数据探索和预处理是任何数据科学或机器学习工作流中的重要步骤。在使用教程或训练数据集时，可能会出现这样的情况：这些数据集的设计方式使其易于使用，并使所涉及的算法能够成功运行。...数据丢失的原因很多，包括传感器故障、数据过时、数据管理不当，甚至人为错误。丢失的数据可能以单个值、一个要素中的多个值或整个要素丢失的形式出现。...如果丢失的数据是由数据帧中的非NaN表示的，那么应该使用np.NaN将其转换为NaN，如下所示。...这提供了并非所有值都存在的初始指示。 我们可以进一步使用.info（）方法。这将返回数据帧的摘要以及非空值的计数。 从上面的例子中我们可以看出，我们对数据的状态和数据丢失的程度有了更简明的总结。...在识别缺失数据方面，每种方法都有自己的优势。 让我们依次看一下这些。 条形图 条形图提供了一个简单的绘图，其中每个条形图表示数据帧中的一列。条形图的高度表示该列的完整程度，即存在多少个非空值。
五、常微分方程的初值问题 六、计算几何 七、描述性统计 八、推断和数据分析 九、数字图像处理 Pandas 秘籍 零、前言 一、Pandas 基础 二、数据帧基本操作 三、开始数据分析 四、选择数据子集...Pandas 学习手册中文第二版 零、前言 一、Pandas 与数据分析 二、启动和运行 Pandas 三、用序列表示单变量数据 四、用数据帧表示表格和多元数据 五、数据帧的结构操作 六、索引数据...数据分析实用指南 零、前言 一、配置 Python 数据分析环境 二、探索 NumPy 三、NumPy 数组上的运算 四、Pandas 很有趣！...五、Pandas 的算术，函数应用以及映射 六、排序，索引和绘图 精通 Pandas 探索性分析 零、前言 一、处理不同种类的数据集 二、数据选择 三、处理，转换和重塑数据 四、像专业人士一样可视化数据...五、发现机器学习 六、使用线性回归执行预测 七、估计事件的可能性 八、使用协同过滤生成建议 九、使用集成模型扩展边界 十、通过 K 均值聚类应用细分 十一、通过文本挖掘分析非结构化数据 十二、在大数据世界中利用
df.info()：提供数据摘要，包括索引数据类型，列数据类型，非空值和内存使用情况。 df.describe()：提供描述性统计数据。...统计某列数据信息 以下是一些用来查看数据某一列信息的几个函数： df['Contour'].value_counts() : 返回计算列中每个值出现次数。...子集选择/索引：如果要选择特定的子集，我们可以使用.loc或.iloc方法。 基本使用方法如下： df.loc[:,['Contour']]：选择'Contour'列的所有数据。...Concat适用于堆叠多个数据帧的行。...按列连接数据 pd.concat([df, df2], axis=1) 按行连接数据 pd.concat([df, df2], axis=0) 当您的数据帧之间有公共列时，合并适用于组合数据帧。
并行维特比解码 并行式 WFST 解码器通常会遵照串行解码器中的典型操作顺序：对于声学模型（AM）后验的每一帧，该解码器可基于帧值处理发射弧（标签非零的弧），再处理任何非发射弧链，最后执行剪枝。...另一个不规则的地方源自非发射迭代的缓慢收敛，这会导致小迭代的数量不确定（即长尾）。一旦活动的非发射 token 变得足够低，接下来的迭代就会被一个持续工作的 kernel 处理，直到收敛。...Lattice 预处理 一直到解码器中的 lattice 处理阶段，解码器的目标都是发现要为当前帧保留搜索空间的那些子集。...基于那个子集构建的后续帧以及在该子集中的任何路径都可能出现在最终 lattice 中。在发现阶段，必须创建和考虑比最终保留的 token 更多的 token（通常多一个数量级）。...再然后，通过对不能代表其 FST 状态的任何 token 进行「软剪枝」以准备下一帧的 token，具体做法是人工地将它们的外弧度（out-arc degree）归零，然后负载平衡算法可以安全地忽略它们
它们能够帮助我们从海量的数据中提取出有价值的信息，并通过适当的运算处理，得出有指导意义的结论。 数据的选择，是指在原始数据集中筛选出符合特定条件的数据子集。这通常涉及到对数据的筛选、排序和分组等操作。...未来，随着Python的不断发展和更多优质库的出现，相信数据分析领域将会迎来更加广阔的发展前景。...一、数据选择 1.NumPy的数据选择 NumPy数组索引所包含的内容非常丰富,有很多种方式选中数据中的子集或者某个元素。...关键技术:该例类似于数据清洗,那么可以通过下面的方式。可以采用arr的布尔值作为索引，将小于或者等于15的数归零。具体程序代码如下所示： 2....如果左表或右表中都没有出现组合键,则联接表中的值将为NA。 【例21】采用上面例题的dataframe,使用Left Join左连接方式合并数据帧。
在分析期间，可能首先需要找到一个数据组，该数据组在单个列中包含最高的n值，然后从该子集中找到最低的m基于不同列的值。...drop_duplicates方法的默认行为是保留每个唯一行的第一次出现，因为每一行都是唯一的，所以不会删除任何行。 但是，subset参数将其更改为仅考虑为其提供的列（或列列表）。...有许多方法可以使用布尔下标过滤（或子集）Pandas 中的数据。...该序列传递给索引运算符，该运算符对数据进行子集化。 可以通过将同一列移到索引，并简单地将基本的基于标签的索引选择与.loc一起使用来复制此过程。 通过索引选择比布尔选择快得多。...Pandas 通过数据帧的query方法具有替代的基于字符串的语法，该语法可提供更高的清晰度。 数据帧的query方法是实验性的，不具备布尔索引功能，因此不应用于生产代码。
接下来，我们将讨论 Pandas 提供的两个最重要的对象：序列和数据帧。 然后，我们将介绍如何子集您的数据。 在本章中，我们将简要概述什么是 Pandas 以及其受欢迎的原因。...接下来，我们将讨论在数据帧中设置数据子集，以便您可以快速轻松地获取所需的信息。 选取数据子集 现在我们可以制作 Pandas 序列和数据帧，让我们处理它们包含的数据。...在本节中，我们将看到如何获取和处理我们存储在 Pandas 序列或数据帧中的数据。 自然，这是一个重要的话题。 这些对象否则将毫无用处。 您不应该惊讶于如何对数据帧进行子集化有很多变体。...由于它们与数据帧相似，因此有一些适用的关键过程。 子集序列的最简单方法是用方括号括起来，我们可以这样做，就像我们将列表或 NumPy 数组子集化一样。...例如，我们可以尝试用非缺失数据的平均值填充一列中的缺失数据。 填充缺失的信息 我们可以使用fillna方法来替换序列或数据帧中丢失的信息。
行和列都有索引，它是数据在 DataFrame 中位置的数字表示。您可以使用 DataFrame 的索引位置从特定行或列中检索数据。默认情况下，索引号从零开始。您也可以手动分配自己的索引。...对于本教程，您只需要可用列的子集。...对于文本数据，排序区分大小写，这意味着大写文本将首先按升序出现，最后按降序出现。 按具有不同排序顺序的多列排序 您可能想知道是否可以使用多个列进行排序并让这些列使用不同的ascending参数。...虽然 Pandas 有多种方法可用于在排序前清理数据，但有时在排序时查看丢失的数据还是不错的。你可以用na_position参数来做到这一点。 本教程使用的燃油经济性数据子集没有缺失值。...Automatic 4-spd 1993 NaN [100 rows x 11 columns] 要改变这种行为，并有丢失的数据第一次出现在你的数据帧，可以设置na_position到first
我们正在积极实现与 Pandas 所有 API 的对等功能，并且已经实现了 API 的一个子集。我们会介绍目前进展的一些细节，并且给出一些使用示例。...让我们修改一下 DataFrame 中的索引，以便设置基于日期的查询。...这个调用在 Dask 的分布式数据帧中是不是有效的？ 我什么时候应该重新分割数据帧？ 这个调用返回的是 Dask 数据帧还是 Pandas 数据帧？...使用 Pandas on Ray 的时候，用户看到的数据帧就像他们在看 Pandas 数据帧一样。...然而，如果一个 Python 进程需要将一个小的 Pandas 数据帧发送到另一个进程，则该数据帧必须通过 Pickle 进行串行化处理，然后在另一个进程中进行去串行化处理，因为这两个进程没有共享内存。
data) # data = # name gender country # 0 xu male China # 1 wang female China DataFrame删除重复的数据行...= df.drop_duplicates(subset=[1, 2], keep='first') # keep=False时，就是去掉所有的重复行 # keep=‘first'时，就是保留第一次出现的重复行... # keep='last'时就是保留最后一次出现的重复行。 ...读写操作 将csv文件读入DataFrame数据 read_csv()函数的参数配置参考官网pandas.read_csv import pandas as pd data = pd.read_csv...('user.csv') print (data) 将DataFrame数据写入csv文件 to_csv()函数的参数配置参考官网pandas.DataFrame.to_csv import
Pandas Pandas是一个Python软件包，提供快速、灵活和富有表现力的数据结构，旨在使处理结构化(表格，多维，潜在异构)的数据和时间序列数据既简单又直观。 ...具有行和列标签的任意矩阵数据(同类型或异类) 观察/统计数据集的任何其他形式。实际上，数据根本不需要标记，即可放入Pandas数据结构。 ...以下是Pandas的优势： 轻松处理浮点数据和非浮点数据中的缺失数据(表示为NaN) 大小可变性：可以从DataFrame和更高维的对象中插入和删除列 自动和显式的数据对齐：在计算中，可以将对象显式对齐到一组标签...、索引不同的数据转换为DataFrame对象 大数据集的智能标签的切片，高级索引和子集化 直观的合并和联接数据集 数据集的灵活重塑和旋 坐标轴的分层标签(每个刻度可能有多个标签) 强大的IO工具...将数据帧分配给另一个数据帧时，在另一个数据帧中进行更改，其值也会进行同步更改。为了避免出现上述问题，可以使用copy()函数。
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...非结构化 非结构化数据是没有任何已定义组织的数据，并且这些数据不会特别分解为特定类型的严格定义的列。...Pandas 不能直接处理非结构化数据，但它提供了许多从非结构化源中提取结构化数据的功能。 作为我们将研究的特定示例，pandas 具有检索网页并将特定内容提取到DataFrame中的工具。...它表示单个数据类型的一维类似于数组的值集。 它通常用于为单个变量的零个或多个测量建模。 尽管它看起来像数组，但Series具有关联的索引，该索引可用于基于标签执行非常有效的值检索。...将序列切成子集 Pandas Series支持称为切片的功能。 切片是从 Pandas 对象中检索数据子集的强大方法。
x*=(x-min)/(max-min)；缺点：异常值影响；之后的范围限制在[min,max]中 [2]零-均值规范化，也称标准差规范化，处理后[0,1]。...属性规约：属性合并或删除无关维，目标是寻找最小子集使子集概率分布尽可能与原来相同 属性规约常用方法 《贵州大数据培训》 合并属性 将就属性合并为新属性 —— 逐步向前选择 从空集开始，逐个加入最优属性，...》 interpolate 一维、高维插值，如拉格朗日、样条插值等 Scipy unique 去除重复 Pandas/Numpy isnull 判断是否为空 Pandas notnull 判断是否非空...属性规约：属性合并或删除无关维，目标是寻找最小子集使子集概率分布尽可能与原来相同 属性规约常用方法 《贵州大数据培训中心》 合并属性 将就属性合并为新属性 —— 逐步向前选择 从空集开始，逐个加入最优属性...一维、高维插值，如拉格朗日、样条插值等 Scipy unique 去除重复 Pandas/Numpy isnull 判断是否为空 Pandas notnull 判断是否非空 Pandas PCA 主成分分析
二、数据选择 在本章中，我们将学习使用 Pandas 进行数据选择的高级技术，如何选择数据子集，如何从数据集中选择多个行和列，如何对 Pandas 数据帧或一序列数据进行排序，如何过滤 Pandas 数据帧的角色...首先，我们将学习如何从 Pandas 数据帧中选择数据子集并创建序列对象。 我们将从导入真实数据集开始。...点表示法 还有另一种方法可以根据从数据帧中选择的数据子集来创建新序列。 此方法称为点表示法。...我们还将学习 Pandas 的filter方法以及如何在实际数据集中使用它，以及基于将根据数据创建的布尔序列保护数据的方法。 我们还将学习如何将条件直接传递给数据帧进行数据过滤。...我们学习了 Pandas 数据选择的各种技术，以及如何选择数据子集。 我们还学习了如何从数据集中选择多个角色和列。 我们学习了如何对 Pandas 数据帧或序列进行排序。
；Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包，以及强大的数据分析库。...Pandas 擅长处理的类型如下所示： 容易处理浮点数据和非浮点数据中的 缺失数据（用 NaN 表示）； 大小可调整性: 可以从 DataFrame 或者更高维度的对象中插入或者是删除列； 显式数据可自动对齐...简化将数据转换为 DataFrame 对象的过程，而这些数据基本是 Python 和 NumPy 数据结构中不规则、不同索引的数据； 基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定； 更加直观地合并以及连接数据集...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。...，基于 dtypes 的列返回数据帧列的一个子集。
接下来看一看 Pandas 数据分析库的 6 种函数。...Pandas 擅长处理的类型如下所示： 容易处理浮点数据和非浮点数据中的 缺失数据（用 NaN 表示）； 大小可调整性: 可以从 DataFrame 或者更高维度的对象中插入或者是删除列； 显式数据可自动对齐...简化将数据转换为 DataFrame 对象的过程，而这些数据基本是 Python 和 NumPy 数据结构中不规则、不同索引的数据； 基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定； 更加直观地合并以及连接数据集...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。...，基于 dtypes 的列返回数据帧列的一个子集。
接下来看一看 Pandas 数据分析库的 6 种函数。...Pandas 擅长处理的类型如下所示： 容易处理浮点数据和非浮点数据中的 缺失数据（用 NaN 表示）； 大小可调整性: 可以从DataFrame或者更高维度的对象中插入或者是删除列； 显式数据可自动对齐...DataFrame对象的过程，而这些数据基本是Python和NumPy数据结构中不规则、不同索引的数据； 基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定； 更加直观地合并以及连接数据集； 更加灵活地重塑...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用copy ()函数。...，基于dtypes的列返回数据帧列的一个子集。
Spark 学起来更难，但有了最新的 API，你可以使用数据帧来处理大数据，它们和 Pandas 数据帧用起来一样简单。 此外，直到最近，Spark 对可视化的支持都不怎么样。...你只能对数据子集进行可视化。最近情况发生了变化，因为 Databricks 宣布他们将对 Spark 中的可视化提供原生支持（我还在等着看他们的成果）。...作为 Spark 贡献者的 Andrew Ray 的这次演讲应该可以回答你的一些问题。 它们的主要相似之处有： Spark 数据帧与 Pandas 数据帧非常像。...与 Pandas 相比，PySpark 稍微难一些，并且有一点学习曲线——但用起来的感觉也差不多。 它们的主要区别是： Spark 允许你查询数据帧——我觉得这真的很棒。...有时，在 SQL 中编写某些逻辑比在 Pandas/PySpark 中记住确切的 API 更容易，并且你可以交替使用两种办法。 Spark 数据帧是不可变的。不允许切片、覆盖数据等。
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