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使用经典ML方法和LSTM方法检测灾难tweet

现在我们先来了解一下每一列的含义： id-每个tweet的唯一标识符 text-推特的文本 location-发送推文的位置（可能为空） keyword-推文中的特定关键字（可能为空） target-输入文件为...通常，对于有一些倾斜标签的数据，建议使用F1分数而不是准确率来进行模型评估，我们将在本文末尾讨论这个问题。 接下来，我想知道我们的数据集中每一列缺失的数据点是怎样的。...下面的热图显示“keyword”这一列缺少的数据点很少，我将填补这些缺失的数据点，并将这一列作为一个特征使用。 列“location”数据非常缺失，数据质量非常差。所以我决定不使用这个列。...token化的一个用途是从文本生成token，然后将token转换为数字（向量化）。...在计算F分数之前，让我们先熟悉精确度和召回率。 精度：在我们正确标记为阳性的数据点中，有多少点我们正确标记为阳性。 召回率：在我们正确标记为阳性的数据点中，有多少是阳性的。 ?

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DataFrame和Series的使用

,'AI架构师'],'年龄':[28,36]}) # 生成三列数据,列索引分别为姓名，职业和年龄 pd.DataFrame() 默认第一个参数放的就是数据 - data 数据 - columns 列名...share.describe() # 一次性计算出 每一列 的关键统计量 平均值, 标准差, 极值, 分位数 movie.head(10) # 默认取前5条数据 查看数据类型及属性...# 查看df的dtypes属性，获取每一列的数据类型 df.dtypes df.info() Pandas与Python常用数据类型对照 加载筛选数据 df根据列名加载部分列数据：加载一列数据，通过df...['列名']方式获取，加载多列数据，通过df[['列名1','列名2',...]]。...对象就是把continent取值相同的数据放到一组中 df.groupby(‘continent’)[字段] → seriesGroupby对象 从分号组的Dataframe数据中筛序出一列 df.groupby

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如何优雅地用TensorFlow预测时间序列：TFTS库详细教程

TFTS库中提供了两个方便的读取器NumpyReader和CSVReader。前者用于从Numpy数组中读入数据，后者则可以从CSV文件中读取数据。...从CSV文件中读入时间序列数据 有的时候，时间序列数据是存在CSV文件中的。...项目中提供了一个test_input_csv.py代码，示例如何将文件./data/period_trend.csv中的时间序列读入进来。...CSV文件的第一列为时间点，第二列为该时间点上观察到的值。将其读入的方法为： ? 从reader建立batch数据形成train_input_fn的方法和之前完全一样。...这个CSV文件的第一列是观察时间点，除此之外，每一行还有5个数，表示在这个时间点上的观察到的数据。换句话说，时间序列上每一步都是一个5维的向量。 使用TFTS读入该CSV文件的方法为： ?

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数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式，长文建议收藏

rename()方法改列名是最灵活的方式，它的参数是字典，字典的 Key 是原列名，值是新列名，还可以指定轴向（axis）。 ? 这种方式的优点是可以重命名任意数量的列，一列、多列、所有列都可以。...把字符串分割为多列 创建一个 DataFrame 示例。 ? 把姓名列分为姓与名两列，用 str.split() 方法，按空格分割，并用 expand 关键字，生成一个新的 DataFrame。 ?...要解决这个问题得用 transform() 方法，这个方法执行同样的计算，但返回与原始数据行数一样的输出结果，本例中为 4622 行。 ?...接下来，为 DataFrame 新增一列，total_price。 ? 如上所示，每一行都列出了对应的订单总价。 这样一来，计算每行产品占订单总价的百分比就易如反掌了。 ? 20....重塑多重索引 Series 泰坦尼克数据集里有一列标注了幸存（Survived）状态，值用 0、1 代表。计算该列的平均值可以计算整体幸存率。 ?

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Pandas进阶修炼120题，给你深度和广度的船新体验

df 5.统计grammer列中每种编程语言出现的次数 df['grammer'].value_counts() 6.将空值用上下值的平均值填充 df['popularity'] = df['popularity...1) df 44.生成新的一列new为salary列减去之前生成随机数列 df["new"] = df["salary"] - df[0] df 45.检查数据中是否含有任何缺失值 df.isnull...]) temp.value_counts().index[:3] 91.提取第一列中可以整除5的数字位置 np.argwhere(df['col1'] % 5==0) 92.计算第一列数字前一个与后一个的差值...np.linalg.norm(df['col2']-df['col3']) Part 5 一些补充 101.从CSV文件中读取指定数据 # 备注 从数据1中的前10行中读取positionName,...df 102.从CSV文件中读取指定数据 # 备注 从数据2中读取数据并在读取数据时将薪资大于10000的为改为高 df = pd.read_csv('数据2.csv',converters={'薪资水平

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Pandas 25 式

rename()方法改列名是最灵活的方式，它的参数是字典，字典的 Key 是原列名，值是新列名，还可以指定轴向（axis）。 ? 这种方式的优点是可以重命名任意数量的列，一列、多列、所有列都可以。...pandas 自动把第一列当设置成索引了。 ? 注意：因为不能复用、重现，不推荐在正式代码里使用 read_clipboard() 函数。 12....把字符串分割为多列 创建一个 DataFrame 示例。 ? 把姓名列分为姓与名两列，用 str.split() 方法，按空格分割，并用 expand 关键字，生成一个新的 DataFrame。 ?...接下来，为 DataFrame 新增一列，total_price。 ? 如上所示，每一行都列出了对应的订单总价。 这样一来，计算每行产品占订单总价的百分比就易如反掌了。 ? 20....重塑多重索引 Series 泰坦尼克数据集里有一列标注了幸存（Survived）状态，值用 0、1 代表。计算该列的平均值可以计算整体幸存率。 ?

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快速提升效率的6个pandas使用小技巧

，并且给出了非缺失值的数量，你可以计算出该列有多少缺失值。...删除包含缺失值的行： df.dropna(axis = 0) 删除包含缺失值的列： df.dropna(axis = 1) 如果一列里缺失值超过10%，则删除该列： df.dropna(thresh...') 用后一列对应位置的值替换缺失值： df.fillna(axis=1, method='bfill') 使用某一列的平均值替换缺失值： df['Age'].fillna(value=df['Age...从多个文件中构建一个DataFrame 有时候数据集可能分布在多个excel或者csv文件中，但需要把它读取到一个DataFrame中，这样的需求该如何实现？..._*.csv'))返回文件名，然后逐个读取，并且使用concat()方法进行合并，得到结果： 「列合并」 假设数据集按列分布在2个文件中，分别是data_row_1.csv和data_row_2.csv

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Pandas速查卡-Python数据科学

df.groupby([col1,col2]) 从多列返回一组对象的值 df.groupby(col1)[col2] 返回col2中的值的平均值，按col1中的值分组（平均值可以用统计部分中的几乎任何函数替换...(col1).agg(np.mean) 查找每个唯一col1组的所有列的平均值 data.apply(np.mean) 在每个列上应用函数 data.apply(np.max,axis=1) 在每行上应用一个函数...） df1.join(df2,on=col1,how='inner') SQL类型的将df1中的列与df2上的列连接，其中col的行具有相同的值。...df.describe() 数值列的汇总统计信息 df.mean() 返回所有列的平均值 df.corr() 查找数据框中的列之间的相关性 df.count() 计算每个数据框的列中的非空值的数量 df.max...() 查找每个列中的最大值 df.min() 查找每列中的最小值 df.median() 查找每列的中值 df.std() 查找每个列的标准差 点击“阅读原文”下载此速查卡的打印版本 END.

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6个提升效率的pandas小技巧

标红色地方是有缺失值的列，并且给出了非缺失值的数量，你可以计算出该列有多少缺失值。...还可以看缺失值在该列的占比是多少，用df.isna().mean()方法： df.isna().mean() ? 注意：这里isnull()和isna()使用效果一样。 那如何处理缺失值呢？...') 用后一列对应位置的值替换缺失值： df.fillna(axis=1, method='bfill') 使用某一列的平均值替换缺失值： df['Age'].fillna(value=df['Age...从多个文件中构建一个DataFrame 有时候数据集可能分布在多个excel或者csv文件中，但需要把它读取到一个DataFrame中，这样的需求该如何实现？...「列合并」 假设数据集按列分布在2个文件中，分别是data_row_1.csv和data_row_2.csv ?

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python数据分析——详解python读取数据相关操作

6.index_col: 指定哪一列数据作为行索引，可以是一列，也可以多列。多列的话，会看到一个分层索引 7.prefix: 给列名添加前缀。...，然后将每一行的数据作为一个元素存到设定好的list中，所以最终得到的是一个list。...读取csvfile中的文件 birth_header = next(csv_reader) # 读取第一行每一列的标题 for row in csv_reader: # 将csv 文件中的数据保存到...3.对每行内容解码 # record_defaults:指定每一个样本的每一列的类型，指定默认值[['None'],[4.0]] records = [['None'],['None']...= f.readlines() #直接将文件中按行读到list里，效果与方法2一样 f.close() #关闭文件 好了，以上就是python中读取数据的一些常用方法，在遇到的时候肯定是首先选择

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6个提升效率的pandas小技巧

标红色地方是有缺失值的列，并且给出了非缺失值的数量，你可以计算出该列有多少缺失值。...还可以看缺失值在该列的占比是多少，用df.isna().mean()方法： df.isna().mean() ? 注意：这里isnull()和isna()使用效果一样。 那如何处理缺失值呢？...') 用后一列对应位置的值替换缺失值： df.fillna(axis=1, method='bfill') 使用某一列的平均值替换缺失值： df['Age'].fillna(value=df['Age...从多个文件中构建一个DataFrame 有时候数据集可能分布在多个excel或者csv文件中，但需要把它读取到一个DataFrame中，这样的需求该如何实现？...「列合并」 假设数据集按列分布在2个文件中，分别是data_row_1.csv和data_row_2.csv ?

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如何优雅地用TensorFlow预测时间序列：TFTS库详细教程

在刚刚发布的TensorFlow 1.3版本中，引入了一个TensorFlow Time Series模块，以下简称为TFTS）。...那么观察的时间点可以看做是1,2,3,4，而在各时间点上观察到的数据的值为120,130,135,132。 从Numpy数组中读入时间序列数据 如何将这样的时间序列数据读入进来？...TFTS库中提供了两个方便的读取器NumpyReader和CSVReader。前者用于从Numpy数组中读入数据，后者则可以从CSV文件中读取数据。...7,3.023457405 8,2.481161007 9,3.773638612 10,5.059257738 11,3.553186083 CSV文件的第一列为时间点，第二列为该时间点上观察到的值...这个CSV文件的第一列是观察时间点，除此之外，每一行还有5个数，表示在这个时间点上的观察到的数据。换句话说，时间序列上每一步都是一个5维的向量。 使用TFTS读入该CSV文件的方法为： ?

1.1K120

玩转数据处理120题｜R语言版本

dataframe与df合并 难度：⭐⭐ R解法 df % rename(`0` = df1) # 非常规命名需要用``包裹变量名 44 数据计算 题目：生成新的一列...(col3,col2,everything()) 94 数据提取 题目：提取第一列位置在1,10,15的数字 难度：⭐⭐ R语言解法 df[c(1,10,15) + 1,1] 95 数据查找 题目：查找第一列的局部最大值位置...df的每一行均值 难度：⭐⭐ R语言解法 rowMeans(df) 97 数据计算 题目：对第二列计算移动平均值 难度：⭐⭐⭐ 备注 每次移动三个位置，不可以使用自定义函数 R语言解法 library...数据读取 题目：从CSV文件中读取指定数据 难度：⭐⭐ 备注 从数据1中的前10行中读取positionName, salary两列 R语言解法 #一步读取文件的指定列用readr包或者原生函数都没办法...，我想你已经掌握了处理数据的常用操作，并且在之后的数据分析中碰到相关问题，希望你能够从容的解决！

8.7K10

Pandas进阶修炼120题｜完整版

答案 df.head() 23 数据计算 题目：将salary列数据转换为最大值与最小值的平均值 难度：⭐⭐⭐⭐ 期望输出 ?...df,df1],axis=1) 44 数据计算 题目：生成新的一列new为salary列减去之前生成随机数列 难度：⭐⭐ 答案 df["new"] = df["salary"] - df[0] 45...np.linalg.norm(df['col1']-df['col2']) 第五期：一些补充 101 数据读取 题目：从CSV文件中读取指定数据 难度：⭐⭐ 备注 从数据1中的前10行中读取positionName...) 102 数据读取 题目：从CSV文件中读取指定数据 难度：⭐⭐ 备注 从数据2中读取数据并在读取数据时将薪资大于10000的为改为高 答案 df = pd.read_csv('数据2.csv',converters...，我想你已经掌握了处理数据的常用操作，并且在之后的数据分析中碰到相关问题，希望武装了Pandas的你能够从容的解决！

11.6K106

用 Tensorflow 实现简单多层神经网络

csv 格式，其中数据的第 2 列至第 8 列为训练属性，第 9 列为体重数据即标签，第一列为标记是否为低出生体重的标记，本博文中不对其进行讨论。...birth_header = birth_data[0].split('\t') # 每一列的标题，标在第一行，即是birth_data的第一个数据。并使用制表符作为划分。...# csv_writer.writerow(list) # 可能遇到的问题：直接使用这种写法会导致文件每一行后面会多一个空行。...= csv.reader(csvfile) # 使用csv.reader读取csvfile中的文件 birth_header = next(csv_reader) # 读取第一行每一列的标题...# 如果是int值a，则返回一个随机生成0~(a-1)之间的n个数的数组。利用该数组可以作为数据的索引值来选定数据集中一定比例的样本。

99110

玩转数据处理120题｜Pandas版本

解法 df= pd.concat([df,df1],axis=1) 44 数据计算 题目：生成新的一列new为salary列减去之前生成随机数列 难度：⭐⭐ Python解法 df["new"] =...=True) 99 数据修改 题目：将第一列大于50的数字修改为'高' 难度：⭐⭐ Python解法 df.col1[df['col1'] > 50] = '高' 100 数据计算 题目：计算第一列与第二列之间的欧式距离...文件中读取指定数据 难度：⭐⭐ 备注 从数据1中的前10行中读取positionName, salary两列 Python解法 df1 = pd.read_csv(r'C:\Users\chenx\Documents...文件中读取指定数据 难度：⭐⭐ 备注 从数据2中读取数据并在读取数据时将薪资大于10000的为改为高 Python解法 df2 = pd.read_csv(r'C:\Users\chenx\Documents...，我想你已经掌握了处理数据的常用操作，并且在之后的数据分析中碰到相关问题，希望武装了Pandas的你能够从容的解决！

7.4K40

TensorFlow基础(二)

前言 在pandas中也可以读取数据，但是他存在的问题(仅仅以我们学过的角度来看)有: 1、一次读取数据，消耗内存 2、一次性进行训练 而在tensorflow中提供多线程,并行的执行任务,队列(数据的共享...你可能听过在Python中没有真正的多线程,原因是python存在GIL锁。但是你可能还不知道在numpy中释放了GIL锁,而机器学习库都是基于numpy的。...队列和线程(tensorflow中) 队列 在tensorflow中对队列进行了封装： tf.FIFOQueue(capacity,dtypes,name='info_queue') # 前进先出队列,...是读取的文件名,value是读取的数据 key, value = reader.read(file_queue) # 解码 # record_defaults指定读取的文件每一列的类型...# 比如csv的第一列数据是1,2,3，第二列为python,java,C # 也就是第一列为float,第二列为string # record_defaults就是指定每列的类型

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开发 | 如何优雅地用TensorFlow预测时间序列：TFTS库详细教程

那么观察的时间点可以看做是1,2,3,4，而在各时间点上观察到的数据的值为120,130,135,132。 从Numpy数组中读入时间序列数据 如何将这样的时间序列数据读入进来？...TFTS库中提供了两个方便的读取器NumpyReader和CSVReader。前者用于从Numpy数组中读入数据，后者则可以从CSV文件中读取数据。...项目中提供了一个test_input_csv.py代码，示例如何将文件./data/period_trend.csv中的时间序列读入进来。...7,3.023457405 8,2.481161007 9,3.773638612 10,5.059257738 11,3.553186083 CSV文件的第一列为时间点，第二列为该时间点上观察到的值...这个CSV文件的第一列是观察时间点，除此之外，每一行还有5个数，表示在这个时间点上的观察到的数据。换句话说，时间序列上每一步都是一个5维的向量。 使用TFTS读入该CSV文件的方法为： ?

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