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Python pandas十分钟教程

Pandas是数据处理和数据分析中最流行的Python库。本文将为大家介绍一些有用的Pandas信息，介绍如何使用Pandas的不同函数进行数据探索和操作。...包括如何导入数据集以及浏览，选择，清理，索引，合并和导出数据等常用操作的函数使用，这是一个很好的快速入门指南，如果你已经学习过pandas，那么这将是一个不错的复习。...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。....unique()：返回'Depth'列中的唯一值 df.columns：返回所有列的名称 选择数据 列选择：如果只想选择一列，可以使用df['Group']....数据清洗 数据清洗是数据处理一个绕不过去的坎，通常我们收集到的数据都是不完整的，缺失值、异常值等等都是需要我们处理的，Pandas中给我们提供了多个数据清洗的函数。

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我的Python分析成长之路9

中选择单列或列序列 9 print(df2.loc["one"]) #从DataFrame中选择单行或多行 10 print(df2.loc[:,"year"]) #从DataFrame中选择单列...11 print(df2.loc["one","year"]) #同时确定行和列 12 print(df2.loc["one",['year','state']]) #一行两列 13 print(...通过几个统计值可简捷地表达地表示一组数据的集中趋势和离散程度。 　　　　...1.数值型特征的描述性统计 　　　　数值型特征的描述性统计主要包括了计算数值型数据的完整情况、最小值、均值、中位数、最大值、四分位数、极差、标准差、方差、协方差和变异系数。 　　　　...df.groupby(df['key1']) #对整个DataFrame分组 10 print(group.count()) #返回分组的数目 11 print(group.head()) #返回每组的前几个值

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30 个小例子帮你快速掌握Pandas

读取数据集 本次演示使用Kaggle上提供的客户流失数据集[1]。 让我们从将csv文件读取到pandas DataFrame开始。...我们删除了4列，因此列数从14减少到10。 2.读取时选择特定的列 我们只打算读取csv文件中的某些列。读取时，列列表将传递给usecols参数。如果您事先知道列名，则比以后删除更好。...12.groupby函数 Pandas Groupby函数是一种通用且易于使用的函数，有助于获得数据概览。它使探索数据集和揭示变量之间的潜在关系变得更加容易。 我们将为groupby函数写几个例子。...如果我们将groupby函数的as_index参数设置为False，则组名将不会用作索引。 16.带删除的重置索引 在某些情况下，我们需要重置索引并同时删除原始索引。...符合指定条件的值将保持不变，而其他值将替换为指定值。 20.排名函数 它为这些值分配一个等级。让我们创建一个根据客户余额对客户进行排名的列。

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Pandas图鉴(三)：DataFrames

如果简单地在Jupyter单元中写df的结果恰好太长（或太不完整），可以尝试以下方法： df.head(5) 或 df[:5] 显示前五行。 df.dtypes返回列的类型。...下一个选择是用NumPy向量的dict或二维NumPy数组构造一个DataFrame： 请注意第二种情况下，人口值是如何被转换为浮点数的。实际上，这发生在构建NumPy数组的早期。...如果你 "即时" 添加流媒体数据，则你最好的选择是使用字典或列表，因为 Python 在列表的末尾透明地预分配了空间，所以追加的速度很快。...同时保持了左边DataFrame的索引值和行的顺序不变。...），而当数据是 "sparse"的时候，"long"格式更好（大多数元素是零/缺失，可以从表中省略）。

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pandas入门3-2:识别异常值以及lambda 函数

续上篇文章《pandas入门3-1:识别异常值以及lambda 函数》 假设每个月的客户数量保持相对稳定，将从数据集中删除该月中特定范围之外的任何数据。最终结果应该是没有尖峰的平滑图形。...原因是transform将使dataframe的形状（行数和列数）保持不变，而apply则不会。通过查看前面的图表，可以发现它们不像高斯分布，这意味着不能使用像mean和stDev这样的汇总统计。...原始数据(df)每天有多个记录。我们留下了一个由State和StatusDate索引的数据集。Outlier列中的False表示该记录不是异常值。...如果还需要预测明年的客户数量，可以通过几个简单的步骤来实现。首先按年度对组合dataframe进行分组，并将该年度的最大客户数量放在一起。这样的话，每一行表示一年的数据。...，将假设目前的增长率保持不变。

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数据专家最常使用的 10 大类 Pandas 函数 ⛵

这是建议的写入格式，读写的速度都非常快。图片 3.数据概览将数据成 DataFrame 格式后，我们最好对数据有一个初步的了解，以下是最常用到的几个数据概览函数，能提供数据的基本信息。...head：返回前几行，通常用于检查数据是否正确读取，以及了解数据字段和形态等基本信息。tail：检查最后几行。在处理大文件时，读取可能不完整，可以通过它检查是否完整读取数据。...图片 6.处理缺失值现实数据集中基本都会存在缺失值的情况，下面这些函数常被用作检查和处理缺失值。isnull：检查您的 DataFrame 是否缺失。dropna: 对数据做删除处理。...注意它有很重要的参数how（如何确定观察是否被丢弃）和 thred（int类型，保留缺失值的数量）。fillna: 用指定的方法填充缺失值，例如向前填充 ( ffill)。...图片 10.分组统计我们经常会需要对数据集进行分组统计操作，常用的函数包括：groupby：创建一个 GroupBy 分组对象，可以基于一列或多列进行分组。

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Python的Datatable包怎么用？

通过本文的介绍，你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理，特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。...数据读取 这里使用的数据集是来自 Kaggle 竞赛中的 Lending Club Loan Data 数据集, 该数据集包含2007-2015期间所有贷款人完整的贷款数据，即当前贷款状态 (当前，延迟...▌选择行/列的子集 下面的代码能够从整个数据集中筛选出所有行及 funded_amnt 列： datatable_df[:,'funded_amnt'] ?...这里展示的是如何选择数据集中前5行3列的数据，如下所示： datatable_df[:5,:3] ?...▌删除行/列 下面展示如何删除 member_id 这一列的数据： del datatable_df[:, 'member_id'] ▌分组 (GroupBy) 与 Pandas 类似，datatable

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Python的Datatable包怎么用？

通过本文的介绍，你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理，特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。...数据读取 这里使用的数据集是来自 Kaggle 竞赛中的 Lending Club Loan Data 数据集, 该数据集包含2007-2015期间所有贷款人完整的贷款数据，即当前贷款状态 (当前，延迟...▌选择行/列的子集 下面的代码能够从整个数据集中筛选出所有行及 funded_amnt 列： datatable_df[:,'funded_amnt'] ?...这里展示的是如何选择数据集中前5行3列的数据，如下所示： datatable_df[:5,:3] ?...▌删除行/列 下面展示如何删除 member_id 这一列的数据： del datatable_df[:, 'member_id'] ▌分组 (GroupBy) 与 Pandas 类似，datatable

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Python实战项目——用户消费行为数据分析（三）

数据清洗与预处理：收集到的数据可能存在错误、缺失或重复项，需要进行数据清洗和预处理，确保数据的准确性和完整性，使其适合后续的分析工作。...持续优化：数据分析是一个持续优化的过程，项目团队应与业务团队保持紧密合作，根据反馈和结果不断优化分析模型和推荐系统，确保项目的长期价值。...('每月的消费次数') # 每月的消费人数（根据user_id进行去重统计，再计算个数） plt.subplot(224) #两行两列 df.groupby(by='month')['user_id'...随着时间的推移，最后一次购买商品的用户量呈现上升趋势，猜测：这份数据选择是的前三个月消费的用户在后面18个月的跟踪记录 用户分层 1.构建RFM模型分析并可视化 #透视表的使用（index:相当于groupby...() RFM计算方式：每一列数据减去数据所在列的平均值，有正有负，根据结果值与1做比较，如果>=1,设置为1，否则0 def rfm_func(x): #x:分别代表每一列数据 level

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数据科学 IPython 笔记本 7.12 透视表

我们已经看到GroupBy抽象如何让我们探索数据集中的关系。透视表是一种类似的操作，常见于电子表格，和其他操作表格数据的程序中。...透视表将简单的逐列数据作为输入，并将条目分组为二维表格，该表提供数据的多维汇总。 数据透视表和GroupBy之间的区别有时会引起混淆；它帮助我将透视表视为GroupBy聚合的多维版本。...使用GroupBy的词汇表，我们可以继续执行这样的过程：我们分组舱位和性别，选择生存列，应用平均聚合，组合生成的分组，然后对分层索引取消堆叠，来揭示隐藏的多维度。...> @mu - 5 * @sig) & (births < @mu + 5 * @sig)') 接下来我们将day列设置为整数；以前它是一个字符串，因为数据集中的某些列包含值'null'： # 将 '...看一下这个简短的例子，你可以看到，我们在这一点上看到的许多 Python 和 Pandas 工具，可以结合起来用于从各种数据集中获得洞察力。我们将在以后的章节中，看到这些数据操作的一些更复杂的应用！

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一文入门Python的Datatable操作

通过本文的介绍，你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理，特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。...数据读取 这里使用的数据集是来自 Kaggle 竞赛中的 Lending Club Loan Data 数据集, 该数据集包含2007-2015期间所有贷款人完整的贷款数据，即当前贷款状态 (当前，延迟...▌选择行/列的子集 下面的代码能够从整个数据集中筛选出所有行及 funded_amnt 列： datatable_df[:,'funded_amnt'] ?...这里展示的是如何选择数据集中前5行3列的数据，如下所示： datatable_df[:5,:3] ?...▌删除行/列 下面展示如何删除 member_id 这一列的数据： del datatable_df[:, 'member_id'] ▌分组 (GroupBy) 与 Pandas 类似，datatable

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5个例子比较Python Pandas 和R data.table

Python和R是数据科学生态系统中的两种主要语言。它们都提供了丰富的功能选择并且能够加速和改进数据科学工作流程。...在这篇文章中，我们将比较Pandas 和data.table，这两个库是Python和R最长用的数据分析包。我们不会说那个一个更好，我们这里的重点是演示这两个库如何为数据处理提供高效和灵活的方法。...melb_data.csv") # data.table library(data.table) melb <- fread("datasets/melb_data.csv") 示例1 第一个示例是关于基于数据集中的现有列创建新列...示例2 对于第二个示例，我们通过应用几个过滤器创建原始数据集的子集。这个子集包括价值超过100万美元，类型为h的房子。...示例5 在最后一个示例中，我们将看到如何更改列名。例如，我们可以更改类型和距离列的名称。

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数据处理技巧 | 带你了解Pandas.groupby() 常用数据处理方法

转换(Transformation)操作：执行一些特定于个别分组的数据处理操作，最常用的为针对不同分组情况选择合适的值填充空值； 筛选(Filtration)操作：这一数据处理过程主要是去除不符合条件的值...，那么我们如何查看分组后的各个小组的情况 以及分组后的属性呢？...同时计算多个结果 可能还有小伙伴问“能不能将聚合计算之后的新的结果列进行重命名呢？”，该操作在实际工作中经常应用的到，如：根据某列进行统计，并将结果重新命名。...这里举一个例子大家就能明白了，即我们以Team列进行分组，并且希望我们的分组结果中每一组的个数都大于3,我们该如何分组呢？练习数据如下： ?...总结 这是第二篇关于数据处理小技巧的推文，本期介绍了Pandas.groupby()分组操作方法，重点介绍了几个常用的数据处理方法，希望可以帮助到大家，接下来我会继续总结日常数据处理过程中的小技巧，帮助大家总结那些不起眼但是经常遇到的数据处理小

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pandas的类SQL操作

数据查询 查询过程主要是从DataFrame中提取符合条件的数据块的过程，这一过程与SQL中的SELECT语法功能相似，我们从简到繁的介绍一下： data = pd.DataFrame([['1','2...','3'],['4','5','6'],['7','8','9']], columns=['a','b','c']) 我们先建一个数据结构作为完整数据集，查询的演练将在上面的数据中完成。...单列数据查询我们可以用如下代码： print(data[['a']]) print(data.loc[:, ['a']]) print(data.iloc[:, 0]) 有没有体会到其中的差异，前两个是在原数据集中切分了两个小数据集出来...：a列中大于等于2的数据所在行对应的整行数据。...几种常用的用法有： 单列分组：然后按照另一列数据计算相应值： print(data1.groupby('a')['b'].mean()) 多列分组：然后按照另一列数据计算相应值： Agg的作用即为封装对应的函数

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精通 Pandas 探索性分析：1~4 全

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...Pandas 数据帧中选择多个行和列 在本节中，我们将学习更多有关从读取到 Pandas 的数据集中选择多个行和列的方法的信息。...Pandas 有一种选择行和列的方法，称为loc。 我们将使用loc方法从之前创建的数据集中调用数据帧。...我们还了解了如何将这些方法应用于真实数据集。 我们还了解了从已读入 Pandas 的数据集中选择多个行和列的方法，并将这些方法应用于实际数据集以演示选择数据子集的方法。...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。

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如何用 Python 执行常见的 Excel 和 SQL 任务

，使用这个方法所能导入完整的文件格式清单是在 Pandas 文档中。你可以导入从 CSV 和 Excel 文件到 HTML 文件中的所有内容！...现在，可以对我们以前不能做的人均 GDP 列进行各种计算，包括通过不同的值过滤列，并确定列的百分位数值。 选择/过滤数据 任何数据分析师的基本需求是将大型数据集分割成有价值的结果。...Pandas 和 Python 共享了许多从 SQL 和 Excel 被移植的相同方法。可以在数据集中对数据进行分组，并将不同的数据集连接在一起。你可以看看这里的文档。...我们将制定的人均 GDP 的表格与世界银行的世界发展指数清单进行简单的连接。 首先导入世界发展指数的 .csv文件。 ? 使用 .head() 方法快速查看这个数据集中的不同列。 ?...现在我们完成了，我们可以快速看看，添加了几个可以操作的列，包括不同年份的数据来源。 现在我们来合并数据： ? 我们现在可以看到，这个表格包含了人均 GDP 列和具有不同列的遍及全国的数据。

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可自动构造机器学习特征的Python库

特征工程自动化旨在通过从数据集中自动构造候选特征，并从中选择最优特征用于训练来帮助数据科学家。 在本文中，我们将介绍一个使用 Feature Tools Python 库实现特征工程自动化的例子。...我们将使用一个示例数据集来说明基本概念（继续关注之后使用真实世界数据的例子）。本文完整代码可在 Github 上找到。...然而，payments 数据框不存在唯一索引。当我们把 payments 数据框添加到实体集中时，我们需要传入参数 make_index = True，同时指定索引的名字。...在将该数据框添加到实体集中后，我们检查整个实体集： ? 列的数据类型已根据我们指定的修正方案被正确推断出来。接下来，我们需要指定实体集中表是如何关联的。...尽管我们仅指定了一些特征基元，但是特征工具可以通过组合和叠加这些基元来构造新的特征。 ? 完整的数据框包含 793 列的新特征！ 深度特征合成 我们现在具备理解深度特征合成（dfs）的一切条件。

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算法集锦（3）|采用医疗数据预测糖尿病的算法

本文将介绍如何利用机器学习与医疗数据来预测个人患糖尿病的算法，在此过程中，我们还会学习如何进行数据准备、数据清洗、特征选择、模型选择盒模型计算。...diabetes.groupby(‘Outcome’).hist(figsize=(9, 9)) ? 步骤3：数据清理 数据清理过程中，需要考虑一下几个方面。...异常值 分析直方图时，我们发现某些列存在一些异常值，所以需要进行深入分析并确定如何处理它们。 血压（Blood pressure）:通过分析数据，我们发现有些血压值为0。...0，所以数据集中有5列血糖值异常。...但本文中，我们采取一个不同的策略，我们先将数据集中所有的特征放入模型中，后续再详细的讨论各个特征对于模型的重要性。 步骤5：模型选择 模型选择或算法选择是机器学习中最有趣和最核心的部分。

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Pandas中的这3个函数，没想到竟成了我数据处理的主力

在这一过程中，如何既能保证数据处理效率而又不失优雅，Pandas中的这几个函数堪称理想的解决方案。 为展示应用这3个函数完成数据处理过程中的一些demo，这里以经典的泰坦尼克号数据集为例。...对象经过groupby分组后调用apply时，数据处理函数作用于groupby后的每个子dataframe上，即作用对象还是一个DataFrame（行是每个分组对应的行；列字段少了groupby的相应列...以泰坦尼克号数据集为例，这里分别举几个小例子。原始数据集如下： ? 1. 应用到Series的每个元素 ①将性别sex列转化为0和1数值，其中female对应0，male对应1。...，同时由于原数据集中age列存在缺失值，还需首先进行缺失值填充。...从某种角度来讲，这种变换得以实施的前提是该DataFrame的各列元素具有相同的数据类型和相近的业务含义，否则运用相同的数据变换很难保证实际效果。

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