分类 分类的目的是提高性能和内存的使用率 用整数表示的方法称为分类或者字典编码表示法，不同值的数组称为分类、字典或者数据集。...分类计算 面元函数qcut函数返回类Categories对象：pd.qcut(draws, 4) 通过labels标签实现汇总 groupby提取汇总信息 import numpy as np import...apple 6 orange 2 dtype: int64 数据系统使用包含不同值的维表Dimension Table ，将主要的参数存储为引用维表整数键 take()方法：分类...通过使用pandas.qcut面元函数，返回pandas.Categorical 创建面元 通过面元提取数据 np.random.seed(12345) draws = np.random.randn(...c 3 d 4 a 5 b 6 c 7 d dtype: category Categories (5, object): [a, b, c, d, e] # 统计每个类的分类值
第 120 篇文章，本文大约 1200 字，阅读大约需要 3 分钟 今天这篇文章主要是介绍在特征工程中，对数值型特征进行分桶操作的方法。...---- 简介 分桶是离散化的常用方法，将连续型特征离线化为一系列 0/1 的离散特征； 当数值特征跨越不同的数量级的时候，模型可能会只对大的特征值敏感，这种情况可以考虑分桶操作。...使用模型找到最佳分桶，比如聚类，将特征分成多个类别，或者树模型，这种非线性模型天生具有对连续型特征切分的能力，利用特征分割点进行离散化。...样本标签输出变化很大的情况； 每个桶内都有足够的样本，如果样本太少，随机性太大，不具有统计意义上的说服力； 每个桶内的样本进行分布均匀； 等距分桶 对于等距分桶的操作： 当数字跨越多个数量级时，最好用10...pandas.qcut 将数据映射到所需数量的分位数。
等宽法 等宽法将属性的值域从最小值到最大值划分成具有相同宽度的区间，具体划分多少个区间由数据本身的特点决定，或者由具有业务经验的用户指定 等频法 等频法将相同数量的值划分到每个区间，保证每个区间的数量基本一致...() 2.3.1.1 分组操作 pandas中使用groupby()方法根据键将原数据拆分为若干个分组。...使用pandas的groupby()方法拆分数据后会返回一个GroupBy类的对象，该对象是一个可迭代对象，它里面包含了每个分组的具体信息，但无法直接被显示。...在使用agg方法中，还经常使用重置索引+重命名的方式： # 初始化分组DF import pandas as pd df_obj = pd.DataFrame({'a': [0, 1, 2, 3, 4...什么是哑变量 哑变量又称虚拟变量、名义变量等，它是人为虚设的变量，用来反映某个变量的不同类别，常用的取值为0和1。需要说明的是，0和1并不代表数量的多少，而代表不同的类别。
count，它计算每个组中的非空值的数量： In [31]: df.groupby("key1").count() Out[31]: key2 data1 data2 key1 a...作为分组键传递的任何函数将针对每个索引值（或者如果使用axis="columns"则是每个列值）调用一次，返回值将用作分组名称。...在前面的示例中，您可以看到生成的对象具有从组键形成的分层索引，以及原始对象的每个部分的索引。...许多季度数据是相对于财年结束报告的，通常是一年中的 12 个月的最后一个日历日或工作日。因此，期间 2012Q4 根据财年结束日期的不同具有不同的含义。...如果您尚未安装 SciPy，可以使用 conda 或 pip 进行安装： conda install scipy 11.8 结论 时间序列数据需要不同类型的分析和数据转换工具，与我们在之前章节中探讨过的其他类型数据不同
2 df.tail() 查询数据的末尾5行 3 pandas.qcut() 基于秩或基于样本分位数将变量离散化为等大小桶 4 pandas.cut() 基于分位数的离散化函数 5 pandas.date_range...举例：使用iloc按位置区域提取数据 df_inner.iloc[:3,:2] #冒号前后的数字不再是索引的标签名称，而是数据所在的位置，从0开始，前三行，前两列。...() 针对各列的多个统计汇总，用统计学指标快速描述数据的概要 6 .sum() 计算各列数据的和 7 .count() 非NaN值的数量 8 .mean( ) 计算数据的算术平均值 9 .median(...() 根据数据分析对象的特征，按照一定的数值指标，把数据分析对象划分为不同的区间部分来进行研究，以揭示其内在的联系和规律性。...，包括每个字段的名称、非空数量、字段的数据类型 4 .isnull() 返回一个同样长度的值为布尔型的对象（Series或DataFrame），表示哪些值是缺失的 举例：查看数据表基本信息（维度、列名称
() 计算每个组的中位数 min() 计算每个组中的最小值 nunique() 计算每个组中唯一值的数量 prod() 计算每个组中值的乘积 quantile() 计算每个组中值的给定分位数 sem()...如果不同组的结果具有不同的 dtype，则将以与DataFrame构造相同的方式确定公共 dtype。...() 计算每个组的中位数 min() 计算每个组中的最小值 nunique() 计算每个组中唯一值的数量 prod() 计算每个组中值的乘积 quantile() 计算每个组中值的给定分位数 sem()...).sum() Out[217]: A key 1.0 3 2.0 4 NaN 8 使用有序因子进行分组 以 pandas 的Categorical类的实例表示的分类变量可以用作分组键。...).sum() Out[217]: A key 1.0 3 2.0 4 NaN 8 使用有序因子分组 表示为 pandas 的 Categorical 类实例的分类变量可以用作分组键。
大数据的处理流程 2 DataSet & DataStream Flink具有特殊类DataSet和DataStream来表示程序中的数据。 可以将它们视为可以包含重复项的不可变数据集合。...在DataSet的情况下，数据是有限的 而对于DataStream，元素的数量可以是无限的 这些集合在某些关键方面与常规Java集合不同。...如果要“导航”到嵌套的Tuple2中，则必须使用下面解释的字段表达式键。...Types 7.1 元组 and Case 类 7.1.1 Java版本 元组是包含固定数量的具有各种类型的字段的复合类型。...和Scala元组是case类的特例）是包含固定数量的具有各种类型的字段的复合类型。
下表是经过优化的groupby方法: 在使用groupby进行分组后，可以使用以下聚合函数进行数据聚合： count()：计算每个分组中的非缺失值的数量。...max()：计算每个分组中的所有值的最大值。 std()：计算每个分组中的所有值的标准差。 var()：计算每个分组中的所有值的方差。 size()：计算每个分组中的元素数量。...关键技术: groupby函数和agg函数的联用。 在我们用pandas对数据进行分组聚合的实际操作中,很多时候会同时使用groupby函数和agg函数。...,'mean']} df.groupby('Country').agg(df_age) 在我们对数据进行聚合的过程中，除了使用sum（）、max ()等系统自带的聚合函数之外,大家也可以使用自己定义的函数...关键技术:如果传给apply的函数能够接受其他参数或关键字,则可以将这些内容放在函数名后面一并传入： 示例三 【例15】在apply函数中设置禁止分组键。
list 的索引，值为 list 的索引值 分组 Pandas 提供了 DataFrame.groupby()方法，按照指定的分组键，将具有相同键值的记录划分为同一组，将具有不同键值的记录划分到不同组...Timedelta–不同单位的时间 Timedelta 是时间相关的类中的一个异类，不仅能够使用正数，还能够使用负数表示单位时间，例如 1 秒，2 分钟，3 小时等。...使用 Timedelta 类，配合常规的时间相关类能够轻松实现时间的算术运算。目前 Timedelta 函数中时间周期中没有年和月。所有周期名称，对应单位及其说明如下表所示。...用户也可以使用 pandas.DataFrame.quantile()方法获得特征的具有相同位置间隔的不同分位数，使用pandas.cut()方法按照各个分位数切割区间，设计等频法离散化连续数据。...、类的数量、记录数量最多的类、记录数量最多的类的记录数量。
生成的“分组”对象可用于分别对每个组执行操作和计算。 例 在下面的示例中，我们使用 groupby（） 函数按“名称”列对记录进行分组。然后，我们使用 mean（） 函数计算每个学生的平均分数。...Python 中的集合模块提供了一个 defaultdict 类，它是内置 dict 类的子类。...第二行代码使用键（项）访问组字典中与该键关联的列表，并将该项追加到列表中。 例 在下面的示例中，我们使用了一个默认词典，其中列表作为默认值。...例 在下面的示例中，我们使用了 itertools 模块中的 groupby（） 函数。在应用 groupby（） 函数之前，我们使用 lambda 函数根据日期对事件列表进行排序。...groupby（） 函数根据日期对事件进行分组，我们迭代这些组以提取事件名称并将它们附加到 defaultdict 中相应日期的键中。生成的字典显示分组记录，其中每个日期都有一个事件列表。
一、先准备要使用的类： 1、Person类： class Person { public string Name { set; get; } public...其实，ToLookUp具有GroupBy一样的分组功能，我们要LookUp的集合为source，集合内每个元素的类型为TSource，这里第一个参数keySelector的类型为Func类的Gender属性，因此，以上会按照Gender（性别）进行LookUp，我们使用两个嵌套的foreach循环将分组的内容打印到控制台。...请参考 [C#] LINQ之GroupBy 中的第二种用法。...请参考 [C#] LINQ之GroupBy 中的第五种用法。
，并且通过使用指定的函数对每个组中的元素进行投影。...，并且从每个组及其键中创建结果值。...，并且从每个组及其键中创建结果值。...，并且从每个组及其键中创建结果值。...，并且从每个组及其键中创建结果值。
Flink程序可以在各种环境中运行，独立运行或嵌入其他程序中。执行可以在本地JVM中执行，也可以在许多计算机的集群上执行。示例程序以下程序是WordCount的完整工作示例。...该函数将分区作为Iterable流来获取，并且可以生成任意数量的结果值。每个分区中的数据元数量取决于并行度和先前的 算子操作。...在大多数情况下，基于散列的策略应该更快，特别是如果不同键的数量与输入数据元的数量相比较小（例如1/10）。ReduceGroup将一组数据元组合成一个或多个数据元。...在大多数情况下，基于散列的策略应该更快，特别是如果不同键的数量与输入数据元的数量相比较小（例如1/10）。Join通过创建在其键上相等的所有数据元对来连接两个数据集。...在开发中，我们经常直接使用接收器对数据源进行接收。
Flink程序可以在各种环境中运行，独立运行或嵌入其他程序中。执行可以在本地JVM中执行，也可以在许多计算机的集群上执行。 示例程序 以下程序是WordCount的完整工作示例。...该函数将分区作为Iterable流来获取，并且可以生成任意数量的结果值。每个分区中的数据元数量取决于并行度和先前的 算子操作。...在大多数情况下，基于散列的策略应该更快，特别是如果不同键的数量与输入数据元的数量相比较小（例如1/10）。 ReduceGroup 将一组数据元组合成一个或多个数据元。...在大多数情况下，基于散列的策略应该更快，特别是如果不同键的数量与输入数据元的数量相比较小（例如1/10）。 Join 通过创建在其键上相等的所有数据元对来连接两个数据集。...一旦程序经过测试，源和接收器可以很容易地被读取/写入外部数据存储（如HDFS）的源和接收器替换。 在开发中，我们经常直接使用接收器对数据源进行接收。
/ sortBy(,ascending=True) 将RDD按照参数选出的指定数据集的键进行排序.使用groupBy 和 sortBy的示例:#求余数，并按余数，对原数据进行聚合分组#...x, y: x+y)#返回10 fold(zeroV, ) 使用给定的func和zeroV把RDD中的每个分区的元素集合，然后把每个分区聚合结果再聚合;和reduce类似，但是不满足交换律需特别注意的是...(assscending=True) 把键值对RDD根据键进行排序,默认是升序这是转化操作 连接操作 描述 连接操作对应SQL编程中常见的JOIN操作，在SQL中一般使用 on 来确定condition...如果左RDD中的键在右RDD中存在，那么右RDD中匹配的记录会和左RDD记录一起返回。 rightOuterJoin() 返回右RDD中包含的所有元素或记录。...如果右RDD中的键在左RDD中存在，那么左RDD中匹配的记录会和右RDD记录一起返回。 fullOuterJoin() 无论是否有匹配的键，都会返回两个RDD中的所有元素。
,size_16,color_FFFFFF,t_70]2 DataSet & DataStream Flink具有特殊类DataSet和DataStream来表示程序中的数据。...可以将它们视为可以包含重复项的不可变数据集合。 在DataSet的情况下，数据是有限的 而对于DataStream，元素的数量可以是无限的 这些集合在某些关键方面与常规Java集合不同。...如果要“导航”到嵌套的Tuple2中，则必须使用下面解释的字段表达式键。...Types 7.1 元组 and Case 类 7.1.1 Java版本 元组是包含固定数量的具有各种类型的字段的复合类型。...和Scala元组是case类的特例）是包含固定数量的具有各种类型的字段的复合类型。
12.1 分类数据 这一节介绍的是pandas的分类类型。我会向你展示通过使用它，提高性能和内存的使用率。我还会介绍一些在统计和机器学习中使用分类数据的工具。...背景和目的 表中的一列通常会有重复的包含不同值的小集合的情况。...在数据仓库中，最好的方法是使用所谓的包含不同值得维表(Dimension Table)，将主要的参数存储为引用维表整数键： In [15]: values = pd.Series([0, 1, 0, 0...不同值得数组称为分类、字典或数据级。本书中，我们使用分类的说法。表示分类的整数值称为分类编码或简单地称为编码。 分类表示可以在进行分析时大大的提高性能。你也可以在保持编码不变的情况下，对分类进行转换。...来看一些随机的数值数据，使用pandas.qcut面元函数。
在 Python 中，我们可以使用各种方法按另一个列表对子列表进行分组，例如使用字典和使用 itertools.groupby（） 函数，使用嵌套列表推导。...在分析大型数据集和数据分类时，按另一个列表对子列表进行分组非常有用。它还用于文本分析和自然语言处理。在本文中，我们将探讨在 Python 中按另一个列表对子列表进行分组的不同方法，并了解它们的实现。...在函数内部，我们创建空字典组来存储按键分组的子列表。我们迭代子列表列表中的每个子列表。假设每个子列表的第一个元素是键，我们提取它并检查它是否存在于组字典中。...接下来，我们迭代由 itertools.groupby（） 生成的组。groupby（） 函数采用两个参数：可迭代函数（在本例中为子列表）和键函数（从每个子列表中提取键的 lambda 函数）。...我们使用嵌套列表推导来迭代grouping_list中的每个键。对于每个键，我们遍历子列表并仅过滤掉具有匹配键的子列表（假设它是第一个元素）。
Python中对数据分组利用的是 groupby() 方法，类似于sql中的 groupby。...1.分组键是列名 分组键是列名时直接将某一列或多列的列名传给 groupby() 方法，groupby() 方法就会按照这一列或多列进行分组。...其实这和列选择一样，传入多个Series时，是列表中的列表；传入一个Series直接写就可以。...aggregate神奇就神奇在一次可以使用多种汇总方式是，还可以针对不同的列做不同的汇总运算。...aggregate(): """ 功能: 一次可以使用多种汇总方式；针对不同的列做不同的汇总运算。
groupby机制 组操作的术语：拆分-应用-联合split-apply-combine。分离是在特定的轴上进行的，axis=0表示行，axis=1表示列。...分组键 分组键可以是多种形式，并且键不一定是完全相同的类型： 与需要分组的轴向长度一致的值列表或者值数组 DataFrame列名的值 可以在轴索引或索引中的单个标签上调用的函数 可以将分组轴向上的值和分组名称相匹配的字典或者...Series 特点 分组键可以是正确长度的任何数组 通用的groupby方法是size，返回的是一个包含组大小信息的Series 分组中的任何缺失值将会被排除在外 默认情况下，groupby是在axis...如果传递的是(name,function)形式，则每个元组的name将会被作为DF数据的列名： ? 不同的函数应用到一个或者多个列上 ?...笔记2：只有当多个函数应用到至少一个列时，DF才具有分层列 返回不含行索引的聚合数据：通过向groupby传递as_index=False来实现 数据透视表和交叉表 DF中的pivot-table方法能够实现透视表
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