如何从布尔值的熊猫DataFrame创建频率分布矩阵 - 腾讯云开发者社区

它为数据集提供报告生成，并为生成的报告提供许多功能和自定义。在本文中，我们将探索这个库，查看提供的所有功能，以及一些高级用例和集成，这些用例和集成可以对从数据框创建令人惊叹的报告!...可以将DataFrame对象传递给profiling函数，然后调用创建的函数对象以开始生成分析文件。无论采用哪种方式，都将获得相同的输出报告。我正在使用第二种方法为导入的农业数据集生成报告。...直方图选项卡显示变量的频率或数值数据的分布。通用值选项卡基本上是变量的 value_counts，同时显示为计数和百分比频率。...计数图是一个基本的条形图，以 x 轴作为列名，条形的长度代表存在的值的数量（没有空值）。类似的还有矩阵和树状图。 5. 样本此部分显示数据集的前 10 行和最后 10 行。如何保存报告？...到目前为止，我们已经了解了如何仅使用一行代码或函数生成DataFrame报告，以及报告包含的所有功能。我们可能有兴趣将此分析导出到外部文件，以便可以将其与其他应用程序集成或将其发布到 Web 上。

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如何在 Python 中使用 plotly 创建人口金字塔？

人口金字塔是人口年龄和性别分布的图形表示。它由两个背靠背的条形图组成，一个显示男性的分布，另一个显示女性在不同年龄组的分布。...人口金字塔是一个强大的可视化工具，可以帮助我们了解人口的人口构成并识别趋势和模式。在本文中，我们将探讨如何在 Python 中使用 Plotly 创建人口金字塔。...Plotly是一个强大的可视化库，允许我们在Python中创建交互式和动态绘图。我们将使用 Plotly 创建一个人口金字塔，该金字塔显示人口的年龄和性别分布。...我们将首先将数据加载到熊猫数据帧中，然后使用 Plotly 创建人口金字塔。使用情节表达 Plotly Express 是 Plotly 的高级 API，可以轻松创建多种类型的绘图，包括人口金字塔。...输出结论在本文中，我们学习了如何在 Python 中使用 Plotly 创建人口金字塔。我们探索了两种不同的方法来实现这一目标，一种使用熊猫数据透视表，另一种使用 Plotly 图形对象。

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数据特征分析

分布分析对比分析统计分析帕累托分析正态性检验相关性分析分布分析分布分析 → 研究数据的分布特征和分布类型，分定量数据、定性数据区分基本统计量极差 / 频率分布情况 / 分组组距及组数 import...dataframe，right → 是否右边包含，默认True # 通过groupby查看不同组的数据频率分布 # 给源数据data添加“分组区间”列 ---- [42.5, 60.0)...# 频率分布情况 - 定量字段 # ③ 求出目标字段下频率分布的其他统计量 → 频数，频率，累计频率 r_zj = pd.DataFrame(gcut_count) r_zj.rename(columns...# 关于同比与环比 # 同比 → 产品A在2015.3和2016.3的比较（相邻时间段的同一时间点） # 环比 → 产品A在2015.3和2015.4的比较（相邻时间段的比较） # 如何界定“相邻时间段...统计分析统计指标对定量数据进行统计描述，常从集中趋势和离中趋势两个方面进行分析集中趋势度量 / 离中趋势度量 # 1、集中趋势度量 # 指一组数据向某一中心靠拢的倾向，核心在于寻找数据的代表值或中心值

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Pandas最详细教程来了！

每列都可以是不同的数据类型（数值、字符串、布尔值等）。 DataFrame既有行索引也有列索引，这两种索引在DataFrame的实现上，本质上是一样的。...这里的索引是显式指定的。如果没有指定，会自动生成从0开始的数字索引。列标签，表头的A、B、C就是标签部分，代表了每一列的名称。下文列出了DataFrame函数常用的参数。...：索引/类似列表 | 使用的列标签；默认值为range(n) dtype：dtype | 使用（强制）的数据类型；否则通过推导得出；默认值为None copy：布尔值 | 从输入复制数据；默认值为False...下面介绍一下如何基于时间序列生成DataFrame。为了创建时间序列数据，我们需要一个时间索引。...其他的频率参数见下文 tz：字符串/None | 本地化索引的时区名称 normalize：布尔值 | 将start和end规范化为午夜；默认为False name：字符串 | 生成的索引名称 date_range

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Python数据分析常用模块的介绍与使用

，由最后一位参数是元组还是列表决定关于rand 在Python的NumPy库中，rand函数用于生成指定形状的随机数数组，这些随机数是从[0, 1)的均匀分布中随机抽取得到的。...数据值是存储在Series中的实际数据。 Series可以通过多种方式创建，包括从列表、数组、字典和标量值创建。...可以通过多种方式来创建DataFrame，包括读取外部数据源（如CSV、Excel、SQL数据库等）、从Python字典创建等。...info（）对所有数据进行简述，即返回DataFrame的信息，包括每列的数据类型和非空值的数量 isnull（）检测空值，返回一个元素类型为布尔值的DataFrame，当出现空值时返回True，...示例创建DataFrame的语句如下： index和columes参数可以指定，当不指定时，从0开始。通常情况下，列索引都会给定，这样每一列数据的属性可以由列索引描述。

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初探pandas——安装和了解pandas数据结构

import pandas as pd # 创建Series对象 obj=pd.Series([4,5,6,7]) print(obj) 0 4 1 5 2 6 3 7 dtype...: int64 左边为索引，右边为值，默认索引从0到n-1（n为数据长度），可以通过values属性和index属性分别获得Series对象的值和索引 print(obj.values) array([...4 d 6 e 7 dtype: int64 Series对象也能使用布尔值进行过滤 # 输出值大于5的元素 print(obj2[obj2>5]) d 6 e 7 dtype:...int64 DataFrame DataFrame表示矩阵的数据表，包含已排序的列集合，每一列可以是不同的的值类型（数值、字符串、布尔值等） DataFrame既有行索引，也有列索引，可以被视为一个共享相同索引的...Series的字典 # 创建DataFrame对象 data={'age':[18,18,18,20,20,20],'name':['a','b','c','aa','bb','cc'],'height

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《python数据分析与挖掘实战》笔记第3章

对于定量数据，欲了解其分布形式是对称的还是非对称的，发现某些特大或特小的可疑值，可通过绘制频率分布表、绘制频率分布直方图、绘制茎叶图进行直观地分析；对于定性分类数据，可用饼图和条形图直观地显示分布情况...定量数据的分布分析对于定量变量而言，选择“组数”和“组宽”是做频率分布分析时最主要的问题，一般按照以下步骤进行。 1）求极差。 2）决定组距与组数。 3）决定分点。 4）列出频率分布表。...5）绘制频率分布直方图。遵循的主要原则如下。 1）各组之间必须是相互排斥的。 2）各组必须将所有的数据包含在内。 3）各组的组宽最好相等。...3.4、小结本章从应用的角度出发，从数据质量分析和数据特征分析两个方面对数据进行探索分析，最后介绍了 Python常用的数据探索函数及用例。...数据质量分析要求我们拿到数据后先检测是否存在缺失值和异常值；数据特征分析要求我们在数据挖掘建模前，通过频率分布分析、对比分析、帕累托分析、周期性分析、相关性分析等方法，对采集的样本数据的特征规律进行分析

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十分钟入门 Pandas

的容器，DataFrame是 Series 的容器；如何使用Pandas #!...""" # pandas.DataFrame(data,index,columns,dtype,copy) # 创建空DataFrame print(pd.DataFrame()) # 从列表创建DataFrame...print('List DataFrame:\n', pd.DataFrame([1,3,5,7,9])) # 从字典创建DataFrame dict = {'name':['Manu', 'Tim'..., 'Paker'], 'age':[41, 42, 36]} print('Dict DataFrame:\n', pd.DataFrame(dict)) # 从系列的字典创建DataFrame dict_series...(data)) # 从DataFrame对象的dict创建面板 data = {'Item1' : pd.DataFrame(np.random.randn(4, 4)), 'Item2

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十分钟入门Pandas

是Series的容器；如何使用Pandas #!...""" # pandas.DataFrame(data,index,columns,dtype,copy) # 创建空DataFrame print(pd.DataFrame()) # 从列表创建DataFrame...print('List DataFrame:\n', pd.DataFrame([1,3,5,7,9])) # 从字典创建DataFrame dict = {'name':['Manu', 'Tim'..., 'Paker'], 'age':[41, 42, 36]} print('Dict DataFrame:\n', pd.DataFrame(dict)) # 从系列的字典创建DataFrame dict_series...(data)) # 从DataFrame对象的dict创建面板 data = {'Item1' : pd.DataFrame(np.random.randn(4, 4)), 'Item2

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panda python_12个很棒的Pandas和NumPy函数，让分析事半功倍

1. allclose() Allclose() 用于匹配两个数组并且以布尔值形式输出。如果两个数组的项在公差范围内不相等，则返回False。...Pandas非常适合许多不同类型的数据：具有异构类型列的表格数据，例如在SQL表或Excel电子表格中有序和无序(不一定是固定频率)的时间序列数据。 ...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...，用于从平面文件(CSV和定界文件)、 Excel文件，数据库加载数据，以及以超高速HDF5格式保存/加载数据特定于时间序列的功能：日期范围生成和频率转换、移动窗口统计、日期移位和滞后。

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NumPy 秘籍中文第二版：十、Scikits 的乐趣

sklearn.cluster.AffinityPropagation.fit() 从欧几里得距离计算亲和度矩阵，并应用亲和度传播聚类。 diff() 计算 NumPy 数组中数字的差。...DataFrame是类似矩阵和字典的数据结构，类似于 R 中提供的功能。...操作步骤首先，我们将为每个符号的每日对数回报创建带有 Pandas 的DataFrame。然后，我们将在约会中加入这些。...我们将通过创建 Pandas DataFrame并调用其resample() 方法来做到这一点：在创建 Pandas DataFrame之前，我们需要创建一个DatetimeIndex对象传递给DataFrame...单个字符给出重采样频率，如下所示：每天D 每月M 每年A resample()方法的how参数指示如何采样数据。默认为计算平均值。另见相关 Pandas 文档

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使用Pandas进行数据分析

可以在这里详细了解对DataFrame的描述操作。数据可视化图表更能说明数据集各属性的分布及相互之间的关系。...Pandas使用matplotlib来创建图表，matplotlib也提供了很多方便的功能，您可以在这里了解Pandas更多关于数据可视化的知识。特征分布第一个易于审查的特征是各属性的分布。...我们还可以通过将各值进行离散化处理，处理后可以将各“容器（bucket）”中属性的频率作为直方图（hist）来查看： data.hist() 这可以让您注意各属性有趣的分布特征，例如pres和skin等属性近似于正态分布...您可以生成属性的直方图矩阵和按class分类后每一类值的直方图矩阵，如下所示： data.groupby('class').hist() 数据按class属性分组，然后为每个组中的属性创建直方图矩阵，结果是两个图像...=0.2, figsize=(6, 6), diagonal='kde') 这使用一个构造函数来创建属性与属性之间的散点图矩阵。

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直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。 ?...每种方法都将包括说明，可视化，代码以及记住它的技巧。 Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”，该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素，包括索引，列和值。...记住：Pivot——是在数据处理领域之外——围绕某种对象的转向。在体育运动中，人们可以绕着脚“旋转”旋转：大熊猫的旋转类似于。...Melt Melt可以被认为是“不可透视的”，因为它将基于矩阵的数据（具有二维）转换为基于列表的数据（列表示值，行表示唯一的数据点），而枢轴则相反。...为了访问狗的身高值，只需两次调用基于索引的检索，例如 df.loc ['dog']。loc ['height']。要记住：从外观上看，堆栈采用表的二维性并将列堆栈为多级索引。

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基于Spark的机器学习实践 (二) - 初识MLlib

公告：基于DataFrame的API是主要的API 基于MLlib RDD的API现在处于维护模式。从Spark 2.0开始，spark.mllib包中基于RDD的API已进入维护模式。...例如下面创建一个3x3的单位矩阵: Matrices.dense(3,3,Array(1,0,0,0,1,0,0,0,1)) 类似地,稀疏矩阵的创建方法 Matrices.sparse(3,3,Array...(0,1,2,3),Array(0,1,2),Array(1,1,1)) 2.4 分布式矩阵 ◆ 把一个矩数据分布式存储到多个RDD中将分布式矩阵进行数据转换需要全局的shuffle函数最基本的分布式矩阵是...分布式矩阵具有长类型的行和列索引和双类型值，分布式存储在一个或多个RDD中。选择正确的格式来存储大型和分布式矩阵是非常重要的。将分布式矩阵转换为不同的格式可能需要全局shuffle，这是相当昂贵的。...到目前为止已经实现了四种类型的分布式矩阵。基本类型称为RowMatrix。 RowMatrix是没有有意义的行索引的行向分布式矩阵，例如特征向量的集合。它由其行的RDD支持，其中每行是局部向量。

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基于Spark的机器学习实践 (二) - 初识MLlib

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为西雅图酒店建立基于内容的推荐系统

由于三种不同的情况，即新用户，新产品和新网站。基于内容的过滤是解决此问题的方法。系统在创建推荐时首先使用新产品的元数据，而访客操作在一段时间内是次要的。系统根据产品的类别和描述向用户推荐产品。...数据很难找到公共酒店描述数据，因此从每个酒店的主页收集了西雅图地区的150多家酒店，其中包括市中心商务酒店，精品酒店和住宿加早餐，机场商务酒店，附近的酒店。大学，不知名的汽车旅馆，等等。...频率分布 def get_top_n_bigram(corpus, n=None): vec = CountVectorizer(ngram_range=(2, 2)).fit(corpus)...频率分布 def get_top_n_bigram(corpus, n=None): vec = CountVectorizer(ngram_range=(2, 2), stop_words=...TF-IDF矩阵，包括unigrams，bigrams和trigrams。

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如何对非结构化文本数据进行特征工程操作？这里有妙招！

idf（w，D）项是单词 w 的逆文档频率，可以由语料库中所有文档的总数量 C 除以单词 w 的文档频率 df（w）的 log 值得到，其中文档频率是指语料库中文档出现单词 w 的频率。...可以看到每个数据点是如何从一个单独的簇开始，慢慢与其他数据点合并形成集群的。从颜色和树状图的更高层次来看，如果考虑距离度量为 1.0（由虚线表示）或者更小，可以看出模型已经正确识别了三个主要的聚类。...它们也可用于从文本数据中捕捉潜在的特征。 ? 主题建模有很多种方法，其中大多涉及到某种形式的矩阵分解。比如隐含语义索引（Latent Semantic Indexing， LSI）就使用了奇异值分解。...使用主题模型特征的文档聚类这里使用 LDA 法从词袋模型特征构建主题模型特征。现在，我们可以利用获得的文档单词矩阵，使用无监督的聚类算法，对文档进行聚类，这与我们之前使用的相似度特征进行聚类类似。...这种聚类方法是一种基于中心的聚类方法，试图将这些文档聚类为等方差的类。这种方法通过最小化类内平方和来创建聚类。

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Python人工智能经典算法之机器学习第二篇

优势 1.定义开源的Python科学计算库，用于快速处理任意维度的数组 Numpy中，存储对象是ndarray 2.创建...size 2.正态分布[****] 均值，方差均值 -- 图形的左右位置方差...5.单位矩阵对角线为1，其他位置为0的矩阵 6.逆矩阵A*矩阵B=单位矩阵I 那么A和B就互为逆矩阵 7.转置行列互换...2.案例知识点 1.创建DataFrame pd.DataFrame(ndarray) 2.创建日期 pd.date_range...通过ndarray创建指定索引创建通过字典创建 2.属性对象.index

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SQL和Python中的特征工程：一种混合方法

尽管它们在功能上几乎是等效的，但我认为这两种工具对于数据科学家有效地工作都是必不可少的。从我在熊猫的经历中，我注意到了以下几点：当探索不同的功能时，我最终得到许多CSV文件。...当我聚合一个大DataFrame时，Jupyter内核就会死掉。我的内核中有多个数据框，名称混乱（且太长）。我的特征工程代码看起来很丑陋，散布在许多单元中。...因为此数据集是一个事件日志，所以我们必须避免将来的信息泄漏到每个数据点中。可以想象，每个功能都需要在历史记录中汇总！连接表是最慢的操作，因此我们希望从每个连接中获得尽可能多的功能。...注意功能表是如何连续连接的。这实际上是有效的，因为我们总是在一对一映射上连接索引。最后，让我们看一下5个训练示例及其特征。现在，您已经有了定义明确的数据集和特征集。...在两种情况下，SQL方法更加有效：如果您的数据集已部署在云上，则您可以运行分布式查询。今天，大多数SQL Server支持分布式查询。在熊猫中，您需要一些名为Dask DataFrame的扩展。

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Pandas 学习手册中文第二版：11~15

然后，我们研究了如何沿行轴和列轴连接多个DataFrame对象。由此，我们随后研究了如何基于多个DataFrame对象中的值，使用 Pandas 执行类似于数据库的连接和数据合并。...这向我们展示了如何以有效地从其他形式查找数据的格式组织数据，这可能会给数据提供者带来更多便利。...用核密度图估计分布散点图矩阵与多个变量之间的相关性热图与多个变量之间的关系强度最后一步将检查如何通过将绘图划分为多个子部分来创建合成绘图，以便能够在单个图形画布中渲染多个绘图。...通过使用.plot()并指定kind='scatter'以及DataFrame源中的 x 和 y 列，可以从DataFrame创建散点图： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传...可以使用.corr()方法计算DataFrame中数据列之间的确切相关性。这将生成代表列的变量之间所有可能相关性的矩阵。

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Pandas profiling 生成报告并部署的一站式解决方案

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panda python_12个很棒的Pandas和NumPy函数，让分析事半功倍

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使用Pandas进行数据分析

直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

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