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《Python for Excel》读书笔记连载12：使用pandas进行数据分析之理解数据

引言：本文为《Python for Excel》中第5章Chapter 5：Data Analysis with pandas的部分内容，主要讲解了pandas如何对数据进行描述性统计，并讲解了将数据聚合到子集的两种方法...描述性统计和数据汇总 理解大型数据集的一种方法是计算整个数据集或有意义子集的描述性统计数据，如总和或均值。...处理空单元格的方式一致，因此在包含空单元格的区域内使用Excel的AVERAGE公式将获得与应用于具有相同数字和NaN值（而不是空单元格）的系列的mean方法相同的结果。...例如，下面是如何获得每组最大值和最小值之间的差值： df.groupby(["continent"]).agg(lambdax: x.max() - x.min()) 在Excel中获取每个组的统计信息的常用方法是使用透视表...Region）的唯一值，并将其转换为透视表的列标题，从而聚合来自另一列的值。

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数据科学特征选择方法入门

我们将在下面的Python示例中对每种方法进行解释。 包装器方法 包装方法使用特定的特征子集计算模型，并评估每个特征的重要性。然后他们迭代并尝试不同的特征子集，直到达到最佳子集。...lambda值越高，系数收缩的越多。当lambda等于0时，结果将是一个不带惩罚的正则普通最小二乘模型。 ? ? ? 这说明了岭回归如何通过使线性回归中的一些大系数接近零来调整它们。 ?...关于Ridge和Lasso回归的一个重要注意事项是，您的所有特征都必须标准化。Python和R中的许多函数都自动执行此操作，因为lambda必须对每个特征都应用相同的值。...树的构建方式使用嵌入方法中的包装方法。我们的意思是，在建立树模型时，函数内置了几种特征选择方法。在每次拆分时，用于创建树的函数会尝试对所有功能进行所有可能的拆分，并选择将数据拆分为最同质组的功能。...关键词汇： 特征：一个x变量，通常是数据集中的一列 特征选择：通过选择要使用的特征子集来优化模型 包装方法：尝试具有不同特征子集的模型并选择最佳组合 正向选择：逐个添加特征以达到最佳模型 逆向选择：逐个删除特征以达到最佳模型

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用Python玩转统计数据：取样、计算相关性、拆分训练模型和测试

导读：本文会介绍一些技术，帮你更好地理解数据，以及探索特征之间的关系。 本文使用Python建立对数据的理解。我们会分析变量的分布，捋清特征之间的关系。...最后，你会学习给样本分层，并将数据集拆分成测试集与训练集。...不过这里还是有一个陷阱：所有的观测值被选出的概率相同，可能我们得到的样本中，变量的分布并不能代表整个数据集。...要保证精确度，我们训练和测试不能用同样的数据集。 本技法中，你会学到如何将你的数据集快速分成两个子集：一个用来训练模型，另一个用来测试。 1....接着我们将这些数字与要归到训练集的比例（1-test_size）进行比较：如果数字小于比例，我们就将记录放在训练集（train属性的值为True）中；否则就放到测试集中（train属性的值为False）

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【数据分析 R语言实战】学习笔记 第三章 数据预处理 （下）

3.3缺失值处理 R中缺失值以NA表示，判断数据是否存在缺失值的函数有两个，最基本的函数是is.na()它可以应用于向量、数据框等多种对象，返回逻辑值。...R可以使用complete.cases()指令选取完整的记录，有缺失值的行则删去不要。...在R中，选取数据子集用中括号[] > data[data$salary>6] 3.4.3数据排序 R中的排序函数sort()只能对向量进行简单的排序，对含有多变量的数据集，需要用order指令来完成，...>t (data) 3.5.1揉数据函数 R中有两个揉数据函数stack()和unstack|()，用于数据长格式和宽格式之间的转换. stack()把一个数据框转换成两列:一列为数据，另一列为数据对应的列名称...melt本身的意思是溶解、分解，其作用在一个数据集上其实就是拆分数据，它的对象一可以是数组(array )、数据框或列表。

1.9K20

使用 scikit-learn 的 train_test_split() 拆分数据集

在本教程中，您将学习： 为什么需要在监督机器学习中拆分数据集 其子集，你需要的数据集，为您的模型的公正的评价 如何使用train_test_split()拆分数据 如何train_test_split(...默认值为None。 shuffle是布尔对象（True默认情况下），用于确定在应用拆分之前是否对数据集进行混洗。 stratify是一个类似数组的对象，如果不是None，则确定如何使用分层拆分。...这是因为数据集拆分默认是随机的。每次运行该函数时结果都不同。但是，这通常不是您想要的。 有时，为了使您的测试具有可重复性，您需要对每个函数调用使用相同的输出进行随机拆分。...线性回归的极简示例 在此示例中，您将应用迄今为止学到的知识来解决一个小的回归问题。您将学习如何创建数据集，将它们拆分为训练和测试子集，并将它们用于线性回归。...在本教程中，您学习了如何： 使用train_test_split()得到的训练和测试集 用参数控制子集的大小train_size和test_size 使用参数确定分割的随机性random_state 使用参数获取分层分割

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十二、R语言的综合应用

生信技能树学习之R语言的综合应用 一、玩转字符串 图片 x <- "The birch canoe slid on the smooth planks." x [1] "The birch canoe...##是用来返回向量中元素的个数 返回值1 1.2.字符串拆分 str_split(x," ") ### 以空格为分隔符，拆分开。...2, mean) ### 对test的这个矩阵的每一列求平均值 apply(test, 1, sum) ### 对test的这个矩阵的每一行求和 # 如何挑出100个数字中最大的10个？...# 对列表/向量中的每个元素（向量）实施相同的操作 test <- list(x = 36:33,y = 32:35,z = 30:27);test #返回值是列表，对列表中的每个元素（向量）求均值(...，取右边表中存在的子集 anti_join(test1,test2,by="name") ###反连接，左边表里在右边表里没有的会被留下来。

3.1K30

【生信技能树培训笔记】R语言基础（20230112更新）

本培训使用R 4.2及以上版本。一、前言用R分析数据得出结果，需要解决两个问题：用什么包/函数来处理数据？如何整理数据，使得数据可以套进函数里进行处理？...（叹号）重点：按照逻辑值：中括号里是与x等长且一一对应的逻辑值向量。按照位置：中括号里是由x下标组成的向量。因此，指定向量中的具体某个元素时，无论用逻辑值还是位置来指定，都必须使用向量。...重点与Tips：数据框按照逻辑值取子集，TRUE对应的行/列留下，FALSE对应的行/列丢掉。用于取子集的逻辑值向量，与原集对应即可，不必一定由原集生成。...默认all=FALSE，表示只取共同列或行中相同值的内容进行合并，当指定all=TRUE时，取两个数据框中指定行列的并集进行合并，任一表中的缺失值，则用NA填充。...（即指定数据框中的数全部取，另一数据框数据取与之的交集。)

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数据库设计

实体关系(Entity-Relationship, E-R)概念 E-R 模型是一种描述数据库的抽象方法 实体关系建模的方法更多依赖于直觉而非机器, 但会导致相同的设计 E-R 模型 实体 (Entity...若 max_card(F, R) = 1,并且 F 为联系中的多方, 那么从实体 F 转换出的关系表 T 中包括从 E 转换出的关系表的主键属性列, 这被称为 T 的外键(可以简单理解为表的一列是另一张表的主键...; 若有一张表是强制参与: 在强制参与的实体表中添加外键列(非空的) 都是强制参与 最好将两张表合并, 避免使用外键 E-R 图更多的细节 基数 (Cardinality of Entities Participation..., 遵从不同的规范要求, 设计出合理的关系型数据库, 这些规范被称为范式 目的: 使结构更合理 消除存储异常 减小数据冗余 便于增,删,更新 保持依赖性 (FD Preserved) 前置条件: 通用表...) 候选键里的属性就是主属性 范式 1NF 关系型数据库的一张表中, 每一列都不可再分割, 即某一属性不能有多个值 不符合 1NF 的例子: id 姓名 年级 签到 时间 次数 连续次数

3.1K20

第一范式、第二范式、第三范式、BC范式

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 要搞清楚常见范式，需得先了解以下概念 数据描述术语对应表 关键码 1) 超键：在关系中能唯一标识元组的属性或属性集称为关键模式的超键。...例子：学生基本信息表R（学号，班级，姓名）假设不同的班级学号有相同的，班级内学号不能相同，在R关系中，（学号，班级）->（姓名），但是（学号）->(姓名)不成立，（班级）->(姓名)不成立，所以姓名完全函数依赖与...（学号，班级）； 传递函数依赖：设X,Y,Z是关系R中互不相同的属性集合，存在X→Y(Y !...=宿舍，所以符合传递函数的要求； 1NF 一言以蔽之：“第一范式的数据表必须是二维数据表”，第一范式是指数据库的每一列都是不可分割的基本数据项，强调列的原子性，试题中某一属性不能拥有几个值。...只要数据列中出现数据重复，就要把表拆分开来。 举例来说：当数据表中是联合主键，但是有的列只依赖联合主键中的一个或一部分属性组成的联合主键，此时需要拆表才能复合第二范式。

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一文彻底解析数据库设计思路

一个联系 R 当以了这些实体实例之间的对应规则。 特别地 R 代表了一个 m 元组的集合, 它是笛卡尔积 E1× E2× …× Em的子集。 联系用菱形表示, 联系也能附加属性。...举例: 将实体和属性转换为关系 规则一 一个实体映射到关系型数据库中的一张表. 实体的单值属性被映射为表的列(复合属性被映射为多个简单列)。 实体标识符映射为候选键。...若 max_card(F, R) = 1,并且 F 为联系中的多方, 那么从实体 F 转换出的关系表 T 中包括从 E 转换出的关系表的主键属性列, 这被称为 T 的外键(可以简单理解为表的一列是另一张表的主键...; = 若有一张表是强制参与: 在强制参与的实体表中添加外键列(非空的) 都是强制参与 最好将两张表合并, 避免使用外键 E-R 图更多的细节 基数 (Cardinality of Entities...主属性 (Primary Attribute) 候选键里的属性就是主属性 范式 1NF 关系型数据库的一张表中, 每一列都不可再分割, 即某一属性不能有多个值 不符合 1NF 的例子: 符合 1NF

94420

fast.ai 机器学习笔记（一）

_表示我们丢弃了返回值。我们希望保持验证集始终相同。 在将训练集重新采样为 30,000 个子集中的前 20,000 个后，运行时间为 621 毫秒。...稍后，当您想要创建一个子集（通过传入subset）时，您希望使用相同的丢失列和中位数，因此您传入nas。 如果发现子集来自完全不同的数据集并且具有不同的丢失列，它将使用附加键值更新字典。...在这种情况下，我实际上使用了斯皮尔曼相关系数 R。你们已经熟悉相关系数了吗？所以相关性几乎与 R²完全相同，但它是在两个变量之间而不是一个变量和它的预测之间。...R 版本有更好的文档，所以你应该阅读它的文档以了解如何使用它。但基本上你会说“好的，我想为这个数据框（x_all）创建一个图。当你创建图时，你使用的大多数数据集都太大而无法绘制。...它会给我三件事： 预测: 随机森林的预测 偏差: 整个原始数据集的平均销售价格 贡献度: 一列和要拆分的值（即预测器），以及它对预测值的影响有多大。

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手把手教 | 如何设计高性能数据库表

第一范式 第一范式无重复的列，表中的每一列都是拆分的基本数据项，即列不能够再拆分成其他几列，强调的是列的原子性.。...通过对前三个范式的了解，我们知道 3NF 是 2NF 的子集，2NF 是 1NF 的子集。...不同系统之间，统一规范； 不同表之间的相同字段或者关联字段，字段类型/命名要保持一致；库表字符集和前端程序、中间件必须保持一致的 UTF8mb4。...禁止在数据库中存储大文件，例如照片，可以将大文件存储在对象存储系统中，数据库中存储路径。 不建议使用 TEXT/BLOB： 处理性能差； 行长度变长； 全表扫描代价大。 解决方案：拆分成单独的表。...这样的查询必然会对两张表进行全表扫描，并创建一个交叉结果集，然后使用正则表达式遍历每一行联合后的数据进行匹配。 出于性能优化方面的考虑，可能在数据库的结果中需要使用反范式的设计。

2.6K22

优化表（一）

如果表有真实的(或真实的)数据，可以使用管理门户中的调优表功能自动计算和设置它的区段大小值; Selectivity 在InterSystems SQL表(类)中，每个列(属性)都有一个与之相关联的选择性值...列的选择性值是在查询该列的典型值时返回的表中的行的百分比。 选择性为1/D，其中D是字段不同值的数目，除非检测到异常值。 选择性基于大致相等的不同值的数量。...例如，假设一个表包含一个性别列，其值大致均匀分布在“M”和“F”之间。性别栏的选择值将为50%。更具区分性的特性(例如街道名称Street Name)的选择性值通常只有很小的百分比。...异常值的存在可能会极大地改变选择性值。 选择性用于查询优化。 在SELECT查询中指定的字段和在视图的SELECT子句中指定的字段使用相同的选择性值。 请注意，视图的行分布可能与源表不同。...如果该子集是代表性子集，则该子集只能是整个数据集的一小部分。如果联接或其他关系中涉及的表的ExtentSize保持大致相同的相对大小，则当表中的行数发生变化时，Tune Table结果仍然是相关的。

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2.算法设计与分析__递归与分治策略

如分成大小相等的k个子问题，许多问题可以取k＝2。 这种使子问题规模大致相等的做法是出自一种平衡（Balancing）子问题的思想，它几乎总是比子问题规模不等的做法要好。...分治的技巧在于如何划分棋盘，使划分后的子棋盘大小相同，并且每个子棋盘均包含一个特殊方格，从而将原问题分解为规模较小的棋盘覆盖问题。...首先选第一个数作为分界数据，将比它小的数据存储在它的左边，比它大的数据存储在它的右边，它存储在左、右两个子集之间。这样左、右子集就是原问题分解后的独立子问题。...如果给定n口油井的位置，即它们的x坐标（东西向）和y坐标（南北向），应如何确定主管道的最优位置，即使各油井到主管道之间的输油管道长度总和最小的位置？...半数集set(6)中有6个元素。 注意半数集是多重集。 对于给定的自然数n，编程计算半数集set(n)中的元素个数。

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R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡违约分析信贷数据集|附代码数据

现在你必须做出相应的选择以获得有利的结果。 决策树如何工作？ 决策树有两个组成部分：熵和信息增益 熵是一个用来衡量信息或无序的概念。我们可以用它来衡量数据集的纯度。...所以，左边数据集的熵值越高，也可以看作是潜在信息量越大。 信息增益为了评估一个特征对分裂的好坏，计算分裂前后的熵差。 决策树中每个拆分的目标是从混淆的数据集移动到两个（或更多）更纯的子集。...理想情况下，分裂应该导致熵为 0.0 的子集。然而，在实践中，如果拆分导致子集的总熵低于原始数据集就足够了。 也就是说，我们首先计算分割前数据集的熵，然后计算分割后每个子集的熵。...最后，在拆分之前从数据集的熵中减去由子集大小加权的输出熵之和。这种差异衡量了信息的增益或熵的减少。如果信息增益是一个正数，这意味着我们从一个混乱的数据集转移到了一些更纯粹的子集。...在这里，我们有选择地使用模型中的变量。但现在只是用五个变量来确定信用度的值。

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算法研习：决策树算法基本原理分析

DT对数据采用自上而下的方法，在给定数据集的情况下，他们会尝试对数据之间相似性进行分组和标记，并寻找最佳规则来对它们之间对应的不同的标签进行分类和回归分析，直到达到最大的准确率。...它以原始形式处理数据，并且可以在同一DT的不同部分中多次使用相同的变量，这可以揭示变量集之间复杂的相互依赖性。 在分类树的情况下，CART算法使用Gini系数来度量分类任务创建决策点。...C4.5：C4.5是ID3的升级版， C4.5可以用于分类和回归问题。此外，它可以通过忽略缺失数据来处理数据集中的缺失值。与ID3（使用信息增益作为划分标准）不同，C4.5使用增益比率进行拆分。...窗口化意味着算法随机选择训练数据的子集(称为“窗口”)并用该子集构建DT。然后使用该DT对剩余的训练数据进行分类，并且如果它执行正确的分类，则DT结束。...决策树如何解决分类问题 决策树遵循分而治之思想，将数据拆分为子集，然后将其重复拆分成更小的子集 ，依此类推，直到算法确定子集内的数据足够均匀为止，在解决分类问题时，主要有以下几点： 使用决策算法，从根节点开始

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R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡违约分析信贷数据集|附代码数据

现在你必须做出相应的选择以获得有利的结果。 决策树如何工作？ 决策树有两个组成部分：熵和信息增益 熵是一个用来衡量信息或无序的概念。我们可以用它来衡量数据集的纯度。...所以，左边数据集的熵值越高，也可以看作是潜在信息量越大。 信息增益为了评估一个特征对分裂的好坏，计算分裂前后的熵差。 决策树中每个拆分的目标是从混淆的数据集移动到两个（或更多）更纯的子集。...理想情况下，分裂应该导致熵为 0.0 的子集。然而，在实践中，如果拆分导致子集的总熵低于原始数据集就足够了。 也就是说，我们首先计算分割前数据集的熵，然后计算分割后每个子集的熵。...最后，在拆分之前从数据集的熵中减去由子集大小加权的输出熵之和。这种差异衡量了信息的增益或熵的减少。如果信息增益是一个正数，这意味着我们从一个混乱的数据集转移到了一些更纯粹的子集。...在这里，我们有选择地使用模型中的变量。但现在只是用五个变量来确定信用度的值。

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R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡违约分析信贷数据集

现在你必须做出相应的选择以获得有利的结果。 决策树如何工作？ 决策树有两个组成部分：熵和信息增益 熵是一个用来衡量信息或无序的概念。我们可以用它来衡量数据集的纯度。...所以，左边数据集的熵值越高，也可以看作是潜在信息量越大。 信息增益为了评估一个特征对分裂的好坏，计算分裂前后的熵差。 决策树中每个拆分的目标是从混淆的数据集移动到两个（或更多）更纯的子集。...理想情况下，分裂应该导致熵为 0.0 的子集。然而，在实践中，如果拆分导致子集的总熵低于原始数据集就足够了。 也就是说，我们首先计算分割前数据集的熵，然后计算分割后每个子集的熵。...最后，在拆分之前从数据集的熵中减去由子集大小加权的输出熵之和。这种差异衡量了信息的增益或熵的减少。如果信息增益是一个正数，这意味着我们从一个混乱的数据集转移到了一些更纯粹的子集。...在这里，我们有选择地使用模型中的变量。但现在只是用五个变量来确定信用度的值。

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Day07 生信马拉松-数据整理中的R

全文并非是对数据整理的实操整理,主要整理在数据整理/清洗中常用的R包介绍 library(tidyr) library(dplyr) library(stringr) library(tibble) 1...(x) # 引号内的单个字母/数字/符号数量 length(x) #检测向量内的元素数 1.2 字符串拆分 str_split(x," ") #直接拆分后会变成list的子集 class(str_split....keep_all = T"为必须要写的参数 2.3 mutate，数据框新增一列 test <- mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) #R中的修改必须要赋值...名变为列名，将样本名转化为data.frame中的第一列 ggplot2对行名并不友好，通常要使样本名转化为data.frame中的第一列，防止在后续代码运行过程中行名丢失 图片 图片 step2 把原来的行名转变为第一列...图片 step3 宽变长 ：test、gene、count数均在一行上（将上图的宽数据变为长数据） 图片 6.2实操代码 6.2.1 如何生成一个matrix set.seed(10086) #设置种子数使随机生成的数固定

21100
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