然 Pandas 有多种方法可用于在排序前清理数据，但有时在排序时查看丢失的数据还是不错的。你可以用na_position参数来做到这一点。 本教程使用的燃油经济性数据子集没有缺失值。...默认情况下，此参数设置为last，将NaN值放置在排序结果的末尾。要改变这种行为，并在你的数据帧先有丢失的数据，设置na_position到first。

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数据科学 IPython 笔记本 7.1 Pandas

7.1 Pandas 原文：Pandas 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 致谢：这个笔记摘自 Wes McKinney 的著作 《Python 数据分析》（Python for...Data Analysis） 序列（Series） 数据帧（DataFrame） 重索引 删除条目 索引，选择和过滤 算术和数据对齐 函数应用和映射 排序和排名 带有重复值的轴索引 汇总和计算描述性统计量...> 5] state pop unempl year 1 VA 5.1 NaN 2013 2 VA 5.2 6 2014 在DataFrame上执行标量比较： df_6 > 5 state pop...在DataFrame的列上匹配Series的索引，并向下广播行： ser_8 = df_10.ix[0] df_11 = df_10 - ser_8 df_11 a b c d 0 0.000000...NaN -0.907776 NaN 2 -0.111226 NaN NaN -0.603347 NaN 使用算术方法，在列上广播并匹配行（axis = 0）： df_10 a b c d 0 0.548814

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Python 金融编程第二版（二）

对 C-ordered ndarray 对象的求和在行和列上都更快（绝对速度优势）。 使用 C-ordered（行优先）ndarray 对象，对行求和相对比对列求和更快。...（忽略具有NaN值的行）。...合并 虽然连接操作是基于要连接的 DataFrame 对象的索引进行的，但合并操作通常是在两个数据集之间共享的列上进行的。...如果不确定，应该比较一些选项，以确保在时间紧迫时获得最佳性能。在简单示例中，执行时间相差数个数量级。 结论 pandas 是数据分析的强大工具，并已成为所谓 PyData 栈的核心包。...如果不确定，应该比较一些选项，以确保在时间紧迫时获得最佳性能。在简单示例中，执行时间相差数个数量级。 结论 pandas 是数据分析的强大工具，并已成为所谓 PyData 栈的核心包。

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Pandas_Study02

pandas 数据清洗 1. 去除 NaN 值 在Pandas的各类数据Series和DataFrame里字段值为NaN的为缺失数据，不代表0而是说没有赋值数据，类似于python中的None值。...复杂的 使用向前 或 向后 填充数据，依旧使用fillna 方法，所谓向前 是指 取出现NaN值的前一列或前一行的数据来填充NaN值，向后同理 # 在df 的e 这一列上操作，默认下按行操作，向前填充数据...interpolate() 利用插值函数interpolate()对列向的数据进行填值。实现插值填充数据，那么要求这列上必须得有一些数据才可以，至少2个,会对起点和终点间的NaN进行插值。...NaN值开始将之后的位置全部填充，填充的数值为列上保留数据的最大值最小值之间的浮点数值。...print dg1.transform(f2)[:3] # [:3] 是只打印前三个元素的意思 pandas 时间序列 时间序列数据在金融、经济、神经科学、物理学里都是一种重要的结构化的数据表现形式

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Pandas 学习手册中文第二版：6~10

具体来说，我们将检查： 对序列或数据帧创建和使用索引 用索引选择值的方法 在索引之间移动数据 重新索引 Pandas 对象 对序列或数据帧创建和使用索引 索引可以显式创建，也可以让 Pandas 隐式创建...在本节中，我们将研究其中的许多内容，包括： 在数据帧或序列上执行算术 获取值的计数 确定唯一值（及其计数） 查找最大值和最小值 找到 n 个最小和 n 个最大的值 计算累计值 在数据帧或序列上执行算术...Pandas 函数通常会忽略NaN值，并继续处理该函数，就好像NaN值不属于Series对象的一部分一样。...这验证了NaN被完全忽略，甚至没有被计为Series中的项目。...更具体地说，Pandas 处理NaN值的方式如下： 数据求和将NaN视为 0 如果所有值均为NaN，则结果为NaN 像.cumsum()和.cumprod()这样的方法会忽略NaN值，但会将它们保留在结果数组中

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利用Python计算KS的实例详解

好坏样本累计差异越大，KS指标越大，那么模型的风险区分能力越强。 1、crosstab实现，计算ks的核心就是好坏人的累积概率分布，我们采用pandas.crosstab函数来计算累积概率分布。...ks_calc_cross计算时忽略了NAN，计算得到了数据正确的概率分布，计算的ks与我们手算的ks相同 ks_calc_auc函数由于内置函数无法处理NAN值，直接报错了，所以如果需要ks_calc_auc...ks_calc_2samp计算得到的ks因为searchsorted()函数（有兴趣的同学可以自己模拟数据看下这个函数），会将Nan值默认排序为最大值，从而改变了数据的原始累积分布概率，导致计算得到的ks...总结 在实际情况下，我们一般计算违约概率的ks值，这时是不存在NAN值的。所以以上三种方法计算ks值均可。...但是当我们计算单变量的ks值时，有时数据质量不好，存在NAN值时，继续采用ks_calc_auc和ks_calc_2samp就会存在问题。 解决办法有两个 1. 提前去除数据中的NAN值 2.

4.2K10

Python 数据科学入门教程：Pandas

我倾向于将数据库数据直接倒入 Pandas 数据帧中，执行我想要执行的操作，然后将数据显示在图表中，或者以某种方式提供数据。 最后，如果我们想重新命名其中一列，该怎么办？...为了引用第零列，我们执行fiddy_states[0][0]。 一个是列表索引，它返回一个数据帧。 另一个是数据帧中的一列。...将其替换为静态的东西 - 例如，用-9999替换所有的NaN数据。 由于各种原因，这些选项各有其优点。忽略它不需要我们更多的工作。你可能会出于法律原因选择忽略丢失的数据，或者保留数据的最大完整性。...如果行中包含任意数量的NaN数据，或者如果该行完全是NaN数据，则可以删除这些行。通常，充满NaN数据的行来自你在数据集上执行的计算，并且数据没有真的丢失，只是你的公式不可用。...考虑执行 10 移动均值。 在#3行，我们根本没有 10 个以前的数据点。 因此会形成NaN数据。 你可以把它留在那里，或者用前面的教程中的dropna()来删除它。 另一个有趣的是滚动标准差。

8.9K10

Python数据分析模块 | pandas做数据分析(二):常用预处理操作

在数据分析和机器学习的一些任务里面,对于数据集的某些列或者行丢弃，以及数据集之间的合并操作是非常常见的. 1、合并操作 pandas.merge pandas.merge(left, right, how...left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=(‘_x’, ‘_y’), copy=True, indicator=False) 作用:通过执行一个类似于数据库风格...如果在columns和columns上面进行join,那么indexes就会被忽略.同样,要是在indexes和indexes之间或者indexes和columns之间进行join,那么index也会被忽略...4、处理缺失值 pandas使用浮点数NaN(not a number)表示浮点和非浮点数组中的缺失数据....pandas中,自己传入的np.nan或者是python内置的None值,都会被当做NaN处理,如下例. import numpy as np import pandas as pd s=pd.Series

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精通 Pandas：1~5

一、Pandas 和数据分析简介 在本章中，我们解决以下问题： 数据分析的动机 如何将 Python 和 Pandas 用于数据分析 Pandas 库的描述 使用 Pandas 的好处 数据分析的动机...默认行为是为未对齐的序列结构生成索引的并集。 这是可取的，因为信息可以保留而不是丢失。 在本书的下一章中，我们将处理 Pandas 中缺失的值。 数据帧 数据帧是一个二维标签数组。...数据帧创建 数据帧是 Pandas 中最常用的数据结构。...序列是一维对象，因此对其执行groupby操作不是很有用。 但是，它可用于获取序列的不同行。 groupby操作的结果不是数据帧，而是数据帧对象的dict。...由于并非所有列都存在于两个数据帧中，因此对于不属于交集的数据帧中的每一行，来自另一个数据帧的列均为NaN。

18.7K10

python数据分析——数据的选择和运算

关键技术:使用’ id’键合并两个数据帧，并使用merge()对其执行合并操作。...代码和输出结果如下所示: (2）使用多个键合并两个数据帧： 关键技术:使用’ id’键及’subject_id’键合并两个数据帧,并使用merge()对其执行合并操作。...【例】对于存储在本地的销售数据集"sales.csv" ,使用Python将两个数据表切片数据进行合并 关键技术:注意未选择数据的属性用NaN填充。...： 四、数据运算 pandas中具有大量的数据计算函数,比如求计数、求和、求平均值、求最大值、最小值、中位数、众数、方差、标准差等。...可以采用求和函数sum（），设置参数axis为0，则表示按纵轴元素求和，设置参数axis为1，则表示按横轴元素求和，程序代码如下所示： 均值运算 在Python中通过调用DataFrame对象的mean

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Numpy库的简单用法（2）

函数名 描述 add 数组对应元素相加 subtract 在第二个数组中，将第一个数组中包含的元素去除 multiply 将数组对应元素相乘 divide、floor_divide 除或整除(放弃余数...) power 将第二个数组的元素作为第一个数组对应元素的幂次方 maximum、fmax 逐元素计算最大值，fmax忽略NaN minimum、fmin 逐元素计算最小值，fmin忽略NaN mod...如下面例子： 这样会产生多个问题，如果使用for循环，当数据量很大，速度会很慢，其次当数据为多维时就不行了，下面使用numpy.where为例： 可以对numpy.where灵活运用： （...最小值和最大值 argmin、argmax 最小值和最大值的位置 cumsum 从0开始元素累积和 cumprod 从1开始元素累积积 在编程中，行和列用axis表示，axis=1表示行上计算，axis...=0表示列上计算。

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DataFrame的真正含义正在被杀死，什么才是真正的DataFrame？

拿 pandas 举例子，当创建了一个 DataFrame 后，无论行和列上数据都是有顺序的，因此，在行和列上都可以使用位置来选择数据。...在每列上，这个类型是可选的，可以在运行时推断。从行上看，可以把 DataFrame 看做行标签到行的映射，且行之间保证顺序；从列上看，可以看做列类型到列标签到列的映射，同样，列间同样保证顺序。...提 PyODPS DataFrame 的原因是，我们在几年前就发现，虽然它提供了 pandas-like 的接口，一定程度上让用户能用类似 pandas 的思维解决问题，然而，当用户问我们，如何向后填充数据...在单机真正执行时，根据初始数据的位置，Mars 会自动把数据分散到多核或者多卡执行；对于分布式，会将计算分散到多台机器执行。 Mars DataFrame 保留了行标签、列标签和类型的概念。...因此能够想象如同 pandas 一样，可以在比较大的数据集上根据标签进行筛选。

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【数据分析】数据缺失影响模型效果？是时候需要missingno工具包来帮你了！

如果丢失的数据是由数据帧中的非NaN表示的，那么应该使用np.NaN将其转换为NaN，如下所示。...df.replace('', np.NaN) missingno 库 Missingno 是一个优秀且简单易用的 Python 库，它提供了一系列可视化，以了解数据帧中缺失数据的存在和分布。...在本文中，我们将使用 pandas 来加载和存储我们的数据，并使用 missingno 来可视化数据完整性。...Pandas 快速分析 在使用 missingno 库之前，pandas库中有一些特性可以让我们初步了解丢失了多少数据。...这将返回一个表，其中包含有关数据帧的汇总统计信息，例如平均值、最大值和最小值。在表的顶部是一个名为counts的行。在下面的示例中，我们可以看到数据帧中的每个特性都有不同的计数。

4.7K30

Pandas 秘籍：1~5

明智地排序列名称 最初将数据集导入为数据帧之后要考虑的首要任务之一是分析列的顺序。 这个基本任务经常被忽略，但是可以在分析进行中产生很大的不同。 计算机没有优先选择列顺序，计算也不受影响。...当从数据帧调用这些相同的方法时，它们会立即对每一列执行该操作。 准备 在本秘籍中，我们将对电影数据集探索各种最常见的数据帧属性和方法。...您通常会首先执行一组任务来检查数据吗？ 您是否了解所有可能的数据类型？ 本章首先介绍您第一次遇到新的数据集时可能要执行的任务。 本章通过回答在 Pandas 中不常见的常见问题继续进行。...准备 本秘籍涵盖了 EDA 的一小部分但又是基础部分：以常规方式和系统方式收集元数据和单变量描述性统计信息。 它概述了在首次将任何数据集作为 pandas 数据帧导入时可以执行的一组常见任务。...序列的逻辑与数据帧的逻辑稍有不同，实际上更为复杂。 由于其复杂性，最好避免在序列上仅使用索引运算符本身，而应使用显式的.iloc和.loc索引器。

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NumPy 和 Pandas 数据分析实用指南：1~6 全

定义了涉及nan和inf的算法，但请注意，它可能无法满足您的需求。 定义了一些特殊函数，以帮助避免出现nan或inf时出现的问题。 例如，nansum 在忽略nan的同时计算可迭代对象的总和。...如果我们对这个数组的元素求和，我们得到的是nan，因为nan +都是nan： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-SFx9mnYa-1681367023151)...-a72be99ecdee.png)] 累积总和允许您执行以下操作，而不是对行的全部内容求和： 对第一行求和 然后将第一行和第二行相加 然后第一，第二和第三行 然后是第一第二，第三和第四行，依此类推 接下来可以看到...鉴于apply将在每一列上求值提供的函数，因此应准备接收序列，而applymap将分别在数据帧的每个元素上求值pass函数。...处理 Pandas 数据帧中的丢失数据 在本节中，我们将研究如何处理 Pandas 数据帧中的丢失数据。 我们有几种方法可以检测对序列和数据帧都有效的缺失数据。

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