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Pandas中的数据分类

公众号：尤而小屋作者：Peter 编辑：Pete 大家好，我是Peter~ 本文中介绍的是Categorical类型，主要实现的数据分类问题，用于承载基于整数的类别展示或编码的数据，帮助使用者获得更好的性能和内存使用...--MORE--> 背景：统计重复值在一个Series数据中经常会出现重复值，我们需要提取这些不同的值并且分别计算它们的频数： import numpy as np import pandas as...from_codes，前提是你必须先获得分类编码数据 # 方式1 df2["subject"] = df2["subject"].astype("category") df2.subject 0...: object cat\_data = data.astype("category") cat\_data # 分类数据 0 语文 1 数学 2 英语 3 数学 4...，也就是one-hot编码（独热码）；产生的DataFrame中不同的类别都是它的一列，看下面的例子： data4 = pd.Series(["col1","col2","col3","col4"] \

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使用 Pandas 在 Python 中绘制数据

在有关基于 Python 的绘图库的系列文章中，我们将对使用 Pandas 这个非常流行的 Python 数据操作库进行绘图进行概念性的研究。...Pandas 是 Python 中的标准工具，用于对进行数据可扩展的转换，它也已成为从 CSV 和 Excel 格式导入和导出数据的流行方法。除此之外，它还包含一个非常好的绘图 API。...这非常方便，你已将数据存储在 Pandas DataFrame 中，那么为什么不使用相同的库进行绘制呢？在本系列中，我们将在每个库中制作相同的多条形柱状图，以便我们可以比较它们的工作方式。...我们使用的数据是 1966 年至 2020 年的英国大选结果： image.png 自行绘制的数据在继续之前，请注意你可能需要调整 Python 环境来运行此代码，包括：运行最新版本的 Python...在本系列文章中，我们已经看到了一些令人印象深刻的简单 API，但是 Pandas 一定能夺冠。

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图解Pandas的数据分类

图解Pandas中的数据分类本文中介绍的是Categorical类型，主要实现的数据分类问题，用于承载基于整数的类别展示或编码的数据，帮助使用者获得更好的性能和内存使用。...背景：统计重复值在一个Series数据中经常会出现重复值，我们需要提取这些不同的值并且分别计算它们的频数： import numpy as np import pandas as pd data =...from_codes，前提是你必须先获得分类编码数据 # 方式1 df2["subject"] = df2["subject"].astype("category") df2.subject 0...5 地理 6 语文 7 语文 dtype: category Categories (4, object): ['地理', '数学', '英语', '语文'] 新增分类当实际数据的类别超过了数据中观察到的...，也就是one-hot编码（独热码）；产生的DataFrame中不同的类别都是它的一列，看下面的例子： data4 = pd.Series(["col1","col2","col3","col4"] *

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pandas | 如何在DataFrame中通过索引高效获取数据？

今天是pandas数据处理专题第三篇文章，我们来聊聊DataFrame中的索引。上篇文章当中我们简单介绍了一下DataFrame这个数据结构的一些常见的用法，从整体上大概了解了一下这个数据结构。...数据准备上一篇文章当中我们了解了DataFrame可以看成是一系列Series组合的dict，所以我们想要查询表中的某一列，也就是查询某一个Series，我们只需要像是dict一样传入key值就可以查找了...不仅如此，loc方法也是支持切片的，也就是说虽然我们传进的是一个字符串，但是它在原数据当中是对应了一个位置的。我们使用切片，pandas会自动替我们完成索引对应位置的映射。 ?...比如我们想要查询分数大于200的行，可以直接在方框中写入查询条件df['score'] > 200。 ?...总结今天主要介绍了loc、iloc和逻辑索引在pandas当中的用法，这也是pandas数据查询最常用的方法，也是我们使用过程当中必然会用到的内容。建议大家都能深刻理解，把它记牢。

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如何在 Python 数据中灵活运用 Pandas 索引？

参考链接：用Pandas建立索引并选择数据作者 | 周志鹏责编 | 刘静据不靠谱的数据来源统计，学习了Pandas的同学，有超过60%仍然投向了Excel的怀抱，之所以做此下策，多半是因为刚开始用...此处插播一条isin函数的广告，这个函数能够帮助我们快速判断源数据中某一列（Series）的值是否等于列表中的值。...插入场景之前，我们先花30秒的时间捋一捋Pandas中列（Series）向求值的用法，具体操作如下：只需要加个尾巴，均值、标准差等统计数值就出来了，了解完这个，下面正式进入场景四。 ...先看看均值各是多少：再判断各指标列是否大于均值：要三个条件同时满足，他们之间是一个“且”的关系（同时满足），在pandas中，要表示同时满足，各条件之间要用"&"符号连接，条件内部最好用括号区分...作者：周志鹏，2年数据分析，深切感受到数据分析的有趣和学习过程中缺少案例的无奈，遂新开公众号「数据不吹牛」，定期更新数据分析相关技巧和有趣案例（含实战数据集），欢迎大家关注交流。

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学习用Pandas处理分类数据！

作者：耿远昊，Datawhale成员，华东师范大学分类数据(categorical data)是按照现象的某种属性对其进行分类或分组而得到的反映事物类型的数据，又称定类数据。...今天，我们来学习下，Pandas如何处理分类数据。主要围绕以下几个方面展开： ?...首先，读入数据： import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('data/table.csv') df.head() 一、category...默认情况下，生成的类别将按照在数据中显示的顺序排列。如果要对类别进行排序，可使用sort_categories=True参数。...练习【练习一】现继续使用第四章中的地震数据集，请解决以下问题：（a）现在将深度分为七个等级：[0,5,10,15,20,30,50,np.inf]，请以深度等级Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ,Ⅴ,Ⅵ,Ⅶ为索引并按照由浅到深的顺序进行排序

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Python Seaborn (5) 分类数据的绘制

作者：未禾数据猿官网 | www.datayuan.cn 我们之前探讨了如何使用散点图和回归模型拟合来可视化两个变量之间的关系，以及如何在其他分类变量的层次之间进行展示。...在 Seaborn 中，相对低级别和相对高级别的方法用于定制分类数据的绘制图，上面列出的函数都是低级别的，他们绘制在特定的 matplotlib 轴上。...如果您的数据有一个 pandas 分类数据类型，那么类别的默认顺序可以在那里设置。...绘制“宽格式”数据虽然使用 “长格式” 或“整洁”数据是优选的，但是这些功能也可以应用于各种格式的 “宽格式” 数据，包括 pandas DataFrame 或二维 numpy 数组阵列。...这些对象应该直接传递给数据参数： ? 此外，这些函数接受 Pandas 或 numpy 对象的向量，而不是 DataFrame 中的变量。 ?

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如何在 Pandas DataFrame中重命名列？

举例 1）读取movie数据集。 movies = pd.read_csv("data/movie.csv") 2）DataFrame的重命名方法接收将旧值映射到新值的字典。...当列表具有与行和列标签相同数量的元素时，此赋值有以下代码就显示了这样一个示例从CSV文件中读取数据，并使用index_col参数告诉Pandas将movie_title列用作索引。...在每个列表中修改3个值，将这3个值重新赋值给.index和.column属性。...val): return val.strip().lower().replace(" ", "_") movies.rename(columns=to_clean).head(3) 在某些Pandas...代码中，还可以看到用于清除列名的列表推导式。

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如何在标签软件中绘制表格

可以通过这些工具绘制各种图案。还有一部分用户会在标签上设计表格，尤其是做生产或者物流标签。小编下面就介绍一下在标签软件中绘制表格的具体操作步骤。...一、绘制矩形：在标签制作软件中新建标签之后，点击软件左侧的“矩形”按钮，在画布上绘制矩形框，软件右侧可以设置矩形框的线条粗细、样式、颜色、线条折角等。您可以根据自己的需求自定义设置。...01.png 二、绘制线条：点击软件左侧的“直线”按钮，按住键盘上的shift键在矩形框里面绘制线条。 02.png 标签制作软件中支持五种线条线型，您可以根据自己的需要自行选择线条类型。...03.png 三、建立群组：表格绘制好之后全部选中，点击软件上方工具栏中的“群组”按钮。群组之后，可以更加方便地移动表格。 04.png 元素群组后是不可以修改的，只有解除群组才可以修改。...05.png 综上所述就是绘制表格的具体操作步骤，想要了解更多标签的设计及制作，可以持续关注我们。

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如何在R中绘制热力地图

地图绘制思路： ① 绘制需要展示的地图，获取地图对象，获取每个区域的名字以及顺序； ② 在每个区域的名字和顺序后面，加上我们需要展示的数据以及经纬度； ③ 根据数据的大小，设置每个区域展示的颜色的深浅...，以区分每个区域； √ 对数据进行标准化处理，使用[0,1]值，代表颜色的透明度，以控制颜色深浅； ④ 根据颜色进行填色 ⑤ 根据经纬度进行标注地图的名字那么如何绘制地图呢？...，设置为显示数值的大小 inches 缩放比例，将圆形的大小缩放到合适程度 add 是否追加到图形中，在地图上增加图形，需要设置为TRUE bg 图形的背景色代码实现： library...(maps) library(mapdata) #根据得到的名称，按顺序把我们的数据填入其中， #这里需要进行数据处理，一般需要手工处理数据。...，进行透明度的设置 #数据越小，颜色越透明 colors <- rgb(0, 0.5, 1, scale); #绘制地图，并且，填充颜色 map("state", fill=TRUE, col=colors

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pandas 分类数据处理大全（附代码）

继续更新pandas数据清洗，历史文章： pandas 文本处理大全（附代码） pandas 缺失数据处理大全（附代码） pandas 重复数据处理大全（附代码）感兴趣可以关注这个话题pandas数据清洗...分类数据cat使用时的一些坑什么是分类数据？分类数据表达数值具有某种属性、类型和特征，也是我们理解的定类数据。比如，人口按性别分为男和女，按年龄分为老、中、少。...在计算机语言里，我们通常会用数字来表示，比如用1代表男，0代表女，但是0和1之间并没有大小关系，pandas中用category来表示分类数据。...在合并中，为了保存分类类型，两个category类型必须是完全相同的。这个与pandas中的其他数据类型略有不同，例如所有float64列都具有相同的数据类型，就没有什么区分。...默认情况下，当按category列分组时，即使数据不存在，pandas也会为该类别中的每个值返回结果。

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如何在R中绘制树图(TreeMap)

树图(TreeMap) 通过矩形面积的大小，以及填充颜色的深浅，来显示节点的统计数据，通过嵌套层次来显示分组的层级的可视化图形。...那么如何绘制树图呢？...首先绘制树图需要的包： install.packages(“treemap”) 树图函数： treemap(x,index,vSize,vColor,palette,range,border.col...,type=”value”) x 数据框 index 进行分组的列 vSize 指定面积大小的列 vColor 指定颜色深浅的列 palette 颜色的范围向量 range...设置颜色的范围值，设置palette后，需要设置该值 border.col 设置边框的颜色值 type 设置统计数据的大小的类型，一般选择value，也就是值类型代码实现： install.packages

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pandas 入门 1 ：数据集的创建和绘制

我们基本上完成了数据集的创建。现在将使用pandas库将此数据集导出到csv文件中。 df将是一个 DataFrame对象。...在pandas中，这些是dataframe索引的一部分。您可以将索引视为sql表的主键，但允许索引具有重复项。...Out[1]: dtype('int64') 如您所见，Births列的类型为int64，因此此列中不会出现浮点数（十进制数字）或字母数字字符。...在这里，我们可以绘制出生者列并标记图表以向最终用户显示图表上的最高点。...与该表一起，最终用户清楚地了解Mel是数据集中最受欢迎的婴儿名称。plot()是一个方便的属性，pandas可以让您轻松地在数据框中绘制数据。我们学习了如何在上一节中找到Births列的最大值。

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如何在Python 3中安装pandas包和使用数据结构

在本教程中，我们将首先安装pandas，然后让您了解基础数据结构：Series和DataFrames。安装 pandas 同其它Python包，我们可以使用pip安装pandas。...], name='Squares') 现在，让我们打电话给系列，这样我们就可以看到pandas的作用： s 我们将看到以下输出，左列中的索引，右列中的数据值。...Python词典提供了另一种表单来在pandas中设置Series。 DataFrames DataFrame是二维标记的数据结构，其具有可由不同数据类型组成的列。...在pandas中，这被称为NA数据并被渲染为NaN。我们使用DataFrame.dropna()函数去了下降遗漏值，使用DataFrame.fillna()函数填补缺失值。...您现在应该已经安装pandas，并且可以使用pandas中的Series和DataFrames数据结构。想要了解更多关于安装pandas包和使用数据结构的相关教程，请前往腾讯云+社区学习更多知识。

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【如何在 Pandas DataFrame 中插入一列】

前言：解决在Pandas DataFrame中插入一列的问题 Pandas是Python中重要的数据处理和分析库，它提供了强大的数据结构和函数，尤其是DataFrame，使数据处理变得更加高效和便捷。...为什么要解决在Pandas DataFrame中插入一列的问题？ Pandas DataFrame是一种二维表格数据结构，由行和列组成，类似于Excel中的表格。...解决在DataFrame中插入一列的问题是学习和使用Pandas的必要步骤，也是提高数据处理和分析能力的关键所在。在 Pandas DataFrame 中插入一个新列。...本教程展示了如何在实践中使用此功能的几个示例。...在实际应用中，我们可以根据具体需求使用不同的方法，如直接赋值或使用assign()方法。 Pandas是Python中必备的数据处理和分析库，熟练地使用它能够极大地提高数据处理和分析的效率。

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如何在小程序中绘制图表？

接下来，我们调用 wx.drawCanvas() 进行绘制：开始图表的绘制绘制折线图需要注意的是，moveTo() 方法不会记录到路径中。...绘制每个数据点的标识图案效果图：为了避免之前绘制的折线路径影响到标识图案的路径，这一部分包裹在了 beginPath() 和 closePath() 之间。...绘制横坐标我们规定的参数格式是这样的：我们根据参数中的 categories 来绘制横坐标。...先稍微整理下思路：根据 categories 数均分画布宽度；计算出横坐标中每个分类的起始点；绘制文案（这儿会多一些代码，后面会具体提到）。...如何在折线上绘制出每个数据点的数值文案呢？大家可以自己动手，尝试一下。

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Pandas分类数据和顺序数据转换为标志变量

#导入pandas库 import pandas as pd #OneHotEncoder用来将数值型类别变量转换为0-1的标志性变量 #LabelEncoder用来将字符串型变量转换为数值型变量 from...sklearn.preprocessing import OneHotEncoder,LabelEncoder #生成数据 df=pd.DataFrame({'id':[321313,246852,447902...sex level score 0 male high 1 1 Female low 2 2 Female middle 3 #将数值型分类向量转换为标志变量...df_all=pd.concat((id_data,pd.DataFrame(df_new2)),axis=1) #重新组合为新数据框 print(df_all) #打印输出转换后的数据框...246852 1.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 1.0 0.0 2 447902 1.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 1.0 # 使用pandas

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Pandas中的数据转换

import pandas as pd import numpy as np 一、⭐️apply函数应用 apply是一个自由度很高的函数对于Series，它可以迭代每一列的值操作： df = pd.read_csv...中的axis参数=0时，永远表示的是处理方向而不是聚合方向，当axis='index'或=0时，对列迭代对行聚合，行即为跨列，axis=1同理二、⭐️矢量化字符串为什么要用str属性文本数据也就是我们常说的字符串...，Pandas 为 Series 提供了 str 属性，通过它可以方便的对每个元素进行操作。...map 是 Series 中特有的方法，通过它可以对 Series 中的每个元素实现转换。如果我想通过年龄判断用户是否属于中年人（30岁以上为中年），通过 map 可以轻松搞定它。...大家如果感觉可以的话，可以去做一些小练习~~ 【练习一】现有一份关于字符串的数据集，请解决以下问题：（a）现对字符串编码存储人员信息（在编号后添加ID列），使用如下格式：“×××（名字）：×国人

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如何在 Discourse 中批量移动主题到不同的分类中

这篇文章介绍了如何在 Discourse 中批量从一个分类移动到另一个分类。例如，我们需要将下面的主题批量从当前的分类中移动到另外一个叫做数据库的分类中。操作步骤下面描述了相关的步骤。...在这个小对话框中，你可以选择设置分类。选择设置分类在随后的界面中，选择设置的分类。然后保存就可以了。经过上面的步骤就可以完成对主题的分类的批量移动了。...需要注意的是，主题分类的批量移动不会修改当前主题的的排序，如果你使用编辑方式在主题内调整分类的话，那么调整的主题分类将会排序到第一位。...这是因为在主题内对分类的调整方式等于修改了主题，Discourse 对主题的修改是会更新主题修改日期的，在 Discourse 首页中对页面的排序是按照主题修改后的时间进行排序的，因此会将修改后的主题排序在最前面

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如何在网页中执行一段 pandas 代码？

除了 pandas 相关内容，很多粉丝对如何在线执行 pandas 代码感兴趣，那么今天就简单来说一下我探索这一功能的过程。...并且代码不能预设置，只能进入页面后手动输入，本地数据也不好加载，而且执行一次就要跳转到一个新的页面，十分繁琐（写一个爬虫接口也是一个办法，但是就太依赖对方网站），于是很快放弃了这条思路。...但问题在于采取此方案无法满足教程需求，因为全部内容都需要放在 Jupyter Notebook中，整体上就是将 pandas300题做成了在线版，而我想要的是一个网站。...听起来很复杂，但是实现起来很简单，上面我们说到，JupyterBook 是基于 Sphinx制作页面的，所以只需要提前在配置 Sphinx时加载 sphinx_thebe插件即可，至此，开头我需求中的...如果你体验过我的网站，你会发现执行一个 pandas 操作连 import pandas as pd和读取数据的操作都不用！

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