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seaborn可视化数据框中的多个列元素

seaborn提供了一个快速展示数据库中列元素分布和相互关系的函数,即pairplot函数,该函数会自动选取数据框中值为数字的列元素,通过方阵的形式展现其分布和关系,其中对角线用于展示各个列元素的分布情况...函数自动选了数据框中的3列元素进行可视化,对角线上,以直方图的形式展示每列元素的分布,而关于对角线堆成的上,下半角则用于可视化两列之间的关系,默认的可视化形式是散点图,该函数常用的参数有以下几个 ###...# 1. corner 上下三角矩阵区域的元素实际上是重复的,通过corner参数,可以控制只显示图形的一半,避免重复,用法如下 >>> sns.pairplot(df, corner=True) >>...#### 3、 x_vars和y_vars 默认情况下,程序会对数据框中所有的数值列进行可视化,通过x_vars和y_vars可以用列名称来指定我们需要可视化的列,用法如下 >>> sns.pairplot...通过pairpplot函数,可以同时展示数据框中的多个数值型列元素的关系,在快速探究一组数据的分布时,非常的好用。

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【Python】基于某些列删除数据框中的重复值

导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv('name.csv...从结果知,参数为默认值时,是在原数据的copy上删除数据,保留重复数据第一条并返回新数据框。 感兴趣的可以打印name数据框,删重操作不影响name的值。...=True时没有返回结果,是在原始数据框name上直接进行操作。...原始数据中只有第二行和最后一行存在重复,默认保留第一条,故删除最后一条得到新数据框。 想要根据更多列数去重,可以在subset中添加列。...如需处理这种类型的数据去重问题,参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值。 -end-

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    【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值

    最近公司在做关联图谱的项目,想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值,两列中元素的顺序可能是相反的。...本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复值的问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3列的数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...原始数据如下: ? 希望得到结果: ? 这就是本文要解决的问题,接下来分享准备关系数据时的实例。...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...从上图可以看出用set替换frozense会报不可哈希的错误。 三、把代码推广到多列 解决多列组合删除数据框中重复值的问题,只要把代码中取两列的代码变成多列即可。

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    R 数据整理(七:使用tidyr和dplyr处理数据框 2.0)

    ,后续的参数是条件,这些条件是需要同时满足的,另外,条件中取 缺失值的观测自动放弃,这一点与直接在数据框的行下标中用逻辑下标有所不同,逻辑下标中有缺失值会在结果中 产生缺失值。...2.10 表格的拆分与合并 将同一列中的内容分为两列内容。或将两列内容合并为同一列内容。 首先还是可以创建一个数据框。...2.11 处理关系数据 参见:中的join 函数介绍部分 2.12 数据框的列拆分与合并 参见:34....nest 与unnest 对于数据框,我们可以使用split 将数据框按某列拆分为多个数据框,并储存在列表中。...nest 和 unnest 函数,可以将子数据框保存在 tibble 中,可以将保存在 tibble 中的子数据框合并为一个大数据 框。

    10.9K30

    (数据科学学习手札06)Python在数据框操作上的总结(初级篇)

    ,到length(数据框) columns:数据框列的标签,可用于索引数据框,默认同index dtype:强制数据框内数据转向的数据类型,如(float64) copy:是否对输入的数据采取复制的方法生成数据框...True时,以左侧数据框的行标签作为联结键 right_index:为True时,以右侧数据框的行标签作为联结键 sort:为True时,在合并之后以联结键为排序依据进行排序 suffixes:一个元组...,储存对两个数据框中重复非联结键列进行重命名的后缀,默认为('_x','_y') indicator:是否生成一列新值_merge,来为合并后的每行标记其中的数据来源,有left_only,right_only...join()的合并对象 on:指定的合并依据的联结键列 how:选择合并的方式,'left'表示左侧数据框行数不可改变,只能由右边适应左边;'right'与之相反;'inner'表示取两个数据框联结键列的交集作为合并后新数据框的行...11.数据框的排序 df.sort_values()方法对数据框进行排序: 参数介绍: by:为接下来的排序指定一列数据作为排序依据,即其他列随着这列的排序而被动的移动 df#原数据框 ?

    14.3K51

    R语言数据框深度解析:从创建到数据操作,一文掌握核心技能

    数据框由不同的行和列构成,不同的列可以是不同类型(数值型、字符型、逻辑型等)的数据,比如可以其中一列是数值型,另一列是逻辑型,另一列是字符型,等。但是同一列中必须是相同的类型。...数据访问与操作 访问数据 数据框和向量不一样,向量是一维的,数据框既有行也有列,数据框是二维的,所以在使用方括号时,我们也要指定行和列,行和列之间用,隔开,,前面表示行,后面表示列。...具有共同信息的两个数据框可以合并到一个数据框中。...假设有两个数据框 df5 和 df6,它们通过公共列 ID 进行合并。...") # 查看结果 print(df_merged) 其他合并方式 保留所有行(外连接): df_merged <- merge(df5, df6, by = "ID", all = TRUE) 保留左侧数据框的所有行

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    R语言 数据框、矩阵、列表的创建、修改、导出

    数据框数据框的创建数据框来源主要包括用代码新建(data.frame),由已有数据转换或处理得到(取子集、运算、合并等操作),读取表格文件(read.csv,read.table等)及R语言内置数据函数...data.frame生成指定数据框的列名及列的内容,如代码所示,此时列名不需添加"",df1为变量名,格式为列名=列的向量*matrix矩阵与向量一样只允许同一种数据类型,否则会被转换,可以理解为二维的向量...,data.frame数据框允许不同列不同的数据类型,但同一列只允许一种数据类型*数据框中括号内行在列前df1 将列名的特殊字符-转化了,该编号可能与其他数据中编号无法匹配,ex2 数据框t(m) #转置行与列,数据框转置后为矩阵as.data.frame(m) #将矩阵转换为数据框列表列表内有多个数据框或矩阵,可通过list函数将其组成一个列表l <- list(m1

    7.9K00

    R 数据整理(六:根据分类新增列的种种方法 1.0)

    tidyr 基础用法 gather&&spread 可以将本来扁平的数据框变为宽长的数据框。扁平(两个维度对应一个数据)。...),与value(原先的数据),并通过 - (原先的行),对数据框进行转换。...也就回到了开始创建的数据框test。 separate&&unite 将同一列中的内容分为两列内容。或将两列内容合并为同一列内容。 首先还是可以创建一个数据框。...到底需不需要引号,对于要处理的列(无论分离还是合并)不用;对于待生成的列则需要。 处理缺失值 创建一个存在NA 的数据框。...因此我们可以对select 与everything 处理,先筛选某列,接着去掉该列后,对其他列取everything,便可以将先筛选的列顺序提到最前。

    2.1K20

    创建一个欢迎 cookie 利用用户在提示框中输入的数据创建一个 JavaScript Cookie,当该用户再次访问该页面时,根据 cookie 中的信息发出欢迎信息。…

    创建一个欢迎 cookie 利用用户在提示框中输入的数据创建一个 JavaScript Cookie,当该用户再次访问该页面时,根据 cookie 中的信息发出欢迎信息。...cookie 是存储于访问者的计算机中的变量。每当同一台计算机通过浏览器请求某个页面时,就会发送这个 cookie。你可以使用 JavaScript 来创建和取回 cookie 的值。...当访问者再次访问网站时,他们会收到类似 “Welcome John Doe!” 的欢迎词。而名字则是从 cookie 中取回的。...密码 cookie 当访问者首次访问页面时,他或她也许会填写他/她们的密码。密码也可被存储于 cookie 中。...当他们再次访问网站时,密码就会从 cookie 中取回。 日期 cookie 当访问者首次访问你的网站时,当前的日期可存储于 cookie 中。

    2.7K10

    小样本目标检测研究综述

    换言之,小样本数据集与模型复杂度间的高度不匹配导致了模型训练问题,因此,如何在小样本条件下进行模型训练,降低模型的学习难度,进一步增强模型的泛化性能成为当前小样本检测技术发展的难点之一。 域偏移。...目前,小样本目标检测方法通常是借助大规模基类数据集来学习通用知识,同时将这些知识迁移至新任务的学习中。然而,当源域和目标域数据具有不同的数据分布时,可能出现域偏移问题。...具体而言,当源域的基类与目标域的新类数据间存在较大的域差异,且二者共享的知识较少时,将基类训练的模型作为知识迁移至新类时很可能出现负迁移,从而导致模型对新任务的检测性能不佳,这就是通常所说的域偏移问题。...基于任务的 episode 训练策略以任务为基本单元,每个任务的数据集分为支持集和查询集,其目标是从大量训练任务中获取先验知识,从而能够通过少量数据在新任务中更快地学习。...对于目标检测任务而言,可以采用两种数据增强方式:一是不改变标注框的增强方式,如色彩变换、高斯噪声以及弹性变换等等;二是改变标注框的增强方式,如裁剪变换、旋转变换以及镜像变换等。

    2.1K30

    独家 | Bamboolib:你所见过的最有用的Python库之一(附链接)

    删除列 如果您意识到不需要列,只需在search转换框中搜索下拉,选择下拉,选择想要下拉的列,然后单击执行。 重命名列 现在您需要重命名列,这是再容易不过的了。...出于演示的目的,我将游戏名称分割开来,这并没有什么意义,但你可以看到它是如何工作的。 只需在Search转换框中键入split,选择要分割的列、分隔符和你想要的列数的最大值。Boom!...合并数据 如果您需要合并两个数据集,只需搜索合并,选择要合并的两个数据集、连接的类型,和要用于合并数据集的关键列,然后单击执行。您可以创建一个新的数据集或仅仅编辑当前的数据集。...在Search转换框中搜索分组by,选择要分组的列,然后选择要查看的计算。 在这个例子中,我希望看到每个平台上的游戏数量和平均分数。我发现PlayStation 4在所有平台中得分最低。...不过,您可以使用其他数据集以测试此功能。有很多东西需要探索。 数据探索 Bamboolib使数据探索超级简单。您可以从Bamboolib中获得灵感,Bamboolib使得数据探索变得超级简单。

    2.2K20

    塔说 | 如何用Python分析数字加密货币

    我们可以将生成的图表与公开可用的比特币价格图表(如Coinbase上的图表)进行比较,作为一个快速的完整性检查,验证下载的数据是否合理。...首先,我们把各个交易所的数据下载到到由字典类型的数据框中。 ? 步骤2.4 将所有价格数据整合到单一数据框之中 接下来,我们将要定义一个简单的函数,把各个数据框中共有的列合并为一个新的组合数据框。...现在,基于各个数据集的“加权价格”列,把所有的数据框整合到一起。 ? 最后,可以使用“tail()”方法,查看合并后数据的最后五行,以确保数据整合成功。 ? ?...稍后,我们将继续使用这个加总的价格序列数据,以便能够确定其他数字货币与美元之间的兑换汇率。 步骤3 获取山寨币(Altcoins)价格 现在,我们已经有了比特币价格的时间序列数据了。...现在让我们同时把比特币价格作为最后一栏添加到合并后的数据框中。 ? 现在我们有一个唯一的数据框,它包含了我们正在验证的十种电子货币的每日美元价格。

    2.4K50

    【数据分析 R语言实战】学习笔记 第三章 数据预处理 (下)

    第一个图由小条形的长度显示各变量缺失数据比例 第二个图显示了综合的缺失模式,可以与md.pattern()生成的结果对照观察,其中浅色方框表示完整数据,深色框表示缺失值。...它与其他多重插补算法的本质区别是,它在进行插补时不必考虑被插补变量和协变量的联合分布,而是利用单个变量的条件分布逐一进行插补。...一些结构相似的对象,如向量(数值型、字符型、逻辑型)、因子、数值矩阵、列表或其他数据框等,可以被合并为一个数据框。...by指定合并的依据(相同的行或列) by.x by.y分别为第一个数据框和第二个数据框要连接的列名 all, all.x, all.y逻辑值,默认为FALSE。...,与之非常相关的指令是秩(rank ),它返回每个数字在整个向量中的秩,可以简单地理解为各个数字的大小顺序。

    2K20

    Excel 常用的九十九个技巧 Office 自学教程快速掌握办公技巧

    允许用户自定义界面的电子制表软件包括字体、文字属性和单元格格式,它还引进了智能重算的功能,当单元格数据变动时,只有与之相关的数据才会更新,荒岛本次带来九十九个 Excel 技巧,提高您的办公效率。...4、快速隐藏列表格内容太多需要隐藏工作表中某一列的数据时可直接选取列,快速向左拖动,选中的列就隐藏了。...29、日期双位显示单元格数据区域内日期需要双位显示如 2020/01/01 时,可直接选中表内数据,按【Ctrl】+数字【1】调出【设置单元格格式】对话框,选择【数字】选项卡,点击【自定义】,设置类型为...35、在合并后保留所有单元格的内容选取单元格区域,并把列宽拉到可以容下所有单元格合并后的宽度,点击菜单栏中的【开始】选项卡,选择【两端对齐】把多个单元格的内容合并到一个单元格中,在分隔的空隔处按组合键【...49、快速提取数据先在单元格内输入需要提取的数据,将鼠标移至单元格右下角,出现黑色实心图标时向下拖动填充即可快速提取需要的数据。

    7.2K21

    用Python代码建个数据实验室,顺利入坑比特币

    我们可以将生成的图表与公开可用的比特币价格图表(如Coinbase上的图表)进行比较,作为一个快速的完整性检查,验证下载的数据是否合理。...首先,我们把各个交易所的数据下载到到由字典类型的数据框中。 步骤2.4 将所有价格数据整合到单一数据框之中 接下来,我们将要定义一个简单的函数,把各个数据框中共有的列合并为一个新的组合数据框。...现在,基于各个数据集的“加权价格”列,把所有的数据框整合到一起。 最后,可以使用“tail()”方法,查看合并后数据的最后五行,以确保数据整合成功。...此处,我们为每一个山寨币的数据框新增一列存储其相应的美元价格。 接着,我们可以重新使用之前定义的函数merge_dfs_on_column,来建立一个合并的数据框,整合每种电子货币的美元价格。...现在让我们同时把比特币价格作为最后一栏添加到合并后的数据框中。 现在我们有一个唯一的数据框,它包含了我们正在验证的十种电子货币的每日美元价格。

    2K90

    时间序列数据处理,不再使用pandas

    "Date" 转换为 Pandas 中的日期格式是十分关键的,因为其他库通常需要日期字段采用 Pandas 数据时间格式。...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。...将图(3)中的宽格式商店销售额转换一下。数据帧中的每一列都是带有时间索引的 Pandas 序列,并且每个 Pandas 序列将被转换为 Pandas 字典格式。...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。...statsmodels"库,将ARIMA和SARIMA模型合并在一起。

    21810

    r语言学习day6

    ()函数和merge()函数都用于将两个数据框按照某些共同的列进行合并,但它们有一些区别:语法差异:inner_join()函数来自于dplyr包,其语法更加简洁明了,通常使用管道操作符%>%进行链式调用...merge()函数是基础R中的函数,其语法为merge(x, y, by = NULL, ...),也是用来合并两个数据框,by参数也是指定用于合并的列名。...例如,当两个数据框中存在重复的列名时,inner_join()会自动为其中一个数据框的重复列名添加后缀以区分,而merge()函数则不会自动处理,需要手动指定后缀。...总体而言,inner_join()函数提供了更为简洁和易读的语法,适用于在数据处理中的大多数情况,但是如果你更熟悉基础R的函数或者需要与基础R的其他函数进行交互,那么merge()函数也是一个很好的选择...合并行与合并列在相当于base包里的cbind()函数和rbind()函数;注意,bind_rows()函数需要两个表格列数相同,而bind_cols()函数则需要两个数据框有相同的行数

    15010
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