第4章 pandas数据获取 完整参考： 数据导入与预处理-第4章-pandas数据获取 1.1 数据获取 1.1.1 概述 数据经过采集后通常会被存储到Word、Excel、JSON等文件或数据库中...本章主要为大家介绍如何从多个渠道中获取数据，为预处理做好数据准备。...header：表示指定文件中的哪一行数据作为DataFrame类对象的列索引，默认为0，即第一行数据作为列索引。...names：表示DataFrame类对象的列索引列表,当names没被赋值时，header会变成0，即选取数据文件的第一行作为列名；当 names 被赋值，header 没被赋值时，那么header会变成...header：表示指定文件中的哪一行数据作为DataFrame类对象的列索引。 names：表示DataFrame类对象的列索引列表。
我们可以定义一个由 10 个数字序列组成的伪时间序列数据集，该例子中，DataFrame 中的单个一列如下所示： 运行该例子，输出时间序列数据，每个观察要有对应的行指数。...这起到了通过在末尾插入新的行，来拉起观察的作用。下面是例子： 运行该例子显示出，新的一列的最后一个值是一个 NaN 值。可以看到，预测列可被作为输入 X，第二行作为输出值 (y)。...该函数有四个参数： Data:作为一个列表或 2D NumPy 阵列的观察序列。必需。 n_in: 作为输入 X 的 lag observation 的数量。...一步的单变量预测 在时间序列预测中，使用滞后观察（比如 t-1）作为输入变量来预测当前时间不，是通用做法。这被称为一步预测（one-step forecasting）。...这时有对多个不同度量（measure）的观察，以及我们对预测其中的一个或更多的兴趣。比如说，也许有两组时间序列观察 obs1 和 obs2 ，我们想要预测其中之一，或者两个都预测。
本教程包含： 如何创建把时间序列数据集转为监督学习数据集的函数； 如何让单变量时间序列数据适配机器学习 如何让多变量时间序列数据适配机器学习 时间序列 vs....我们可以定义一个由 10 个数字序列组成的伪时间序列数据集，该例子中，DataFrame 中的单个一列如下所示： from pandas import DataFrame df = DataFrame(...一步的单变量预测 在时间序列预测中，使用滞后观察（比如 t-1）作为输入变量来预测当前时间不，是通用做法。这被称为一步预测（one-step forecasting）。...输出变量在最右边进行预测。...这时有对多个不同度量（measure）的观察，以及我们对预测其中的一个或更多的兴趣。比如说，也许有两组时间序列观察 obs1 和 obs2 ，我们想要预测其中之一，或者两个都预测。
我们可以定义一个由 10 个数字序列组成的伪时间序列数据集，该例子中，DataFrame 中的单个一列如下所示： 运行该例子，输出时间序列数据，每个观察要有对应的行指数。...这起到了通过在末尾插入新的行，来拉起观察的作用。下面是例子： 运行该例子显示出，新的一列的最后一个值是一个 NaN 值。可以看到，预测列可被作为输入 X，第二行作为输出值 (y)。...该函数有四个参数： Data: 作为一个列表或 2D NumPy 阵列的观察序列。必需。 n_in: 作为输入 X 的 lag observation 的数量。...一步的单变量预测 在时间序列预测中，使用滞后观察（比如 t-1）作为输入变量来预测当前时间不，是通用做法。这被称为一步预测（one-step forecasting）。...这时有对多个不同度量（measure）的观察，以及我们对预测其中的一个或更多的兴趣。比如说，也许有两组时间序列观察 obs1 和 obs2 ，我们想要预测其中之一，或者两个都预测。
这种列表推导式的写法可以简化列表的操作，将多维列表展开为一维列表，便于处理和使用其中的元素。 第三行的C是什么意思？¶ 在第三行的列表推导式中，c 是一个临时变量，用于表示每个子列表 b 中的元素。...在列表推导式的语法中，可以使用变量来表示正在遍历的元素。...遍历字符串y中的每个字符，并使用d.get(ch, 0)获取字符ch在字典d中的值，如果字符不存在，则返回默认值0。 将字符ch作为键，将其对应的值加1，并更新字典d。...可以在不同的操作中多次使用axis参数，以便同时在多个轴上进行操作。例如，np.sum(a, axis=(0,2))表示同时在第一个轴（行）和第三个轴上进行求和操作。个轴上进行求和操作。...取而代之的是使用更通用和灵活的MultiIndex技术，将多个DataFrame对象组合在一起。 因此，在较新的Pandas版本中，主要的数据结构是Series和DataFrame。
在两个计算框架下，都支持了多种实现获取指定列的方式，但具体实现还是有一定区别的。 01 pd.DataFrame获取指定列 在pd.DataFrame数据结构中，提供了多种获取单列的方式。...的方式，但要求该列名称符合一般变量名命名规范，包括不能以数字开头，不能包含空格等特殊字符； df['A']：即以方括号加列名的形式提取，这种方式容易理解，因为一个DataFrame本质上可以理解为Python...当方括号内用一个列名组成的列表时，则意味着提取结果是一个DataFrame子集； df.loc[:, 'A']：即通过定位符loc来提取，其中逗号前面用于定位目标行，此处用:即表示对行不限定；逗号后面用于定位目标列...类似，只不过iloc中传入的为整数索引形式，且索引从0开始；仍与loc类似，此处传入单个索引整数，若传入多个索引组成的列表，则仍然提取得到一个DataFrame子集。...在Spark中，提取特定列也支持多种实现，但与Pandas中明显不同的是，在Spark中无论是提取单列还是提取单列衍生另外一列，大多还是用于得到一个DataFrame，而不仅仅是得到该列的Column类型
.*\"", line)) 这里，我们先使用之前的做法通过 re.findall() 得到了包含 From:.* 模式的行的列表。接下来，我们遍历这个列表。...在第一个引号匹配后，.* 会获取这一行中下一个引号前的所有字符。当然，该模式中的下一个引号也经过了转义。这让我们可以得到引号之中的名称。...我们返回一个字符串列表并为其分配一个变量，其中每个字符串都包含了 From: 字段的内容。接下来我们遍历整个列表，寻找电子邮箱地址。...用 for 循环获取每个名称和地址 现在，我们处理 contents 列表中的电子邮件。...但是，首先我们需要了解一下方括号 [ ] 在正则表达式中的含义。 [ ] 匹配放置于其中的任意字符。比如如果我们想在一个字符串中查找 a、b 或 c，我们可以使用 [abc] 作为模式。
它不处理原因或关系，通常用于描述或聚合数据以及在其中查找模式。 多元分析是一种建模技术，其中存在两个或多个影响实验结果的输出变量。...包含 Python 代码的单元在该内核中执行，结果作为 HTML 添加到笔记本中。 双击任何单元格将使该单元格可编辑。...我们将研究的技术如下： 使用 NumPy 函数的结果 使用包含列表或 Pandas Series对象的 Python 字典中的数据 使用 CSV 文件中的数据 在检查所有这些内容时，我们还将检查如何指定列名...文件的第一行包含每个变量/列的名称，其余 500 行代表 500 种不同股票的值。...使用.drop()删除行 DataFrame的.drop()方法可用于删除行。 .drop()方法获取要删除的索引标签列表，并返回DataFrame的副本，其中删除了指定的行。
可以认为DataFrames是包含行和列的二维数组索引。好比Excel单元格按行和列位置寻址。 换句话说，DataFrame看起来很像SAS数据集（或关系表）。...在SAS PROC CONTENTS的输出中，通常会发现同样的信息。 ? ? 检查 pandas有用于检查数据值的方法。DataFrame的.head()方法默认显示前5行。....这类似于SAS中的自动变量n。随后，我们使用DataFram中的其它列作为索引说明这。 下面是SAS程序打印一个带Sec_of_Driver和Time变量的数据集的前10个观察数。...thresh参数允许您指定要为行或列保留的最小非空值。在这种情况下，行"d"被删除，因为它只包含3个非空值。 ? ? 可以插入或替换缺失值，而不是删除行和列。....在删除缺失行之前，计算在事故DataFrame中丢失的记录部分，创建于上面的df。 ? DataFrame中的24个记录将被删除。
相反地，我们先人工挑选语料库的相对靠前的一些邮件作为测试文件。本教程不打算每次都展示上千行的结果，每次都打印其中的一部分作为测试。这可能会让人感到恼怒。你可以使用整个语料库，也可以使用我们的测试文件。...看起来添加很多点可以获得行中我们想要的剩余部分。但这是冗余的而且我们不知道要敲多少个点。这就是很有用的*的由来。 * 匹配其左侧表达式的0个或多个模式的实例。这意味它寻找重复模式。...我们使用re.findall() 返回包含"From:.*" 模式的列表，就像我们以前做的那样。为了简洁起见 我们给match 变量赋以上述操作的结果。接下来，我们迭代列表。...在第一个引号匹配之后，.* 获取行中直到下一个转义的引号的所有字符。获取引号内的名字。每个名字都在方括号内打印出，因为re.findall 以列表形式返回匹配内容。如果我们需要获取电子邮件地址呢？...我们返回一个字符串列表，每个字符串包含From: 字段的内容，并将其赋给变量。接下来的通过遍历这个列表来查找邮件的地址。
Python中著名的数据分析库Panda Pandas库是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建，也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的，其中Series...由head()方法我们可以发现数据中包含了数值变量、非数值变量，我们首先可以利用dtypes方法查看DataFrame中各列的数据类型，用select_dtypes方法将数据按数据类型进行分类。...一般来说，移除一些空值数据可以使用dropna方法， 当你使用该方法后，检查时发现 dropna() 之后几乎移除了所有行的数据，一查Pandas用户手册，原来不加参数的情况下， dropna() 会移除所有包含空值的行...移除proxy_host字段或srcip字段没有值的行 ? 移除所有行字段中有值属性小于10的行 5 统计分析 再对数据中的一些信息有了初步了解过后，原始数据有22个变量。...从分析目的出发，我将从原始数据中挑选出局部变量进行分析。这里就要给大家介绍pandas的数据切片方法loc。
数据清洗则是将整合好的数据去除其中的错误和异常。 本期利用之前获取的网易云音乐用户数据，来操作一番。 / 01 / 数据整合 首先读取数据。...可以直接用列名选择，也可以通过ix、iloc、loc方法进行选择行、列。 ix方法可以使用数值或者字符作为索引来选择行、列。 iloc则只能使用数值作为索引来选择行、列。...只不过ix和loc方法，行索引是前后都包括的，而列索引则是前包后不包(与列表索引一致)。 iloc方法则和列表索引一致，前包后不包。...按用户年龄降序排序,last表示缺失值数据排在最后面(first) print(df.sort_values('age', ascending=False, na_position='last')) # 多个排序变量...其中Pandas的qcut函数提供了分箱的实现方法，默认是实现等宽分箱。
本文介绍的Pandas中关于数据变换的基本操作包括轴向旋转（6.2.2小节）、分组与聚合（6.2.3小节）、哑变量处理（6.2.4小节）和面元划分（6.2.5小节）。...此函数不支持数据聚合，多个值将导致列中的MultiIndex。...获取DataFrameGroupBy的数据： # 通过列表生成器 获取DataFrameGroupBy的数据 result = dict([x for x in groupby_obj])['A']...# 字典中包含多个DataFrame result 输出为： 通过groups获取内容 # 查看全部分组内容 df_obj.groupby(["key"]).groups 输出为：...cut()函数会返回一个Categorical类对象，该对象可以被看作一个包含若干个面元名称的数组，通过categories属性可以获取所有的分类，即每个数据对应的面元。
pdpipe作为专门针对pandas进行流水线化改造的模块，为熟悉pandas的数据分析人员书写优雅易读的代码提供一种简洁的思路，本文就将针对pdpipe的用法进行介绍。...2.2.1 basic_stages basic_stages中包含了对数据框中的行、列进行丢弃/保留、重命名以及重编码的若干类： ColDrop: 这个类用于对指定单个或多个列进行丢弃...图19 ApplyToRows: 这个类用于实现pandas中对行的apply操作，传入的计算函数直接处理每一行，主要参数如下： func：传入需要计算的函数，对每一行进行处理 colname...图23 2.2.3 text_stages text_stages中包含了对数据框中文本型变量进行处理的若干类，下文只介绍其中我认为最有用的： RegexReplace: 这个类用于对文本型列进行基于正则表达式的内容替换... 这是我们在2.1中举例说明使用到的创建pipeline的方法，直接传入由按顺序的pipeline组件组成的列表便可生成所需pipeline，而除了直接将其视为函数直接传入原始数据和一些辅助参数（如
pdpipe作为专门针对pandas进行流水线化改造的模块，为熟悉pandas的数据分析人员书写优雅易读的代码提供一种简洁的思路，本文就将针对pdpipe的用法进行介绍。...2.2.1 basic_stages basic_stages中包含了对数据框中的行、列进行丢弃/保留、重命名以及重编码的若干类： ColDrop: 这个类用于对指定单个或多个列进行丢弃，其主要参数如下...（即独热处理），效果等价于pandas中的get_dummies，主要参数如下： columns：str或list，用于指定需要进行哑变量处理的列名，默认为None，即对全部类别型变量进行哑变量处理 dummy_na...：bool型，决定是否将缺失值也作为哑变量的一个类别进行输出，默认为False即忽略缺失值 exclude_columns：list，当columns参数设置为None时，这个参数传入的列名列表中指定的列将不进行哑变量处理...，下文只介绍其中我认为最有用的： RegexReplace: 这个类用于对文本型列进行基于正则表达式的内容替换，其主要参数如下： columns：str型或list型，传入要进行替换的单个或多个列名
当通过对象遍历分组时，将为您提供一个元组，其中包含组名和数据帧，而没有分组列。 在步骤 6 中，此元组在for循环中解包为变量name和group。...它最多包含五个参数，其中两个参数对于理解如何正确重塑数据至关重要： id_vars是您要保留为列且不重塑形状的列名列表 value_vars是您想要重整为单个列的列名列表 id_vars或标识变量保留在同一列中...要整理这样的数据集，我们必须使用 pandas str访问器来操作列，该访问器包含用于字符串处理的其他方法。 准备 在本秘籍中，我们将首先确定所有变量，其中一些变量将被连接在一起作为列名。...当False时，返回单个列，其中包含所有段的列表。 在第 4 步中重命名列之后，我们需要再次使用str访问器。 有趣的是，索引运算符可用于选择或分割字符串段。.../img/00314.jpeg)] plot_objects变量是一个元组，其中包含一个数字作为其第一个元素，并包含一个 Numpy 数组作为其第二个元素： >>> plot_objects[1] array
pandas提供drop函数根据行索引或列标题来丢弃行或列，提供iloc函数根据行索引选取一个单独行作为列索引，提供reindex函数为数据框重新生成索引。...pandas的read_csv函数可以指定输入文件不包含标题行，并可以提供一个列标题列表。...最后，对于第三个值，使用内置的len 函数计算出列表变量header 中的值的数量，这个列表变量中包含了每个输入文件的列标题列表。我们使用这个值作为每个输入文件中的列数。...最后，在第15 行代码打印了每个文件的信息之后，第17 行代码使用file_counter 变量中的值显示出脚本处理的文件的数量。...2.7 从多个文件中连接数据 pandas可以直接从多个文件中连接数据。
操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。 ?...包含值的列将转换为两列：一列用于变量（值列的名称），另一列用于值（变量中包含的数字）。 ? 结果是ID列的值（a，b，c）和值列（B，C）及其对应值的每种组合，以列表格式组织。...当一列爆炸时，其中的所有列表将作为新行列在同一索引下（为防止发生这种情况， 此后只需调用 .reset_index（）即可）。...合并不是pandas的功能，而是附加到DataFrame。始终假定合并所在的DataFrame是“左表”，在函数中作为参数调用的DataFrame是“右表”，并带有相应的键。...由于每个索引/行都是一个单独的项目，因此串联将其他项目添加到DataFrame中，这可以看作是行的列表。
而对于多变量时间序列，则可以使用带有多列的二维 Pandas DataFrame。然而，对于带有概率预测的时间序列，在每个周期都有多个值的情况下，情况又如何呢？...尽管 Pandas 仍能存储此数据集，但有专门的数据格式可以处理具有多个协变量、多个周期以及每个周期具有多个样本的复杂情况。 图(1) 在时间序列建模项目中，充分了解数据格式可以提高工作效率。...时间：时间索引，如上例中的 143 周。 维度：多元序列的 "列"。 样本：列和时间的值。在图（A）中，第一周期的值为 [10,15,18]。这不是一个单一的值，而是一个值列表。...，其中每个字典包含 start 关键字代表时间索引，以及 target 关键字代表对应的值。...在沃尔玛商店的销售数据中，包含了时间戳、每周销售额和商店 ID 这三个关键信息。因此，我们需要在输出数据表中创建三列：时间戳、目标值和索引。
再看一些类似教条式的规范： 为什么不要用 list 、range 等等这些作为变量名字？ 为什么自定义函数中的默认值参数，不要用 列表 等可变类型？ 本文的内容能帮助你理解这些知识点。...Python 在背后做了许多事情，姑且想象他有一个"对象区"，保存了这个列表： 你可以把对象看作是多个数据的组合(数据结构) 一个列表就是一个对象 不仅仅是列表，诸如 int、str 这些基本的数据，...既然函数本身也是对象，自然可以有多个变量同时指向他： 现在2个变量都能调用同一个函数 用2个变量指向同一个函数，好像没有多大用处。实际上，这能让我们随意把某个函数传递到其他函数中。...比如，在 pandas 中到处可见这种情况： 任何的现代编程语言，基本都具备这种把函数到处传递的机制 ---- 刚刚说到，自定义函数里面的代码作为数据被保存在函数对象中。...]) ，因此进入行2时，data.append 是针对行6生成的列表对象 行7：与行5同理，行2是对参数 data的默认列表对象操作 ---- 导入包也是在定义变量 平时导入 pandas 或 numpy
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
