ES.86: Avoid modifying loop control variables inside the body of raw for-loops ES.86:避免在基本for循环的循环体中修改循环控制变量...外在的循环控制方式应该能够让人正确的推测循环内部正在发生什么。无论在迭代表达式中还是环体内修改循环计数都会增加理解难度甚至引发错误。...标记（循环，译者注）变量可能被修改（非常量参数使用）的情况，包含在迭代表达式中和循环体内部两种情况。
以’r+’模式打开文件允许数据的双向流动（读取和写入），这样你就可以在需要时往文件的末尾附加内容。你也可以指定rb或wb来处理二进制数据（而非文本）。...用索引可以很方便地辨认、校准、访问DataFrame中的数据。索引可以是一列连续的数字（就像Excel中的行号）或日期；你还可以设定多列索引。...索引列并不是数据（即便打印DataFrame对象时你会在屏幕上看到索引）。...在我们的例子中，我们还指定了index=False，这样不会保存索引；默认情况下，.to_excel(...)方法保存A列的索引。 4....以’_’为间隔，连接列表元素。如果不含空白字符，就将原始列名加入列表。
由于 key 不能重复，所以，在 set 中，没有重复的 key。 变量 变量的概念基本上和初中代数的方程变量是一致的，只是在计算机程序中，变量不仅可以是数字，还可以是任意数据类型。...sum = 0 n = 99 while n > 0: sum = sum + n n = n - 2 print(sum) >>> 2500 在循环内部变量 n不断自减，直到变为-...get", params=payload) 此时的 r 是一个 response 对象，我们可以从中获取到相关信息 r.text # 获取响应内容 r.content # 以字节的方式读取响应信息...ndarray 对象 NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。...，可以通过它来在整体上查看数据的全貌，有助于了解数据。
日常工作中以DataFrame使用最为广泛，因为二维的数据本质就是一个有行有列的表格（想一想Excel电子表格和关系型数据库中的二维表）。...()方法，这个方法会返回一个Series对象，它的索引就是原来的Series对象中的值，而每个值出现的次数就是返回的Series对象中的数据，在默认情况下会按照出现次数做降序排列。...） ser9.plot(kind='bar', color=['r', 'g', 'b', 'y']) # x轴的坐标旋转到0度（中文水平显示） plt.xticks(rotation=0) # 在柱状图的柱子上绘制数字...上面的代码连接的是我部署在阿里云上的MySQL数据库，公网IP地址：47.104.31.138，用户名：guest，密码：Guest.618，数据库：hrs，表名：tb_emp，字符集：utf8mb4。...在统计学中，皮尔逊积矩相关系数用于度量两个变量 X 和 Y 之间的相关程度（线性相关），它的值介于-1到1之间。
r^2 越接近1，说明两个变量之间的相关性越强； r^2 越接近0，说明两个变量之间几乎不存在直线相关关系。 ...，表示是否不保留连接轴上的索引，产生一组新索引range(total_length)，默认为False keys 接收sequence，表示与连接对象有关的值，用于形成连接轴向上的层次化索引，默认为None...levels 接收包含多个sequence的list，在指定keys参数后，指定用作层次化索引时各级别中的索引，默认为None names 接收list，在设置了keys和levels参数后，用于创建分层级别的名称...当需要合并的表索引或列名不完全一样时，可以使用join参数选择是内连接还是外连接，在内连接的情况下，仅仅返回索引或列名的重叠部分；在外连接的情况下，则显示索引或列名的并集部分数据，不足的地方则使用空值填补...表示操作的轴向，默认对列进行操作。默认为0 level 接收int或索引名。表示标签所在级别。默认为None as_index 接收bool。表示聚合后的聚合标签是否以DataFrame索引形式输出。
深度特征合成堆叠多个转换和聚合操作（在特征工具的词汇中称为特征基元），以通过分布在许多表中的数据创建特征。 Featuretools有两个主要概念： 第一个是entities，它可被视为单个表。...，索引是由实体中具有唯一元素值的列构成。...也就是说，索引中的每个值必须只出现在表中一次。...所以严格意义上，Boruta并不是我们所需要的自动化特征工程包。 Boruta-py是brouta特征约简策略的一种实现，在该策略中，问题以一种完全相关的方式构建，算法保留对模型有显著贡献的所有特征。...所有特性的性能差异用于计算相对重要性。 Boruta函数通过循环的方式评价各变量的重要性，在每一轮迭代中，对原始变量和影子变量进行重要性比较。
让我们试着得到上图看到的价格。我将首先定义first变量，它将是我们的第一个房子(从house_containers变量中获得)的结构。...在构建能从每个页面获得所有结果的完美for循环之前，我将在下面给出一些示例。 ? 这些例子应该足够你自己做研究了。我仅从摆弄html结构和操作返回值以得到我想要的东西中就学到了很多。...代码由两个for循环组成，它们遍历每个页面中的每个房产。 如果你跟随本文，你会注意到在遍历结果时，我们只是在收集前面已经讨论过的数据。...由于有以“/”分开的卖价和租金同时存在的情况，价格字段比想象中更加复杂。在一些结果中，索引2返回了“Contacte Anunciante”，因此我更新代码，添加if语句以在下一个索引位置查找价格。...您可以在循环中更改变量sapo_url以包含特定的过滤器。只需在浏览器中执行你想要的过滤器并进行搜索。地址栏将刷新并显示带有过滤器的新url。
流程处理 三者都支持基础的顺序执行、判断分支、循环，理论上可进行任意复杂的流程处理，这方面不多讨论，下面重点比较针对集合数据的循环结构是否方便。...-1 } Kotlin的forEachIndexed函数自带序号变量和成员变量，进行集合循环时比较方便，支持下标取记录，可以方便地进行跨行计算。...>= 1000 && it.Amount < 3000} Koltin专业性不足，通常要硬写代码读取CSV，包括事先定义数据结构，在循环函数中手工解析数据类型，整体代码相当繁琐。...简单的取字段功能都这么繁琐，高级些的功能就更麻烦了，比如：按字段序号取、按参数取、获得字段名列表、修改字段结构、在字段上定义键和索引、按字段查询计算。 ...，序表还支持在字段上定义键和索引： Orders.keys@i(OrderID) //定义键，同时建立哈希索引 Orders.find(47) //用索引高速查找 计算函数 Kotlin
②在会员数据库中，以今天为时间界限向前推固定周期（例如1年），得到包含每个会员的会员ID、订单时间、订单金额的原始数据集。一个会员可能会产生多条订单记录。 ③ 数据预计算。... 数据介绍 案例数据是某企业从2015年到2018年共4年的用户订单抽样数据，数据来源于销售系统 数据在Excel中包含5个sheet，前4个sheet以年份为单位存储为单个sheet中，最后一张会员等级表为用户的等级表... 读取数据 查看数据基本情况 数据预处理 通过for循环配合enumerate方法，获得每个可迭代元素的索引和具体值 处理缺失值和异常值只针对订单数据，因此sheet_datas通过索引实现不包含最后一个对象...1]来过滤出包含订单金额>1的记录数，然后替换原来sheet_datas中的dataframe 最后一行代码的目的是在每个年份的数据中新增一列max_year_date，通过each_data['提交日期...汇总所有数据 汇总所有数据: 将4年的数据使用pd.concat方法合并为一个完整的dataframe data_merge，后续的所有计算都能基于同一个dataframe进行，而不用写循环代码段对每个年份的数据单独计算
本文完整代码可在 Github 上找到。 特征工程基本概念 特征工程意味着从现有的数据中构造额外特征，这些特征通常分布在多张相关的表中。...每个实体都必须带有一个索引，它是一个包含所有唯一元素的列。就是说，索引中的每个值只能在表中出现一次。在 clients 数据框中的索引是 client_id，因为每个客户在该数据框中只对应一行。...，因为它只能取 2 个离散的数值，所以在特征工具中，将其看成一个分类变量。...当我们执行聚合操作的时候，我们根据父变量对子表进行分组，并计算每个父亲的儿子的统计量。 为了形式化特征工具中的关联规则，我们仅需指定连接两张表的变量。...clients 表和 loans 表通过 client_id 变量连接，同时 loans 表和 payments 表通过 loan_id 变量连接。
pandas 从统计编程语言 R 中带给 Python 许多好处，特别是数据帧对象和 R 包（例如plyr和reshape2），并将它们放置在一个可在内部使用的 Python 库中。...大型数据集的基于智能标签的切片，花式索引和子集 可以从数据结构中插入和删除列，以实现大小调整 使用强大的数据分组工具聚合或转换数据，来对数据集执行拆分应用合并 数据集的高性能合并和连接 分层索引有助于在低维数据结构中表示高维数据...这非常重要，因为熟悉 Python 的人比 R（更多的统计数据包），获得了 R 的许多数据表示和操作功能，同时完全保留在一个极其丰富的 Python 生态系统中。...许多数据不是免费的，实际上要花费大量金钱。 其中一些可通过公共 API 免费获得，其他一些则通过订阅获得。 您所支付的数据通常更干净，但这并非总是如此。...这允许简单地应用操作，而无需显式地编码连接。 在本章中，我们将研究如何使用Series为变量的测量建模，包括使用索引来检索样本。
随后，列出input_folder文件夹下所有以.tif结尾的文件，并存储在列表中。...读取当前波段的数据，并存储在band_data变量中。随后基于我们给定的像元位置，提取目标像元的数值（位置就是这个[target_row, target_col]）。...此外，为了使得我们保存结果时可以记录每一个数值对应的成像日期，因此需要从文件名中提取日期，并存储在date变量中。 ...接下来，通过time_series_df.at[date, f'Band_{band + 1}']，将像元值存储在DataFrame中，行索引为日期，列名为Band_1、Band_2等；随后，将数据集对象...最后，我们将处理后的时间序列数据保存为Excel表格文件即可。 运行上述代码，我们即可获得多个遥感影像文件中，给定像元位置处，像元数值的时间变化序列，并可以获得其变化值。 至此，大功告成。
大部分时候，你必须只用索引找到一个值，或者只用值找到索引。 然而，在很多情况下，你仍然会有很多不同的数据选择方式供你支配：索引、值、标签等。 在这些不同的方法中，我当然会更喜欢使用当中最快的那种方式。...我在这里使用它们纯粹是为了证明循环内行的速度差异） 错误2：只使用你电脑 CPU 的四分之一 无论你是在服务器上，还是仅仅是你的笔记本电脑，绝大多数人从来没有使用过他们所有的计算能力。...安装 Jupyter 的变量检查器插件。如果你习惯于在 R-Studio 中使用变量检查器，那么你应该知道 R-Studio 现在支持 Python了。...如果您已经在 Jupyter 会话中，您可以随时在不重启的情况下擦除变量，使用 del df2 。...Matplotlib 是由 Pandas 自动导入的，它甚至会在每个 DataFrame 上为你设置一些图表配置。既然已经为你在 Pandas 中内置了它，那就没有必要再为每张图表导入和配置了。
本文完整代码可在 Github 上找到。 特征工程基本概念 特征工程意味着从现有的数据中构造额外特征，这些特征通常分布在多张相关的表中。...每个实体都必须带有一个索引，它是一个包含所有唯一元素的列。就是说，索引中的每个值只能在表中出现一次。在 clients 数据框中的索引是 client_id，因为每个客户在该数据框中只对应一行。...当我们执行聚合操作的时候，我们根据父变量对子表进行分组，并计算每个父亲的儿子的统计量。 为了形式化特征工具中的关联规则，我们仅需指定连接两张表的变量。...clients 表和 loans 表通过 client_id 变量连接，同时 loans 表和 payments 表通过 loan_id 变量连接。...深度特征合成可以依次叠加特征基元：「聚合」，它们在多张表间的一对多关联中起作用，以及「转换」，是应用于单张表中一或多列以从多张表中构造新的特征的函数。
describe方法默认只给出数值型变量的常用统计量，要想对DataFrame中的每个变量进行汇总统计，可以将其中的参数include设为all。...df["编号"].replace(r'BA.$', value='NEW', regex=True, inplace = True) 输出： 在Pandas模块中， 调⽤rank()⽅法可以实现数据排名...，此时DataFrame或Series类型的数据不再是连续的索引，可以使用reset_index()重置索引。...df.rename(columns={'mark': 'sell'}, inplace=True) 输出： 行列转置，我们可以使用T属性获得转置后的DataFrame。...今天我们盘点了66个Pandas函数合集，但实际还有很多函数在本文中没有介绍，包括时间序列、数据表的拼接与连接等等。此外，那些类似describe()这种大家非常熟悉的方法都省去了代码演示。
换句话说，DataFrame看起来很像SAS数据集（或关系表）。下表比较在SAS中发现的pandas组件。 ? 第6章，理解索引中详细地介绍DataFrame和Series索引。...在SAS例子中，我们使用Data Step ARRAYs 类同于 Series。 以创建一个含随机值的Series 开始： ? 注意：索引从0开始。...Series由整数值索引，并且起始位置是0。 ? SAS示例使用一个DO循环做为索引下标插入数组。 ? 返回Series中的前3个元素。 ? 该示例有2个操作。...注意DataFrame的默认索引（从0增加到9）。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。...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。
") # 使用列索引和str.contains()函数 # 创建判断"店铺名称"列中的数据包含"鱼"的判断条件，并赋值给变量fishpot fishpot = df[df["店铺名称"].str.contains...hotpot.csv") # 使用列索引和str.contains()函数 # 创建判断"店铺名称"列中的数据包含"鱼"的判断条件，并赋值给变量fishpot fishpot = df[df["店铺名称..."].str.contains("鱼")] # 将店铺名称设置为行索引，将新的Dataframe赋值给变量fishpot2 fishpot2 = fishpot.set_index("店铺名称")...函数会打印这个评分最高的行索引 6.索引的重置 （1）我们获得这个店铺的名称之后，这个还需要还原为dataframe格式，也就是二维的列表格式，这个时候我们需要使用reset_index()函数进行这个索引的重置...df = pd.read_csv("/Users/feifei/hotpot.csv") # 使用列索引和str.contains()函数 # 创建判断"店铺名称"列中的数据包含"鱼"的判断条件，并赋值给变量
2.2 筛选特定的行 在输入文件筛选出特定行的三种方法： 行中的值满足某个条件 行中的值属于某个集合 行中的值匹配正则表达式 从输入文件中筛选出特定行的通用代码结构： for row in filereader...，在一个输入文件集合中迭代，并使用glob模块和os模块中的函数创建输入文件列表以供处理。...循环语句对于列表中每个输入文件执行下面缩进的各行代码。...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。
以加法为例，它会匹配索引相同（行和列）的进行算术运算，再将索引不匹配的数据视作缺失值，但是也会添加到最后的运算结果中，从而组成加法运算的结果。...它是人为虚设的变量，通常取值为 0 或 1，来反映某个变量的不同属性。 哑变量的处理过程实际上就是分类型特征的值的编码过程。...()函数和pandas.DataFrame.join()方法，多表的连接要把被连接的 df 名称以列表的形式传入 pd.merge(df1,df2,on=‘column_name’) pd.merge...数据横向、纵向堆叠：pandas.concat([],axis=,join=)（可以通过 keys 来在合并轴上创建层次索引） s1=pd.DataFrame( { 'height...窗口函数 在实际应用过程中，我们可能会存在对整个 df 的局部数据进行统计分析的场景，这时就需要用到所谓的“窗口函数”,可以理解为在整体数据集上创建窗口来进行运算，pd 中提供的几种窗口函数有： rolling
，start和end是提前设置好的网格变量（在集算器的程序——网格参数处可以设置。）...耗时esproc0.003python0.020 7.统计各等级在各个项目上的人数合计 题目介绍：sports表中存放有各个项目（短跑，长跑，跳远，跳高，铅球）的成绩（优秀，良好，及格，不及格），数据如下...我们的目的是统计出各个等级在各个项目上的人数。...A3中 A7: A.pivot(g,…;F,V;Ni:N'i,…)，以字段/表达式g为组，将每组中的以F和V为字段列的数据转换成以Ni和N'i为字段列的数据，以实现行和列的转换。...另外python中的merge函数不支持差集计算（或许其他函数支持），造成在第四例中特别麻烦。python pandas的dataframe结构是按列进行存储的，按行循环时就显得特别麻烦。
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