在机器学习中，数据有不同的类型，包括数字、分类和文本数据。分类要素是采用一组有限值（如颜色、性别或国家/地区）的特征。...然后，我们创建 BinaryEncoder 类的实例，并将“颜色”列指定为要编码的列。我们将编码器拟合到数据集，并将列转换为其二进制编码值。...计数编码对于高基数分类特征很有用，因为它减少了通过独热编码创建的列数。它还捕获类别的频率，但对于频率不一定指示类别的顺序或排名的有序分类特征，它可能并不理想。...然后，我们创建 CountEncoder 类的实例，并将“color”列指定为要编码的列。我们将编码器拟合到数据集，并将列转换为其计数编码值。...然后，我们创建 TargetEncoder 类的实例，并将“颜色”列指定为要编码的列。我们将编码器拟合到数据集，并使用目标变量作为目标将列转换为其目标编码值。
如果你对pandas的学习很感兴趣，你可以参考我们的pandas教程指导博客（http://www.dataquest.io/blog/pandas-python-tutorial/），里面包含两大部分的内容...) 所有列的唯一值和计数 选择 df[col] 返回一维数组col的列 df[[col1, col2]] 作为新的数据框返回列 s.iloc[0] 按位置选择 s.loc['index_one'] 按索引选择...)[col2] 返回col2中的值的平均值，按col1中的值分组（平均值可以用统计部分中的几乎任何函数替换） df.pivot_table(index=col1,values=[col2,col3],aggfunc...np.mean) 在每个列上应用函数 data.apply(np.max,axis=1) 在每行上应用一个函数 加入/合并 df1.append(df2) 将df1中的行添加到df2的末尾（列数应该相同...） df.concat([df1, df2],axis=1) 将df1中的列添加到df2的末尾（行数应该相同） df1.join(df2,on=col1,how='inner') SQL类型的将df1中的列与
按照计数对行降序排序。 现在，我们可以在pandas中表达这些步骤。 使用.loc切片 为了选择DataFrame的子集，我们使用.loc切片语法。...分组 为了在pandas中进行分组。 我们使用.groupby()方法。...现在让我们使用多列分组，来计算每年和每个性别的最流行的名称。 由于数据已按照年和性别的递减顺序排序，因此我们可以定义一个聚合函数，该函数返回每个序列中的第一个值。...我们现在可以将最后一个字母的这一列添加到我们的婴儿数据帧中。...通过在pandas文档中查看绘图，我们了解到pandas将DataFrame的一行中的列绘制为一组条形，并将每列显示为不同颜色的条形。 这意味着letter_dist表的透视版本将具有正确的格式。
、组织和分类 作为第一步，对数据进行分组、组织和排序，以根据所需度量的时间生成计数。...object at 0x7fc04f3b9cd0> """ 以上代码来自pandas的doc文档 在上面的代码块中，当使用每月“M”频率的Grouper方法时，请注意结果dataframe是如何为给定的数据范围生成每月行的...代替由点按时间顺序连接的点，我们有了某种奇怪的“ z”符号。 运行中的go.Scatter（）图，但未达到预期。点的连接顺序错误。下面图形是按日期对值进行排序后的相同数据。...读取和分组数据 在下面的代码块中，一个示例CSV表被加载到一个Pandas数据框架中，列作为类型和日期。类似地，与前面一样，我们将date列转换为datetime。...这一次，请注意我们如何在groupby方法中包含types列，然后将types指定为要计数的列。 在一个列中，用分类聚合计数将dataframe分组。
print("数据的前几行：")print(data.head())# 统计数据的基本信息print("\n数据的基本统计信息：")print(data.describe())# 统计数据中不同类别的数量...print("\n不同类别的数量：")print(data['category'].value_counts())结合Jupyter Notebook进行交互式分析Jupyter Notebook允许你在笔记本中编写...(data_cleaned.head())高级数据分析除了基本的数据分析和处理，Pandas还支持高级数据操作，如分组、合并和透视表。...接着，对清洗后的数据按产品类别进行分组，并计算了每个类别的总销售额。最后，使用Matplotlib创建了一个柱状图展示了不同产品类别的总销售额，并将处理后的数据导出到了一个新的CSV文件中。...随后，我们展示了如何在Jupyter Notebook中结合Pandas进行交互式分析，以及如何利用Matplotlib和Seaborn等库进行数据可视化。
此过程包括通过客户信息对贷款表进行分组，计算聚合，然后将结果数据合并到客户数据中。以下是我们如何使用Pandas库在Python中执行此操作。...在数据表的范畴中，父表的每一行代表一位不同的父母，但子表中的多行代表的多个孩子可以对应到父表中的同一位父母。...我们已经知道它们是什么了，但我们刚刚用不同的名字来称呼它们！这些只是我们用来形成新功能的基本操作： 聚合：基于父表与子表（一对多）关系完成的操作，按父表分组，并计算子表的统计数据。...一个例子是通过client_id对贷款loan表进行分组，并找到每个客户的最大贷款额。 转换：在单个表上对一列或多列执行的操作。一个例子是在一个表中取两个列之间的差异或取一列的绝对值。...聚合就是将深度特征合成依次将特征基元堆叠 ，利用了跨表之间的一对多关系，而转换是应用于单个表中的一个或多个列的函数，从多个表构建新特征。
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。...在数据框架的所有行中获取统计信息有时不够好，你需要更细粒度的信息，例如，每个类别的均值，这是下面的内容。 分组 再次使用我们的示例数据框架df，让我们找出每个大陆的平均分数。...为此，首先按洲对行进行分组，然后应用mean方法，该方法将计算每组的均值，自动排除所有非数字列： 如果包含多个列，则生成的数据框架将具有层次索引，即我们前面遇到的多重索引： 可以使用pandas提供的大多数描述性统计信息...它们引入了第二个维度，可以从不同的角度查看数据。pandas还有一个数据透视表功能，将在下面介绍。...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。
数据分组就是根据一个或多个键（可以是函数、数组或df列名）将数据分成若干组，然后对分组后的数据分别进行汇总计算，并将汇总计算后的结果合并，被用作汇总计算的函数称为就聚合函数。...Python中对数据分组利用的是 groupby() 方法，类似于sql中的 groupby。...int，float）的列才会进行运算 温故知新，回忆一下有哪些汇总运算: count 非空值计数、sum 求和、mean 求均值、max 求最大值、min 求最小值、median 求中位数、 mode...df.groupby(["客户分类","区域"]).sum() #只会对数据类型为数值（int，float）的列才会进行运算 无论分组键是一列还是多列，只要直接在分组后的数据进行汇总运算，就是对所有可以计算的列进行计算...#对分组后的数据进行 计数运算 和 求和运算 df.groupby("客户分类").aggregate(["count","sum"]) #对分组后的数据的 用户ID列进行计数运算，8月销量进行求和运算
# 2–Apply函数 Apply是一个常用函数，用于处理数据和创建新变量。在利用某些函数传递一个数据帧的每一行或列之后，Apply函数返回相应的值。该函数可以是系统自带的，也可以是用户定义的。...同理，“Low（低）”和“low（低）”也是同一类。但是，Python会将它们视为不同分类。 3. 有些类别的频率可能非常低，把它们归为一类一般会是个好主意。...在这里，我定义了一个通用的函数，以字典的方式输入值，使用Pandas中“replace”函数来重新对值进行编码。 ? ? 编码前后计数不变，证明编码成功。。...# 12–在一个数据帧的行上进行迭代 这不是一个常用的操作。毕竟你不想卡在这里，是吧？有时你可能需要用for循环迭代所有的行。例如，我们面临的一个常见问题是在Python中对变量的不正确处理。...加载这个文件后，我们可以在每一行上进行迭代，以列类型指派数据类型给定义在“type（特征）”列的变量名。 ? ? 现在的信用记录列被修改为“object”类型，这在Pandas中表示名义变量。
在 Python 中，可以使用 pandas 和 numpy 等库对类似索引元素上的记录进行分组，这些库提供了多个函数来执行分组。基于相似索引元素的记录分组用于数据分析和操作。...语法 grouped = df.groupby(key) 在这里，Pandas GroupBy 方法用于基于一个或多个键对数据帧中的数据进行分组。“key”参数表示数据分组所依据的一个或多个列。...生成的“分组”对象可用于分别对每个组执行操作和计算。 例 在下面的示例中，我们使用 groupby（） 函数按“名称”列对记录进行分组。然后，我们使用 mean（） 函数计算每个学生的平均分数。...第二行代码使用键（项）访问组字典中与该键关联的列表，并将该项追加到列表中。 例 在下面的示例中，我们使用了一个默认词典，其中列表作为默认值。...我们遍历了分数列表，并将主题分数对附加到默认句子中相应学生的密钥中。生成的字典显示分组记录，其中每个学生都有一个科目分数对的列表。
从现有的列创建新列： ? 从 DataFrame 里删除行/列 想要删除某一行或一列，可以用 .drop() 函数。...交叉选择行和列中的数据 我们可以用 .xs() 方法轻松获取到多级索引中某些特定级别的数据。比如，我们需要找到所有 Levels 中，Num = 22 的行： ?...分组统计 Pandas 的分组统计功能可以按某一列的内容对数据行进行分组，并对其应用统计函数，比如求和，平均数，中位数，标准差等等… 举例来说，用 .groupby() 方法，我们可以对下面这数据表按...上面的结果中，Sales 列就变成每个公司的分组平均数了。 计数 用 .count() 方法，能对 DataFrame 中的某个元素出现的次数进行计数。 ?...Pandas 的数据透视表能自动帮你对数据进行分组、切片、筛选、排序、计数、求和或取平均值，并将结果直观地显示出来。比如，这里有个关于动物的统计表： ?
然后使用pandas库构建数据结构，对数据进行统计与分组，并使用matplotlib库进行数据可视化。最后，对数据进行筛选、排序和保存操作。...resp变量中 解析网页内容 e = etree.HTML(resp.text) 使用etree.HTML()方法对网页内容进行解析，得到一个可操作的XPath对象e 提取数据 types = e.xpath...()方法按照类型列进行分组，然后使用count()方法统计每个分组中的数量 font_path = 'caisemenghuanjingyu.ttf' # 替换为自定义字体文件的路径 # 设置自定义字体的路径...进行筛选，只保留类型为'玄幻魔法'的行，并按照推荐列进行升序排序 df = pd.DataFrame(datas, columns=['类型', '书名', '作者', '字数', '推荐']) #...然后使用pandas库构建数据结构，对数据进行统计和分组。接下来，通过matplotlib库实现数据可视化，绘制直方图展示不同类型的数据分布情况。
此时，依据country分组后不限定特定列，而是直接加聚合函数count，此时相当于对列都进行count，此时得到的仍然是一个dataframe，而后再从这个dataframe中提取对特定列的计数结果。...=0，即沿着行的方向对列聚合。...agg内接收新列名+元组，实现对指定列聚合并重命名。...05 总结 本文针对一个最为基础的聚合统计场景，介绍pandas中4类不同的实现方案，其中第一种value_counts不具有一般性，仅对分组计数需求适用；第二种groupby+聚合函数，是最为简单和基础的聚合统计...最后，虽然本文以简单的分组计数作为讲解案例，但所提到的方法其实是能够代表pandas中的各种聚合统计需求。
可以直接用列名选择，也可以通过ix、iloc、loc方法进行选择行、列。 ix方法可以使用数值或者字符作为索引来选择行、列。 iloc则只能使用数值作为索引来选择行、列。...使用比较运算符进行查询，如「== > = <= !=」。生成bool索引。...06 分组汇总 groupby方法可以进行分组汇总。agg方法则可一次汇总多个统计量。...# 对性别分组,汇总点赞数,获取点赞数最大值 print(df.groupby('gender')[['praise']].max()) # 对性别和年龄分组,获取点赞数的平均值 print(df.groupby...'age']].mean()) # 对性别分组,获取性别的计数值 print(df.groupby(['gender'])[['gender']].count()) # 多重索引 print(df.groupby
Insert Insert用于在DataFrame的指定位置中插入新的数据列。默认情况下新列是添加到末尾的，但可以更改位置参数，将新列添加到任何位置。...，则 loc=0 column: 给插入的列取名，如 column='新的一列' value：新列的值，数字、array、series等都可以 allow_duplicates: 是否允许列名重复，选择...当然仅用cumsum函数没办法对groups (A, B, C)进行区分，所以需要结合分组函数groupby分别对(A, B, C)进行值的累加。...Nunique 注意：nunique()与unique()方法的不同。 Nunique用于计算行或列上唯一值的数量，即去重后计数。...； deep：如果为True，则通过查询object类型进行系统级内存消耗来深入地检查数据，并将其包括在返回值中。
让我们将此结果作为新列添加到原始数据帧中。...sort_index方法被调用两次，并对每个级别的实际值进行排序。 请注意，列级别的值是列名SATMTMID和UGDS。 通过步骤 6 进行堆叠和拆栈，我们可以得到截然不同的输出。...在步骤 2 中，我们创建了一个中间对象，可帮助我们了解如何在数据内形成组。resample的第一个参数是rule，用于确定如何对索引中的时间戳进行分组。...一起使用将为许多新的和不同的操作打开一扇门，如本章中的几个秘籍所示。...夏季的空中交通流量比一年中其他任何时候都要多。 在第 8 步中，我们使用一长串方法对每个目标机场进行分组，并将mean和count两个函数应用于距离列。
通过从一或多列中构造新的特征，「转换」作用于单张表（在 Python 中，表是一个 Pandas DataFrame）。举个例子，若有如下的客户表： ?...这个过程包括根据不同客户对贷款表进行分组并计算聚合后的统计量，然后将结果整合到客户数据中。以下是我们在 Python 中使用 Pandas 库执行此操作。...它们只是我们用来构造新特征的操作： 聚合：根据父与子（一对多）的关联完成的操作，也就是根据父亲分组并计算儿子的统计量。...一个例子就是根据 client_id 对 loan 表分组并找到每个客户的最大贷款额。 转换：对一张表中一或多列完成的操作。一个例子就是取一张表中两列之间的差值或者取一列的绝对值。...深度特征合成可以依次叠加特征基元：「聚合」，它们在多张表间的一对多关联中起作用，以及「转换」，是应用于单张表中一或多列以从多张表中构造新的特征的函数。
这章节也是我认为使用pandas 处理数据时最令人愉快的部分之一 对某一轴套用相同运算 你时常会需要对DataFrame 里头的每一个栏位（纵轴）或是每一行（横轴）做相同的运算，比方说你想将Titanic...不过你时常会想要把样本（row）里头的多个栏位一次取出做运算并产生一个新的值，这时你可以自定义一个Python function并将apply函数套用到整个DataFrame之上： 此例中apply函数将...： 找出栏位里所有出现过的值 针对特定栏位使用unique函数即可： 分组汇总结果 很多时候你会想要把DataFrame里头的样本依照某些特性分门别类，并依此汇总各组（group）的统计数据。...让我们再次拿出Titanic数据集： 你可以将所有乘客（列）依照它们的Pclass栏位值分组，并计算每组里头乘客们的平均年龄： 你也可以搭配刚刚看过的describe函数来汇总各组的统计数据： 你也可以依照多个栏位分组...对时间数据做汇总 给定一个跟时间相关的DataFrame： 你可以用resample函数来一招不同时间粒度汇总这个时间DataFrame： 此例中将不同年份（Year）的样本分组，并从每一组的栏位A中选出最大值
7.3 对结果进行计数求和 data.query('department=="饮料"').count() # 对饮料类型的数据进行筛选后计数 data.query('department...# 在筛选后的数据中，对money进行求和 输出结果：9.0 8....数据汇总 8.1 以department属性对所有列进行计数汇总 data.groupby("department").count() 输出结果： ?...8.2 以department属性分组之后，对id字段进行计数汇总 data.groupby("department")['id'].count() 输出结果： ?...8.3 以两个属性进行分组计数 data.groupby(["department","origin"]).count() 输出结果： ?
7.3 对结果进行计数求和 data.query('department=="饮料"').count() # 对饮料类型的数据进行筛选后计数 data.query('department...在筛选后的数据中，对money进行求和 输出结果：9.0 8....数据汇总 8.1 以department属性对所有列进行计数汇总 data.groupby("department").count() 输出结果： ?...8.2 以department属性分组之后，对id字段进行计数汇总 data.groupby("department")['id'].count() 输出结果： ?...8.3 以两个属性进行分组计数 data.groupby(["department","origin"]).count() 输出结果： ?
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