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    关系（一）利用python绘制散点图

    散点图可以了解数据之间的各种相关性，如正比、反比、无相关、线性、指数级、 U形等，而且也可以通过数据点的密度（辅助拟合趋势线）来确定相关性的强度。...# 曼哈顿图是散点图的一种变体，可联想曼哈顿鳞次栉比的大楼 # 一般用于基因相关研究，如GWAS。...每组表示一个染色体，每个点表示一个基因 # x轴为该点在染色体的位置，y轴值代表其P值的-log10，越高相关性越强 from pandas import DataFrame from scipy.stats...# 将一周的数据映射成数值类型，方便Y轴显示 day_to_num = {day: num for num, day in enumerate(days)} df['Day_num'] = df['Day...in ['top','right']: spines[side].set_visible(False) # 为每一天绘制散点图 for day in days: day_data =

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    使用Plotly创建带有回归趋势线的时间序列可视化图表

    文档 在上面的代码块中，当使用每月“M”频率的Grouper方法时，请注意结果dataframe是如何为给定的数据范围生成每月行的。...因此，我们可以将它们作为图形对象在循环中绘制出来。 注意，我们使用Graph Objects将两类数据绘制到一个图中，但使用Plotly Express为每个类别的趋势生成数据点。...因为我们在for循环中传递了分组的dataframe，所以我们可以迭代地访问组名和数据帧的元素。在这段代码的最终版本中，请注意散点对象中的line和name参数，以指定虚线。...总结 在本文中介绍了使用Plotly将对象绘制成带有趋势线的时间序列来绘制数据。 解决方案通常需要按所需的时间段对数据进行分组，然后再按子类别对数据进行分组。...在对数据分组之后，使用Graph Objects库在每个循环中生成数据并为回归线绘制数据。 结果是一个交互式图表，显示了每一类数据随时间变化的计数和趋势线。

    5.1K30

    教你轻松玩转 Bokeh 可视化

    python中的bokeh包也是作图神器，现在了解到了如何作散点图和柱形图，先记录一波。 Bokeh 专门针对Web浏览器的呈现功能的交互式可视化python库。...tools=[hover,'pan,box_select,lasso_select,reset,save,crosshair'] 以上设置，hover只展示每个点（柱子）的每个标签 tools=[...ColumnDataSource()方法有一个参数为data,data重要有以下几种类型：（1）data为字典 （2）data为Pandas的DataFrame （3）data为Pandas的DataFrame...遍历数据分开作图 遇到类别型数据，需要针对每个类别单独作图，可以单独做出来。这里是以循环，遍历三个类别，分别做出三个图，其实可以单独做一个。将循环拆开即可。...plot_width=600,plot_height=400) p3=figure(plot_width=600,plot_height=400) plst=[p1,p2,p3] ''' 这个是通过循环做出每个类别的图形

    2.2K20

    Pandas数据处理与分析教程：从基础到实战

    300 NaN NaN Bob NaN 20 NaN NaN 250 NaN Charlie NaN NaN 35 NaN NaN 350 数据透视表中的每个单元格表示对应姓名和年份的销售额和利润的总和...然后使用read_csv函数读取名为sales_data.csv的销售数据文件，并将数据存储在DataFrame对象df中。接着，使用head方法打印出df的前几行数据。...# 统计销售额和利润的描述性统计信息 print(df[['Sales', 'Profit']].describe()) 使用describe方法进行数据的描述性统计分析，输出销售额和利润的统计指标，如总数...) 使用groupby方法按照产品类别对数据进行分组，然后使用sum方法计算每个产品类别的总销售额和利润，并将结果存储在category_sales_profit中。...最后，使用groupby方法按照月份对数据进行分组，然后使用sum方法计算每个月的总销售额和利润，并将结果存储在monthly_sales_profit中。

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    时间序列数据处理，不再使用pandas

    图(1)展示了销售额和温度变量的多变量情况。每个时段的销售额预测都有低、中、高三种可能值。...在图（A）中，第一周期的值为 [10,15,18]。这不是一个单一的值，而是一个值列表。例如，未来一周的概率预测值可以是 5%、50% 和 95% 量级的三个值。习惯上称为 "样本"。...Darts--绘图 如何使用 Darts 绘制曲线？ 绘图语法与 Pandas 中的一样简单。...比如一周内商店的概率预测值，无法存储在二维Pandas数据框中，可以将数据输出到Numpy数组中。...当所有时间序列中存在一致的基本模式或关系时，它就会被广泛使用。沃尔玛案例中的时间序列数据是全局模型的理想案例。相反，如果对多个时间序列中的每个序列都拟合一个单独的模型，则该模型被称为局部模型。

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    手把手教你用plotly绘制excel中常见的16种图表(下)

    不含任何分层数据（类别的一个级别）的旭日图与圆环图类似，但具有多个级别的类别的旭日图显示外环与内环的关系。...漏斗图 漏斗图显示流程中多个阶段的值。 例如，可以使用漏斗图来显示游戏注册付费流程中每个阶段的潜在玩数。通常情况下，值逐渐减小，从而使条形图呈现出漏斗形状。...基础漏斗图 多漏斗图对比 这里我们演示直接从pd.Dataframe类型数据操作绘制的情况 # 构建测试数据 pd.Dataframe类型 import pandas as pd stages = [...股价图 以特定顺序排列在工作表的列或行中的数据可以绘制为股价图。 顾名思义，股价图可以显示股价的波动。...地图 可使用地图图表比较值并跨地理区域显示类别。 数据中含有地理区域（如国家/地区、省/自治区/直辖市、县或邮政编码）时使用地图图表。

    2.3K30

    XGBoost：股价预测进阶

    下图显示了每个月复权收盘价法人均值。可以根据数据集推断，就平均值而言，后几个月的值比前几个月的值高。 ? 月 下面的图显示了该月复权收盘价每一天均值。...平均而言，有一个向上倾斜的趋势，即月底的价格高于前几天。 ? 天 下面的图显示了一周中收盘价每一天均值。平均而言，复权后的周四和周五收盘价高于一周中的其它日期。 ?...具体看这篇文章：严谨解决5种机器学习算法在预测股价的应用（代码+数据） 对每个样本复权收盘价的每个特征组，我们将其缩放为均值0和方差1。...因此，我们实现了如下流程图的逻辑： ? 对于预测范围内的每一天，我们需要预测，取消预测的规模，计算最后N个值的新平均值和标准偏差，调整最近N天的收盘价，然后再次预测。...另一种可视化预测的方法是将每个预测与其实际值绘制图。如果我们预测的完美，每个预测应该在对角线 y=x 线上。 ? 最后，以下是我们的模型对照Last Value方法得出的结果： ?

    2.2K61

    由Kaggle竞赛wiki文章流量预测引发的pandas内存优化过程分享

    这个不用多说，虽然一般为了省事，都是开头一起load到内存中，但是特殊情况下，这里还是要注意的，如下： ?...可以看到，虽然可用数据文件很多，但是由于当前处理需要的仅仅是train2.csv，所以只加载其即可，不要小看这一步，这里每个文件加载过来都是几百M的； 类型转换 这里是在预处理部分能做的对内存影响最大的一部分...如下是我对原始数据各字段的类型转换以及转换后的DataFrame信息： ?...如下，是对数据做reshape的操作，这个是该竞赛数据的一个特点，由于其把每一天对应的访问数据都放到了一起，也就是一行中包含了一篇文章的每一天的访问量，而这是不利于后续做延迟特征构建的，需要将每一天的信息单独作为一行...如下是采取这种方式链接后的DataFrame信息，其实难点不在于DataFrame多大，而是它在运算过程中的内存峰值会超过限制： ?

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    针对SAS用户：Python数据分析库pandas

    SAS中数组主要用于迭代处理如变量。SAS/IML更接近的模拟NumPy数组。但SAS/IML 在这些示例的范围之外。 ? 一个Series可以有一个索引标签列表。 ?...该文件包括从2015年1月1日到2015年12月31日中国香港的车辆事故数据。.csv文件位于这里。 一年中的每一天都有很多报告， 其中的值大多是整数。...检查 pandas有用于检查数据值的方法。DataFrame的.head()方法默认显示前5行。.tail()方法默认显示最后5行。行计数值可以是任意整数值，如: ?...由于为每个变量产生单独的输出，因此仅显示SAS输出的一部分。与上面的Python for循环示例一样，变量time是唯一有缺失值的变量。 ?...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。

    12.1K20

    鸢尾花(Iris)数据集入门

    在这篇文章中，我们将使用Markdown代码格式详细介绍鸢尾花数据集的基本信息以及如何加载和探索这个数据集。...除了样本数据外，每个样本还有一个对应的目标类别，即鸢尾花的品种。...pythonCopy code# 将数据集转化为DataFrame格式df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)# 添加目标类别列...['target'].value_counts())上述代码将数据集转换为DataFrame格式，并打印出前5行数据、数据集的统计摘要和每个类别的样本数量。...类似的数据集包括：Wine（葡萄酒）数据集：这个数据集包含了三个不同种类的葡萄酒样本，每个样本有13个特征，包括化学指标如酒精含量、苹果酸含量等。与鸢尾花数据集类似，Wine数据集也用于分类任务。

    2.6K70

    Python Seaborn (5) 分类数据的绘制

    当然也可以传入 hue 参数添加多个嵌套的分类变量。高于分类轴上的颜色和位置时冗余的，现在每个都提供有两个变量之一的信息： ? 一般来说，Seaborn 分类绘图功能试图从数据中推断类别的顺序。...对于其他数据类型，字符串类型的类别将按照它们在 DataFrame 中显示的顺序进行绘制，但是数组类别将被排序： ?...类别内的统计估计 通常，不是显示每个类别中的分布，你可能希望显示值的集中趋势。 Seaborn 有两种显示此信息的主要方法，但重要的是，这些功能的基本 API 与上述相同。...当在每个类别中有多个观察值时，它还使用引导来计算估计周围的置信区间，并绘制使用误差条： ? 条形图的特殊情况是当您想要显示每个类别中的观察次数，而不是计算第二个变量的统计量。...此外，这些函数接受 Pandas 或 numpy 对象的向量，而不是 DataFrame 中的变量。 ?

    4K20

    探索数据之美：Seaborn 实现高级统计图表的艺术

    Seaborn 不仅可以绘制常见的统计图表，还支持许多高级功能，如分布图、热图、聚类图等。本文将介绍如何利用 Seaborn 实现一些高级统计图表，并附上代码实例。...Seaborn 中的 FacetGrid 类可以用于创建分面绘图，支持按照不同的变量分割数据，并在每个子数据集上绘制相同类型的图表。...分类数据图分类数据图用于可视化分类变量之间的关系，通常用于比较不同类别之间的差异和分布。Seaborn 中的 catplot 函数可以用于绘制分类数据图，支持多种不同类型的图表，如柱状图、箱线图等。...统计关系图统计关系图是一种用于可视化两个变量之间的关系，并显示其统计摘要信息的图表类型。Seaborn 中的 jointplot 函数可以绘制统计关系图，支持不同的绘图风格，如散点图、核密度估计图等。...网格图网格图是一种用于可视化多个变量之间的关系的图表类型，通常用于观察变量之间的复杂关系和模式。Seaborn 中的 PairGrid 类可以用于创建网格图，支持在每个子数据集上绘制不同类型的图表。

    30910

    学习| 如何处理不平衡数据集

    编者按：数据集的目标变量分布不平衡问题是一个常见问题，它对特征集的相关性和模型的质量与性能都有影响。因此，在做有监督学习的时候，处理类别不平衡数据集问题是必要的。 ?...在本文中，我将使用Kaggle中的信用卡欺诈交易数据集，可以从这里下载。 首先，让我们绘制类分布以查看不平衡。 ? 如您所见，非欺诈交易远远超过欺诈交易。...让我给你们展示一下处理不平衡类前后的相关关系。 重采样之前 下面的代码绘制了所有特征之间的相关矩阵。...2-集成方法(采样器集成) 在机器学习中，集成方法使用多种学习算法和技术来获得比单独使用任何一种组成学习算法更好的性能。(是的，就像民主党的投票制度一样)。...为了解决这个问题，我们可以使用imblearn库中的BalancedBaggingClassifier。它允许在训练集合的每个估计器之前对数据集的每个子集进行重新采样。

    2.1K40

    用 Lag-Llama 进行时间序列预测实战

    时间序列具有当前值和滞后值之间的时间模式，并且包含与日历相关的信息，如一周中的某一天、一个月中的一周等。...Lag-Llama 利用时间序列过去值的滞后特征来捕捉时间依赖性。这是该模型前缀为“Lag”的原因。 时间序列数据还可以提取与日期相关的信息，例如一周中的哪一天、一个月中的哪一周等。...两者的主要区别在于训练数据数量，通常称为“shots”。ZSL假设模型无法访问目标领域或任务中的标注数据，因此无需任何标注数据就能识别新的、未见过的类别。...沃尔玛每周商店销售额 绘制时间序列 将数据透视为所需的数据形状，并查看前 5 家商店的每周销售额。...如果 x≥y ，它的值为 1.0，否则为 0。它定义了每个预测概率是否超过观察结果。海维塞德阶跃函数简单来说就是 公式中的整合意味着评分考虑了整个潜在结果范围及其相关概率。

    1.1K21

    一文教你如何处理不平衡数据集（附代码）

    除了生成尽可能多的数据见解和信息，它还用于查找数据集中可能存在的任何问题。在分析用于分类的数据集时，类别不平衡是常见问题之一。 什么是数据不平衡（类别不平衡）？...现在，我们来介绍一些解决类别不平衡问题的技巧，你可以在这里找到完整代码的notebook。...集成方法会使用多种学习算法和技术，以获得比单独使用其中一个算法更好的性能（是的，就像一个民主投票系统）。...它允许在训练集成分类器中每个子分类器之前对每个子数据集进行重采样。...总之，每个人都应该知道，建立在不平衡数据集上的ML模型会难以准确预测稀有点和少数点，整体性能会受到限制。因此，识别和解决这些点的不平衡对生成模型的质量和性能是至关重要的。

    1.1K30

    使用pandas处理数据获取Oracle系统状态趋势并格式化为highcharts需要的格式

    ，字典包含name和data键，键对应的值也为列表,每个name代表一条线 所以最后我们传递给template的值需要包含上面的内容，其中title,subtilt,yAxis内容我们通过赋值的方式 xAxis...首先遍历redis中对应的Key的列表的值，将符合时间段的提取出来，之后将取出来的值处理后格式化成pandas的DataFrame格式 注意：如果有天没有监控数据则不会有该日期，解决方法下面有讲 result...可以看到我们将日期和周别单独提取出来了 2. 接下来我们以date或week来进行分组 day_df=result['value'].groupby(result['date']) 3....首先遍历redis中对应的Key的列表的值，将符合时间段的提取出来，之后将取出来的值处理后格式化成pandas的DataFrame格式 注意：如果有的小时没有监控数据则不会有该日期，如12/14 11:...之后对每一天的24小时进行索引重新设置及填充，这里填充的是平均值 group.set_index('time',inplace=True) s=group.reindex(new_index,fill_value

    3.1K30

    Python 绘制惊艳的瀑布图

    今天我们一起了解瀑布图的重要性，以及如何使用不同的绘图库（如 Matplotlib、Plotly）绘制瀑布图。 瀑布图 瀑布图经常用于财务分析，以了解多种因素对特定对象的正面和负面影响。...该图表可以显示基于时间或基于类别的效果。基于类别的图表表示费用或销售额的收益或损失或具有顺序正值和负值的任何其他变量。基于时间的图表表示一段时间内的收益或损失。 瀑布图大多采用水平方式。...它们从水平轴开始，由一系列与负面或正面评论相关的浮动列连接。有时，条形图与图表中的线条相连。 瀑布图使用条件 让我们举个例子来了解何时何地使用瀑布图，因为制作瀑布图不是什么大问题。...这张表代表了整个一周的销售数据，使用 seaborn 库创建了热图background_gradient import seaborn as sns # data a = ['mon','tue','wen...为每周的销售数据绘制一个瀑布图。

    2.4K10

    数据挖掘 | 数据分析师都在看的聚类分析知识点总汇

    （1）K-Means算法的目标 把n个样本点划分到k个类中，使得每个点都属于离它最近的质心（一个类内部所有样本点的均值）对应的类，以之作为聚类的标准。...（2）K-Means算法的计算步骤 取得K个初始质心：从数据中随机抽取K个点作为初始聚类的中心，来代表各个类 把每个点划分进相应的类：根据欧式距离最小的原则，把每个点划分进距离最近的类中 重新计算质心...最后，可以通过直方图查看各聚类间的差异 #查看各类之间的差异dMean = pd.DataFrame(columns=cloumns_fix1+['分类']) #得到每个类别的均值data_gb =...（1）层次聚类算法的步骤 每个数据点单独作为一个类 计算各点之间的距离（相似度） 按照距离从大到小（相似度从强到弱）连接成对（连接后按两点的均值作为新类继续计算），得到树结构 （2）基于sklearn...='maxclust')#查看各类别中样本含量pd.crosstab(ptarget,ptarget) ?

    1.3K20
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