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。
Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。Pandas 的目标是成为 Python 数据分析实践与实战的必备高级工具，其长远目标是成为最强大、最灵活、可以支持任何语言的开源数据分析工具。经过多年不懈的努力，Pandas 离这个目标已经越来越近了。
呆鸟云：“看了好久 Pandas 代码，先简单了解一下，到底什么是 Pandas 吧，看看它到底能干什么？如果想了解更多 Pandas，请关注 pypandas.cn，查看最新版的 Pandas 中文官档。”
建立基线对于任何时间序列预测问题都是至关重要的。
Spark SQL是spark主要组成模块之一，其主要作用与结构化数据，与hadoop生态中的hive是对标的。而DataFrame是spark SQL的一种编程抽象，提供更加便捷同时类同与SQL查询语句的API，让熟悉hive的数据分析工程师能够非常快速上手。
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Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“ Panel data”（面板数据，一个计量经济学名词）两个单词拼成的。简单地说，你可以把 Pandas 看作是 Python 版的 Excel。
对于DataFrame，对齐会同时发生在行和列上，两个DataFrame对象相加后，其索引和列会取并集，缺省值用NaN。
本文涉及pandas最常用的36个函数，通过这些函数介绍如何完成数据生成和导入、数据清洗、预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，透视等最常见的操作。
说到python与数据分析，那肯定少不了pandas的身影，本文希望通过分析经典的NBA数据集来系统的全方位讲解pandas包，建议搭配IDE一遍敲一边读哦。话不多说，开始吧！
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这个问题来源于自己Python交流群中的一个问题，如下图所示，需要计算每列中各值的出现次数，然后组成一个新的表。
Python pandas包用于数据操作和分析，旨在让您以更直观的方式处理标记或关系数据。
spark作为现在主流的分布式计算框架，已经融入到了很多的产品中作为ETL的解决方案。 而我们如果想要去测试这样的产品就要对分布式计算的原理有个清晰的认知并且也要熟悉分布式计算框架的使用来针对各种ETL场景设计不同的测试数据。 而一般来说我们需要从以下两个角度来进行测试。
在pandas库中实现Excel的数据透视表效果通常用的是df['a'].value_counts()这个函数，表示统计数据框(DataFrame) df的列a各个元素的出现次数；例如对于一个数据表如pd.DataFrame({'a':['A','A','B','C','C','C'],'b':[1,2,3,4,5,6],'c':[11,11,12,13,13,14]})，其透视表效果如下：
摘要： 本文主要讲述了如何在python中用七步就能完成中数据准备。 上图为CRISP-DM模型中的数据准备 下面七个步骤涵盖了数据准备的概念，个别任务以及从Python生态系统中处理整个任务过程的不同方法。 维基百科将数据清洗定义为： 它是从记录集、表或者数据库检测和更正（或删除）损坏或不正确的记录的过程。指的是识别数据的不完整、不正确、不准确或不相关的部分，然后替换、修改或删除它们。数据清洗（data cleaning）可以与数据整理（data wrangling）的工具交互执行，也
在本文中，数据和分析工程师 Kunal Dhariwal 为我们介绍了 12 种 Numpy 和 Pandas 函数，这些高效的函数会令数据分析更为容易、便捷。最后，读者也可以在 GitHub 项目中找到本文所用代码的 Jupyter Notebook。
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