subset：用来指定特定的列，根据指定的列对数据框去重。默认值为None，即DataFrame中一行元素全部相同时才去除。...导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv('name.csv...从结果知，参数为默认值时，是在原数据的copy上删除数据，保留重复数据第一条并返回新数据框。 感兴趣的可以打印name数据框，删重操作不影响name的值。...结果和按照某一列去重(参数为默认值)是一样的。 如果想保留原始数据框直接用默认值即可，如果想直接在原始数据框删重可设置参数inplace=True。...但是对于两列中元素顺序相反的数据框去重，drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型的数据去重问题，参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值。 -end-
最近公司在做关联图谱的项目，想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值，两列中元素的顺序可能是相反的。...二、基于两列删除数据框中的重复值 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径的库 import pandas as pd #导入数据处理的库...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...如需数据实现本文代码，请到公众号中回复：“基于多列删重”，可免费获取。 得到结果： ?...numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv
=m) ax.set_xlabel('X Label') ax.set_ylabel('Y Label') ax.set_zlabel('Z Label') plt.show() 以上是官网上的代码示例及演示结果...from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 然后绘图： ax = plt.figure().add_subplot(111, projection = '3d') #基于...ax变量绘制三维图 #xs表示x方向的变量 #ys表示y方向的变量 #zs表示z方向的变量，这三个方向上的变量都可以用list的形式表示 #m表示点的形式，o是圆形的点，^是三角形（marker) #c...表示颜色（color for short） ax.scatter(xs, ys, zs, c = 'r', marker = '^') #点为红色三角形 #设置坐标轴 ax.set_xlabel('...fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection = '3d') 如果我有一个df包含5列f1，f2，f3，f4，y 的数据框 可以这样引用
Plotly Express 库创建散点图，其中包含来自熊猫数据帧 'df' 的 x 和 y 数据。...例 在此示例中，我们通过定义包含三个键的数据字典来创建自己的数据帧：“考试 1 分数”、“考试 2 分数”和“性别”。随机整数和字符串值使用 NumPy 分配给这些键。然后我们使用了 pd。...DataFrame（） 方法，用于从数据字典创建数据帧。 然后使用 px.scatter（） 方法创建散点图。数据帧中的“考试 1 分数”和“考试 2 分数”列分别用作 x 轴和 y 轴。...“性别”列用于使用颜色参数对图中的标记进行颜色编码。 color_discrete_map字典用于将“性别”列中的“男性”和“女性”值分别映射到蓝色和粉红色。...要创建散点图，使用了 Plotly Express 中的 px.scatter（） 函数，并将数据集中的“total_bill”和“tip”列指定为图的 x 轴和 y 轴。
： 第五章 散点图 5.1 绘制基本散点图 5.2 使用点形或颜色属性对数据点进行分组 5.3 使用不同于默认设置的点形 5.4 将连续变量映射到点的颜色或大小属性上 5.5 处理图形重叠问题 5.6...5.13 绘制散点图矩阵 第六章描述数据分布 6.1 绘制基本直方图 6.2 基于分组数据绘制多组直方图 6.3 绘制密度曲线 6.4 基于分组数据绘制多组密度曲线 6.5 绘制频数分布折线图 6.6...这其中不但拥有数据集中的每一个观测值，也会向其中添加一条直线，用来表示统计模型的预测值。散点图可以描述数据的变化趋势可以帮助我们更好的理解数据。...Q：如何基于某个变量（分组变量）对数据点进行可视化分组，并用不同的形状或颜色属性表示？...Q：如何使用散点图中的颜色和大小属性来表示第三个连续变量？
默认情况下，面积图是堆叠的。要生成堆叠面积图，每列必须全部为正值或全部为负值。 当输入数据包含NaN时，它将自动由0填充。...Alpha值设置为0.5。 df.plot.area(stacked=False) 五、散点图 可以使用DataFrame.plot.scatter（）方法绘制散点图，散点图需要x轴和y轴的数字列。...如果数据过于密集，无法单独绘制每个点，则Hexbin图可以作为散点图的有用替代方案。...C指定每个（x，y）点的值，reduce_C_function是一个参数的函数，它将bin中的所有值聚合为一个数字（例如mean、max、sum、std）。...在本例中，位置由a列和b列给出，而值由z列给出。这些箱子通过NumPy的max函数进行聚合。
，后期会合并到上面功能的图表标签列里展示。...数据分析统计类刚需图表，满足学术群体的作图需求，亦是普通商业用户的统计学知识累积后的数据分析晋级之选。 未来继续新增：二维核密度图、六角形散点图等数据分布图表，敬请期待。...在散点地图、热力地图等地图绘制时，更是可以调用百度地图接口，实现详细的地图底图信息背景辅助更好地解读数据。 4....；同时也提供了“颜色模板”不同颜色主题方案的颜色供用户直接使用； 【数据标签】可以帮助用户添加数据系列的标签，并设定其数值单位与格式，同时也可以设定饼图与圆环图的数据标签排布格式，包括按标签位置切线与射线排布两种方式...； 【数据小偷】可以以半自动的方式，帮助用户直接提取图片中图表内容的数据，从而可以获取原图表的数据系列数值； 【多图神器】可以以分面的形式一键绘制多个数据格式相似的图表，包括散点图、柱形图、面积图、条形图
:value} 按数据帧中的列标签设置插值方法 列表：[value] 对每条轨迹按顺序的设置插值方法 字符串：具体插值方法的名称，适用于所有轨迹 具体选项有线性 linear、三次样条 spline、...字典：{column:color} 按数据帧中的列标签设置颜色 列表：[color] 对每条轨迹按顺序的设置颜色 ---- categories：字符串格式，数据帧中用于区分类别的列标签 x：字符串格式...，数据帧中用于 x 轴变量的列标签 y：字符串格式，数据帧中用于 y 轴变量的列标签 z：字符串格式，数据帧中用于 z 轴变量的列标签 (只适用 3D 图) text：字符串格式，数据帧用于显示文字的列标签...gridcolor：字符串格式，用于设定网格颜色 zerolinecolor：字符串格式，用于设定零线颜色 labels：字符串格式，将数据帧中的里列标签设为饼状图每块的标签，仅当 kind = pie...values：字符串格式，将数据帧中的列数据的值设为饼状图每块的面积，仅当 kind = pie 才适用。
在Excel中，我们可以看到行、列和单元格，可以使用“=”号或在公式中引用这些值。...在Python中，数据存储在计算机内存中（即，用户不能直接看到），幸运的是pandas库提供了获取值、行和列的简单方法。 先准备一个数据框架，这样我们就有一些要处理的东西了。...语法如下： df.loc[行，列] 其中，列是可选的，如果留空，我们可以得到整行。由于Python使用基于0的索引，因此df.loc[0]返回数据框架的第一行。...要获取前三行，可以执行以下操作： 图8 使用pandas获取单元格值 要获取单个单元格值，我们需要使用行和列的交集。...接着，.loc[[1,3]]返回该数据框架的第1行和第4行。 .loc[]方法 正如前面所述，.loc的语法是df.loc[行，列]，需要提醒行（索引）和列的可能值是什么？
1 简介 在前面的基于geopandas的空间数据分析系列文章中，我们已经对geopandas的基础知识、基础可视化，以及如何科学绘制分层设色地图展开了深入的学习，而利用geopandas+matplotlib...本文是基于geopandas的空间数据分析系列文章的第6篇，通过本文你将学习geoplot中的基础绘图API。...，传入geoplot.crs中的对象 hue：当需要根据df中的某列或外部的其他序列数据来映射散点的色彩时，可传入对应df中指定列名或外部序列数据，默认为None即不进行设色 cmap：和matplotlib...映射房源价格到尺寸上 看完了如何映射颜色，下面我们来看看如何将值映射到散点大小上，使用scale='price'来将房源价格映射到散点大小上，再配合一些相关参数进行绘图： import numpy...2.2.3 Webmap geoplot中的webmap用来添加在线瓦片地图底图，使得我们可以在在线地图上图层，但目前暂时只支持叠加基于点要素的图层。
本文示例代码和数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 在前面的基于geopandas的空间数据分析系列文章中...图1 本文是基于geopandas的空间数据分析系列文章的第6篇，通过本文你将学习geoplot中的基础绘图API。...，传入geoplot.crs中的对象 hue：当需要根据df中的某列或外部的其他序列数据来映射散点的色彩时，可传入对应df中指定列名或外部序列数据，默认为None即不进行设色 cmap：和matplotlib...知晓了上述主要参数之后，下面我们通过实际案例来学习修改各个参数得到的效果，使用到的数据为波士顿区划面数据以及波士顿部分地区Airbnb房源点数据： 图7 普通散点分布 首先我们来简单绘制房源分布散点图...用来添加在线瓦片地图底图，使得我们可以在在线地图上图层，但目前暂时只支持叠加基于点要素的图层。
数据独立于其他组件，可以应用多个数据集 映射：映射的目的是将数据属性（通常是数字或分类值）转换为几何或视觉属性；它用于指定几何属性的变量（例如，x位置、y位置、颜色、形状、大小等） Stat：转换数据，...在散点图中，随机抖动点以减少过度绘制 尺度：每个几何属性都有一个函数，称为尺度；比例控制从数据到几何属性的映射，以确保数据值对该几何属性有效。此外，在统计变换之前执行缩放。...例如，对于位置，用线性比例变换连续值，并将分类值映射到整数；对于颜色，将连续变量映射到HCL颜色空间中的平滑路径，将离散变量映射到具有相等亮度和色度的均匀间隔的色调，例如，对于位置，连续值被映射到整数；...ggplot2的第二个显著特性是它使用数据帧，而不是单独的向量。因此，在使用该包创建绘图之前，如果数据是矢量，则需要将数据转换为数据帧。...公式可以是x~y，这表示将绘图分割成变量x的每个值的一行和变量y的每个值的一列。实现facet_grid(x~y)函数将生成一个矩阵，其中的行和列由x和y的可能组合组成。公式可以是x~.
该列通常是基于元数据加工的结果，目的是统计元数据指标的误差值，一般会用元数据除以100的整数倍。 error_x_minus：指定列名。...该列通常是基于元数据加工的结果，目的是统计元数据指标的误差值，一般会用元数据除以100的整数倍。 error_y_minus：指定列名。...列中的值用于为动画帧指定标记，即设置滑动条； animation_group：指定列名。...列中的值用于提供跨动画帧的联动匹配； category_orders：带有字符串键和字符串列表值的字典，默认为{}，此参数用于强制每列的特定值排序，dict键是列名，dict值是指定的排列顺序的字符串列表...当参数color指定的列不是数值数据时，该参数用于将特定颜色分配给，与特定值对应的标记，color_discrete_map中的键为color表示的列值。
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据帧的索引。 然后，我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据帧。“薪水”列值作为系列传递。序列的索引设置为数据帧的索引。...“城市”列的列值作为列表传递。...然后，我们在数据帧后附加了 2 列 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”列的列值作为系列传递。“平均值”列的列值作为列表传递。列表的索引是列表的默认索引。
体素视频 2体素视频内容的客观质量评价 体素视频内容的客观质量评价可以分为如下三种： 在本文实验中考虑了 13 种基于点的， 6 种基于颜色的以及 11 种基于图像的客观评价矩阵。...下表显示了不同时间采样频率下每个度量的 PCC 值，可以观察到，具有更高性能（PCC 值高于 0.5）的指标在不同时间采样频率下具有不显著的性能差异。...7时间池化方法的影响 所选质量指标预测的客观分数与 DMOS 分数的散点图。每行对应一个特定的池化方法。 上图为 VSense-VVDB2 数据集中 128 个点云刺激的散点图。...每个图中的横轴是度量分数，而纵轴是每个刺激的差异平均意见分数 (DMOS)，图中每一列对应一个不同的客观质量度量，每一行对应一个特定的时间池化方法，可以看到 Color-Y 和 SSIM指标在不同池化方法下数据点的分布彼此没有显著差异...相反，第 3 和第 4 列在不同的时间池化方法中差异很大。下表显示了使用不同池化方法的每个指标的 PCC 值。从表中可以看出，时间池化方法的变化对高性能质量指标（PCC值高于0.5）没有显著影响。
它测量两个数字序列（即列、列表、序列等）之间的相关程度。 r值是介于-1和1之间的数字。它告诉我们两列是正相关，不相关，还是负相关。越接近1，正相关越强。越接近-1，负相关越强（即列越“相反”）。...眼睛颜色列已经分类，其中1=蓝色，2=绿色，3=棕色。 ? 让我们用上面的数据做三个散点图。我们来看看以下三种关系：年龄和体重，年龄和乳牙，年龄和眼睛颜色。 年龄和体重 ?...在一个成长中的孩子，随着年龄的增长，体重开始增加。 年龄和乳牙 ? 反之，绘图点上的年龄和乳牙散点图开始形成负斜率。这种相关性的r值为-0.958188。这意味着强烈的负相关。直觉上，这也是有道理的。...年龄和眼睛颜色 ? 在最后一个散点图上，我们看到一些没有明显坡度的点。这种相关性的r值为-0.126163。年龄与眼睛颜色无显著相关。这也应该是有道理的，因为眼睛的颜色不应该随着孩子年龄的增长而改变。...使用core方法 使用Pandas 的core方法，我们可以看到数据帧中所有数值列的相关性。因为这是一个方法，我们所要做的就是在DataFrame上调用它。返回值将是一个显示相关性的新数据帧。
数据集包含12列和97000多行。让我们看看数据集中的列： df.columns ? 我们的数据集包括出租车接送时间、纬度、经度、行程距离、车费、小费、乘客人数和支付给司机的总金额等功能。...现在，让我们检查一下数据集是否包含任何空值： df.isnull().sum() ? 太好了！我们的数据集中没有任何空值。我们现在准备将这些数据可视化。...它接受CSV、GeoJSON、Pandas和geopandas数据帧形式的数据。...视频：https://youtu.be/sOugr6lsP3U 你可以看到上面，我已经创建了一个5英里的窗口，并根据它过滤了出租车取车点。有许多其他类型的过滤器，你可以使用基于选定列筛选数据。...底图在表示信息时非常有用，可以提供美观的效果： 视频：https://youtu.be/Md3WkrDJc1Q 你可以在上面看到底图的颜色是如何使我们的视觉效果与众不同的。
我建议你仔细检查一下，因为在同一个任务上比较不同的工具和框架会帮助你学得更好。 让我们首先创建一个用于示例的示例数据帧。...数据帧由100行和5列组成。它包含datetime、categorical和numerical值。 1.折线图 折线图显示了两个变量之间的关系。其中之一通常是时间。...我们首先将数据传递给图表对象。下一个函数指定绘图类型。encode函数指定绘图中使用的列。因此，在encode函数中写入的任何内容都必须链接到数据帧。...2.散点图 散点图也是一种关系图。它通常用于显示两个数值变量的值。我们可以观察它们之间是否有关联。 我们可以创建“val”和“val2”列的散点图，如下所示。...我们已经使用颜色编码来根据“cat”列分离数据点。mark_circle函数的size参数用于调整散点图中点的大小。 3.直方图 直方图用于显示连续变量的分布。
在《Excel公式技巧72：获取一列中单元格内容的最大长度》中，我们使用一个简单的数组公式： =MAX(LEN(B3:B12)) 获取一列中单元格内容最长的文本长度值。...那么，这个最长的文本是什么呢？我们如何使用公式获取长度最长的文本数据值？有了前面的基础后，这不难实现。...图1 我们已经知道，公式中的： MAX(LEN(B3:B12)) 得到单元格区域中最长单元格的长度值：12 公式中的： LEN(B3:B12) 生成由单元格区域中各单元格长度值组成的数组： {7;6;4...;5;12;6;3;6;1;3} 将上述结果作为MATCH函数的参数，找到最大长度值所在的位置： MATCH(MAX(LEN(B3:B12)),LEN(B3:B12),0) 转换为： MATCH(12,...“数据”，则公式如下图2所示。
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