Pandas数据初探索 本文介绍的是Pandas数据初探索。...：默认是头部5条，可以指定查看N条 tail(N)：默认是尾部5条，可以指定查看N条 [008i3skNgy1gri3vt3r6fj312y0r4jw9.jpg] 随机查看sample 默认是随机看一条数据...内置数学计算方法 Pandas中内置的多种数学计算函数 # 默认按照列0计算，1表示按照行计算 df.abs() # 绝对值 df.mode() # 众数 df.mean() # 返回所有列的均值 df.mean...df.idxmax() # 每列最大的值的索引名 df.idxmin() # 最小 df.cummin() # 累积最小值 df.cummax() # 累积最大值 df.skew() # 样本偏度 (...第三阶) df.kurt() # 样本峰度 (第四阶) df.quantile() # 样本分位数 (不同 % 的值) 总结 本文主要是对Pandas中的数据探索做了一个详细介绍，帮助我们快速了解数据的基本信息
在常见的数据挖掘工作中，脏数据包括如下内容： 缺失值 异常值 不一致的值 重复数据及含有特殊符号（如#、￥、*）的数据 缺失值的处理分为删除存在缺失值的记录、对可能值进行插补和不处理。...如发展速度、增长速度等。 3.2.3、统计量分析 用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。...表3-9 Pandas累积统计特征函数 方法名 函数功能 所属库 cumsum() 依次给出前1、2、…、n个数的和 Pandas cumprod() 依次给出前1、2、…、n个数的积 Pandas cummax...() 依次给出前1、2、…、n个数的最大值 Pandas cummin() 依次给出前1、2、…、n个数的最小值 Pandas 表3-10 Pandas累积统计特征函数 方法名 函数功能 所属库 rolling_sum...因此，如果数据已经被加载为Pandas中的对象，那么以这种方式作图是比较简 洁的。 实例：在区间(0=<x<=2π)绘制一条蓝色的正弦虚线，并在每个坐标点标上五角星。
1.2 处理数据 读写数据 文本 txt 里面的 6 栏数据没有标题栏，我们去上面链接找到每一栏分别是 日期、时间、价格、买价、卖价、成交量 如下图所示： 接下来我们用 pandas 读取将数据转换成...布林线由三条曲线组成，分别是上轨线 (upper band)、中轨线 (mid band) 和下轨线 (lower band)。上图只画出上轨线和下轨线。...N = 20 K = 2 mean = dollar.close.rolling(N).mean() stdev = dollar.close.rolling(N).std() upper_band =...= 10 日 MA 下轨线 = 10 日 MA - (10 日波动率 x 2) 将上轨、下轨、中轨和价格序列整合成一个 DataFrame, df_bb。...那么累积到到什么时候停止呢？
或者以数据库进行类比，DataFrame中的每一行是一个记录，名称为Index的一个元素，而每一列则为一个字段，是这个记录的一个属性。...否则会报错： ValueError: arrays must all be same length 从字典的列表构建DataFrame，其中每个字典代表的是每条记录（DataFrame中的一行），字典中每个值对应的是这条记录的相关属性...dict返回的是dict of dict；list返回的是列表的字典；series返回的是序列的字典；records返回的是字典的列表 查看数据 head和tail方法可以显示DataFrame前N条和后...N条记录，N为对应的参数，默认值为5。...df[0:3]df[0] 下标索引选取的是DataFrame的记录，与List相同DataFrame的下标也是从0开始，区间索引的话，为一个左闭右开的区间，即[0：3]选取的为1-3三条记录。
sample1 = df.sample(n=3) sample1 ? 上述代码中，我们通过指定采样数量 n 来进行随机选取。此外，也可以通过指定采样比例 frac 来随机选取数据。...df.year.nunique() 10 df.group.nunique() 3 我们可以直接将nunique函数应用于dataframe，并查看每列中唯一值的数量： ?...Memory_usage Memory_usage()返回每列使用的内存量（以字节为单位）。考虑下面的数据，其中每一列有一百万行。...df1和df2是基于column_a列中的共同值进行合并的，merge函数的how参数允许以不同的方式组合dataframe,如：“inner”、“outer”、“left”、“right”等。...例如，我们可以使用pandas dataframes的style属性更改dataframe的样式。
在这里，不是将绘图元数据（例如缩放范围，用户触发的事件，如“Tap”等）推送到DynamicMap回调，而是使用HoloViews直接更新可视化元素中的基础数据。 `Stream``。...Buffer自动累积表格数据的最后一行N行，其中N由length定义。 累积数据的能力允许对最近的数据历史执行操作，而绘制后端（例如散景）可以通过仅发送最新的补丁来优化绘图更新。...使用20的sliding_window，它将首先等待20组流更新累积。此时，对于每个后续更新，它将应用pd.concat将最近的20个更新组合到一个新的数据帧中。...在这个例子中，我们减去一个固定的偏移，然后计算累积和，给我们一个随机漂移的时间序列。...如您所见，流数据通常像HoloViews中的流一样工作，在显式控制下灵活处理随时间变化或由某些外部数据源控制。
上一集开始学习了Pandas的数据结构（Series和DataFrame），以及DataFrame一些基本操作：改变索引名、增加一列、删除一列、排序。 今天我将继续学习Pandas。...想整理到DataFrame中，如何处理？...得到了一张非常清爽的DataFrame数据表。 现在我要对这张表进行简单的描述性统计： 1. 加总 .sum()是将数据纵向加总（每一列加总） ?...还可以累积加总： ? 关于缺失值，在后面还要专门学习（二、缺失值）。 2. 描述性统计 pandas除了加总，还可以利用 .describe() 得到每列的各种描述性分析： ?...从我多年统计师从业经验来看，学会了如何跳过行，也要学如何读取某些行，使用 nrows=n 可以指定要读取的前n行，以数据 ? 为例： ? 2.
不规则的文本：每三行对应一条记录，其中第二行含三个字段（集合的成员也是集合），将该文件整理成规范的结构化数据对象。...；再进行有序分组，即每三行分一组；最后循环每一组，将组内数据拼成单记录的DataFrame，循环结束时合并各条记录，形成新的DataFrame。...没有真正的记录对象，也没有直接提供插入记录的方法，间接实现起来较麻烦，先构造一条单记录的DataFrame，再将原DataFrame按指定位置拆成前后两个DataFrame，最后把三个DataFrame...；再打开N个临时文件，并维持一个N个成员的数组，指向每个临时文件的当前读取位置，初始位置是第一条记录；之后比较该数组对应的N条记录，将最小记录i写入结果文件，并下移i对应的临时文件的当前读取位置；继续比较...N条记录，直至排序结束。
两个文件中的数据一模一样，所以你可以输出一些记录，看看文件是否正确读入。..., '\n') # 打印头10行记录 print(csv_data[0:10], '\n') print(tsv_data[0:10], '\n') 我们将标签和数据分别存储于csv(tsv)_labels...读出的数据存储于json_read这一DataFrame对象。进而使用.tail(…)方法打印出最后10条数据。...如代码所示，对于列表对象，你可以调用.index(...)方法查找某一元素首次出现的位置。 5. 参考 查阅pandas文档中read_excel的部分。...使用DataFrame对象的.apply(...)方法遍历内部每一行。第一个参数指定了要应用到每行记录上的方法。axis参数的默认值为0。意味着指定的方法会应用到DataFrame的每一列上。
2015 L 31 W 58 Name: game_id, dtype: int64 七、对列进行操作 接下来要说的是如何在数据分析过程的不同阶段中操作数据集的列...CSV文件来创建new时，Pandas会根据其值将数据类型分配给每一列。...处理包含缺失值的记录的最简单方法是忽略它们。...，而一百条缺少相关数据，那么删除不完整的记录可能是一个合理的解决方案。...如可视化尼克斯整个赛季得分了多少分： ? 还可以创建其他类型的图，如条形图： ? 而关于使用matplotlib进行数据可视化的相关操作中，还有许多细节性的配置项，比如颜色、线条、图例等。
查看/检查数据 head（）：显示DataFrame中的前n条记录。我经常把一个数据档案的最上面的记录打印在我的jupyter notebook上，这样当我忘记里面的内容时，我可以回头查阅。...df.head(3) # First 3 rows of the DataFrame ? tail（）:返回最后n行。这对于快速验证数据非常有用，特别是在排序或附加行之后。...生成的轴将被标记为编号series0,1，…， n-1，当连接的数据使用自动索引信息时，这很有用。 append() 方法的作用是:返回包含新添加行的DataFrame。...有几个有用的函数用于检测、删除和替换panda DataFrame中的空值。...mean():返回平均值 median():返回每列的中位数 std():返回数值列的标准偏差。 corr():返回数据格式中的列之间的相关性。 count():返回每列中非空值的数量。
v=hK6o_TDXXN8 用一句话来总结，Pandas v1.0 主要改善了稳定性（如时间序列）并删除了未使用的代码库（如 SparseDataFrame）。 数据 让我们开始吧！.../pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_csv.html）中参数设定为 chunksize=N，这会返回一个可以输出 DataFrame 对象的迭代器...否则，对于 DataFrame 中的每一个新行，Pandas 都会更新索引，这可不是简单的哈希映射。...这种方法允许管道运算（就像在 shell 脚本中）执行比链更多的运算。 管道的一个简单但强大的用法是记录不同的信息。...管道的输出是 DataFrame，但它也可以在标准输出（console/REPL）中打印。 shape = (0, 13) 你也可以在一条链中用不同的 pipe。
字段描述 id：为心跳信号分配的唯一标识 heartbeat_signals：心跳信号序列数据，其中每个样本的信号序列采样频次一致，长度相等（每个样本有205条记录）。...数据整体信息：数据类型、是否有缺失值等 train.info() RangeIndex: 100000 entries, 0...三、数据预处理 由于原始数据中，heartbeat_signals 列存储了205条信息，所以要把这一列数据转化成方便读取、易于使用的格式：比如构建205列。...设置数值类型 设置每列数值的「数值类型」：由每列的最大值和最小值来确定。...3、Baseline里面只是对原始数据做了学习，根据4中心跳信号分类图可以知道，不同类型的信号「时序特征」有着明显的区别，如何在模型中体现？ 4、是否需要考虑类别数量不均衡的问题？
我们通过例子来看一下，比如这样的表格： 除第一行外的每行数据称为一条记录，对应了一件事、一个人、一张订单……，第一行是标题，说明记录由哪些属性构成，这些记录都有相同的属性，整个表就是这样一些记录的集合...Pandas 中主要用一个叫 DataFrame 的东西来处理这类表格数据，上面的表格读入 DataFrame 后是这样的： 看起来和 Excel 差不多，只是行号是从 0 开始的。...这是因为 DataFrame 本质上是个矩阵，而不是记录的集合，Python 也没有记录这样的概念。count 作用在矩阵上，就会对每一列计数，有点意想不到吧。...Python 有 N 多“对象”来描述同样数据，各有各的适应场景和运算规则，如 DataFrame 可以用 query 函数过滤，而 Series 不可以，分组后这个对象更是完全不同。...简单总结一下： DataFrame 本质是矩阵，不是记录的集合，编程要按矩阵的方法来思考，经常会有点绕，结果也会有“意想不到”。
Pandas 给 NumPy 数组带来的两个关键特性是： 异质类型 —— 每一列都允许有自己的类型 索引 —— 提高指定列的查询速度 事实证明，这些功能足以使Pandas成为Excel和数据库的强大竞争者...在数据库中，它被称为 "复合主键"。在Pandas中，它被称为MultiIndex（第4部分），索引内的每一列都被称为level。 索引的另一个重要特性是它是不可改变的。...与DataFrame中的普通列相比，你不能就地修改它。索引中的任何变化都涉及到从旧的索引中获取数据，改变它，并将新的数据作为一个新的索引重新连接起来。...索引有一个名字（在MultiIndex的情况下，每一层都有一个名字）。而这个名字在Pandas中没有被充分使用。...，以及乘积； cummin和cummax，累积最小和最大。
说白了就是每个列都是一个Series，DataFrame = n * Series 下面我们来看看一些基础的称呼： ? 在pandas里面有一些基础的属性需要搞明白，这就和数据库差不多。...有多少个columns就有多少列了~第三个属性是rows，rows大家可以对比成数据的记录，有多少条记录就有多少rows。...读取数据的方法提供如下几种： df.head(n)：查看DataFrame对象的前n行 df.tail(n)：查看DataFrame对象的最后n行 df.shape()：查看行数和列数 df.info(...对象中每一列的唯一值和计数 print(df.head(2)) print(df[0:2]) ?...删除重复值（drop_duplicates） 表中难免会有一些重复的记录，这时候我们需要把这些重复的数据都删除掉。
关于Epochs数据结构:可以查看文章Python-EEG工具库MNE中文教程(2)-MNE中数据结构Epoch及其创建方法和Python-EEG工具库MNE中文教程(3)-MNE中数据结构Epoch及其用法简介...有时候使用mne的metadata属性来存储相关数据特别有用，metadata使用pandas.DataFrame来封装数据。...其中每一行对应一个epoch，每一列对应一个epoch的元数据属性。列必须包含字符串、整数或浮点数。 在该数据集中，受试者在屏幕上看到单个单词，并记录每个单词对应的脑电图活动。...# 元数据以panda.DataFrame的形式存储数据 # 获取前10条记录 print(epochs.metadata.head(10)) ? 我们可以使用该元数据属性来选择epoch的子集。...这使用了Pandas中的pandas.DataFrame.query()方法。任何有效的查询字符串都将起作用。
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