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Day01| 第四期-北京积分落户数据分析

第一步：确定分析维度和用来描述维度属性的指标 第二步：针对指标的数据类型，如果是离散型的数据，对指标group by分类后过滤分析特征，如果是连续型的数据，将数据切成几段分析。...，score这一列的描述列出 # 均值95.65，最小值90.75，最大值122.6，标准差4.35 ?...04 维度分析-出生日期列 年龄分布 # 数据中只有出生年月，需要转为年龄 # pandas转换日期 得到天数 再除以365得到年龄 # 计算年龄的算式中采用的天数是pandas对象，以day为单位，...维度和指标的确定，需要根据业务相结合，你能从数据中读出什么含义非常重要。...总结：分析思路，根据业务确定维度和指标，根据指标数据类型判断采用分类并进行条件过滤或是分段分析。

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Pandas库常用方法、函数集合

这里列举下Pandas中常用的函数和方法，方便大家查询使用。...，适合将数值进行分类 qcut：和cut作用一样，不过它是将数值等间距分割 crosstab：创建交叉表，用于计算两个或多个因子之间的频率 join：通过索引合并两个dataframe stack: 将数据框的列...：计算分组的总和 mean：计算分组的平均值 median：计算分组的中位数 min和 max：计算分组的最小值和最大值 count：计算分组中非NA值的数量 size：计算分组的大小 std和 var...、cumprod：计算分组的累积和、最小值、最大值、累积乘积 数据清洗 dropna: 丢弃包含缺失值的行或列 fillna: 填充或替换缺失值 interpolate: 对缺失值进行插值 duplicated...: 替换字符串中的特定字符 astype: 将一列的数据类型转换为指定类型 sort_values: 对数据框按照指定列进行排序 rename: 对列或行进行重命名 drop: 删除指定的列或行 数据可视化

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干货：4个小技巧助你搞定缺失、混乱的数据（附实例代码）

原理 要规范化数据，即让每个值都落在0和1之间，我们减去数据的最小值，并除以样本的范围。统计学上的范围指的是最大值与最小值的差。...当我们想查看数据分布的形状，或将数据转换为有序的形式时，数据分级就派上用场了。...对于价格数据（缺失值用估算的平均数填补），我们创建了六个容器，在最小值和最大值之间均匀分配。....所以，.quantile(...)方法会以price_mean列的最小值开始，直到最大值，返回十分位数的列表。 04 编码分类变量 为数据的探索阶段准备的最后一步就是分类变量了。...原理 .get_dummies(...)方法将分类变量转换为简单的变量。

1.5K30

数据导入与预处理-第6章-02数据变换

连续属性变换成分类属性涉及两个子任务：决定需要多少个分类变量，以及确定如何将连续属性值映射到这些分类值。...等宽法 等宽法将属性的值域从最小值到最大值划分成具有相同宽度的区间，具体划分多少个区间由数据本身的特点决定，或者由具有业务经验的用户指定 等频法 等频法将相同数量的值划分到每个区间，保证每个区间的数量基本一致...2.2 轴向旋转（6.2.2 ） 掌握pivot()和melt()方法的用法，可以熟练地使用这些方法实现轴向旋转操作 2.2.1 pivot方法 pivot()方法用于将DataFrame类对象的某一列数据转换为列索引...基于列值重塑数据(生成一个“透视”表)。使用来自指定索引/列的唯一值来形成结果DataFrame的轴。此函数不支持数据聚合，多个值将导致列中的MultiIndex。...() 2.3.1.1 分组操作 pandas中使用groupby()方法根据键将原数据拆分为若干个分组。

19.2K20

初学者使用Pandas的特征工程

我们将讨论pandas如何仅凭一个线性函数使执行特征工程变得更加容易。 介绍 Pandas是用于Python编程语言的开源高级数据分析和处理库。使用pandas，可以轻松加载，准备，操作和分析数据。...估算这些缺失的值超出了我们的讨论范围，我们将只关注使用pandas函数来设计一些新特性。 用于标签编码的replace() pandas中的replace函数动态地将当前值替换为给定值。...在这里，我们以正确的顺序成功地将该列转换为标签编码的列。 用于独热编码的get_dummies() 获取虚拟变量是pandas中的一项功能，可帮助将分类变量转换为独热变量。...在此，每个新的二进制列的值1表示该子类别在原始Outlet_Type列中的存在。 用于分箱的cut() 和qcut() 分箱是一种将连续变量的值组合到n个箱中的技术。...不能保证每个bin中观测值的分布都是相等的。 如果我们要对像年龄这样的连续变量进行分类，那么根据频率对它进行分类将不是一个合适的方法。

4.8K31

Pandas

, axis=0) func:自定义函数 axis=0:默认是列，axis=1为行进行运算 例如：我们定义一个函数，对列的最大值与最小值做差。...5.3json文件 JSON是我们常用的一种数据交换格式，前面在前后端的交互经常用到，也会在存储的时候选择这种格式。所以我们需要知道Pandas如何进行读取和存储JSON格式。..., value=np.nan) 7.高级处理-数据离散化 7.1为什么要离散化？ 答：连续属性离散化的目的是为了简化数据结构，数据离散化技术可以用来减少给定连续属性值的个数。...离散化方法经常作为数据挖掘的工具。 7.2什么是数据的离散化？ 答：连续属性的离散化就是在连续属性的值域上，将值域划分为若干个离散的区间，最后用不同的符号或整数值代表落在每个子区间中的属性值。...简单的说，就是对数据进行分类。 7.3使用方法 pd.qcut(data, bins)： 把数据分成大致相等的几类。一般会与value_counts搭配使用，统计每组的个数。

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数据分析最常用的18个概念，终于有人讲明白了

不同的数据类型，在算法进行模型训练时，处理和对待的方式是不同的。区间型数据是直接进行计算的；分类型数据是先将其转换为稀疏矩阵：每一个类别是一个新的字段，然后根据其取值“1”“0”进行计算。...在很多场景下，人们习惯将分类型数据和序数型数据统称为分类型数据，即数据类型可以是两个：数值型数据（区间型数据）和分类型数据（分类型数据和序数型数据）。 ?...一个数学平均成绩是95分的班级，肯定比平均成绩是80分的班级的数学能力要好。 6. 最大值和最小值 最大值和最小值即每个数据集中的最大数和最小数。 7. 方差 方差反映各个取值距平均值的离散程度。...▲图2-1 箱形图及IQR 箱形图中的上下两条横线，有可能是离群值分界点（Q3 + 1.5×IQR或Q1-1.5×IQR），也有可能是最大值或最小值。这完全取决于最大值和最小值是否在分界点之内。...Python Pandas中DataFrame的describe方法默认只统计连续性字段的最大值、最小值、均值、标准差、四分位数，如果想获取其他的特征值，需要调用相应的函数来获得。

1.2K11

Pandas 对数值进行分箱操作的4种方法总结对比

分箱是一种常见的数据预处理技术有时也被称为分桶或离散化，他可用于将连续数据的间隔分组到“箱”或“桶”中。在本文中，我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。...2、cut 可以使用 cut将值分类为离散的间隔。此函数对于从连续变量到分类变量[2] 也很有用。 cut的参数如下： x：要分箱的数组。必须是一维的。...value_counts 不会将相同数量的记录分配到相同的类别中，而是根据最高和最低分数将分数范围分成 3 个相等的部分。...分数的最小值为 0，最大值为 100，因此这 3 个部分中的每一个都大约在 33.33 范围内。这也解释了为什么 bin 的边界是 33.33 的倍数。...总结 在本文中，介绍了如何使用 .between、.cut、.qcut 和 .value_counts 对连续值进行分箱。

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数据分析最常用的18个概念，终于有人讲明白了

数据探索可以有两个层面的理解： 一是仅利用一些工具，对数据的特征进行查看；二是根据数据特征，感知数据价值，以决定是否需要对别的字段进行探索，或者决定如何加工这些字段以发挥数据分析的价值。...不同的数据类型，在算法进行模型训练时，处理和对待的方式是不同的。区间型数据是直接进行计算的；分类型数据是先将其转换为稀疏矩阵：每一个类别是一个新的字段，然后根据其取值“1”“0”进行计算。...一个数学平均成绩是95分的班级，肯定比平均成绩是80分的班级的数学能力要好。 6. 最大值和最小值 最大值和最小值即每个数据集中的最大数和最小数。 7. 方差 方差反映各个取值距平均值的离散程度。...▲图2-1 箱形图及IQR 箱形图中的上下两条横线，有可能是离群值分界点（Q3 + 1.5×IQR或Q1-1.5×IQR），也有可能是最大值或最小值。这完全取决于最大值和最小值是否在分界点之内。...Python Pandas中DataFrame的describe方法默认只统计连续性字段的最大值、最小值、均值、标准差、四分位数，如果想获取其他的特征值，需要调用相应的函数来获得。

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【python】数据挖掘分析清洗——离散化方法汇总

#与区间的数学符号一致， 小括号表示开放，中括号表示封闭， 可以通过right参数改变print(pd.cut(ages, bins, right=False))#qcut函数是根据均等距离划分#单个列进行划分...，pandas将根据数据中的最小值和最大值计算出等长的箱子data2 = np.random.rand(20)print(pd.cut(data2, 4, precision=2)) # precision...数据分箱的意义在于：降低复杂度：对于某些机器学习算法来说，连续变量的处理可能会增加计算复杂度。分箱可以将连续变量转化为离散变量，降低计算复杂度，同时也便于处理缺失值和异常值。...方便解释和可视化：离散化后的数据更容易解释和可视化。例如，在营销分析中，将年龄分成若干个组可以更清楚地展示不同年龄段的人口分布和消费习惯。...离散化后的数据可以更好地应用于分类、聚类、关联规则挖掘等算法中。例如，在文本分类中，将文本转化为词袋模型后，可以通过离散化将每个词语转化为一个特征，并将文本转化为一个向量。

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pandas读取表格后的常用数据处理操作

这篇文章其实来源于自己的数据挖掘课程作业，通过完成老师布置的作业，感觉对于使用python中的pandas模块读取表格数据进行操作有了更深层的认识，这里做一个整理总结。...，如果数据文件中没有列标题行，就需要执行header=None name_columns = [' ','名字','类型', '城市', '地区', '地点', '评分', '评分人数', '价格']...更加详细的使用说明可以参考昨日「凹凸数据」的另一条推文，《 ix | pandas读取表格后的行列取值改值操作》。...可以用于替换数量方向的控制 我们这里根据需求，最简单的就是将需要修改的这一列取出来进行修改，之后对原数据进行列重新赋值即可 name_columns = [' ','名字','类型', '城市', '地区...同理的函数使用还有： mean()平均值 median()中位数 max()最大值 min()最小值 sum()求和 std()标准差 Series类型独有的方法：argmax()最大值的位置 argmin

2.4K00

Pandas基本功能详解 | 轻松玩转Pandas（2）

中的数据结构都有 ndarray 中的常用方法和属性，如通过 .shape 获取数据的形状，通过 .T 获取数据的转置。...，想要查看下数据的简单统计指标（最大值、最小值、平均值、中位数等），比如想要查看年龄的最大值，如何实现呢？...此外，如果我想要统计下某列中每个值出现的次数，如何快速实现呢？调用 value_counts 方法快速获取 Series 中每个值出现的次数。...Pandas 支持两种排序方式：按轴（索引或列）排序和按实际值排序。 先来看下按索引排序：sort_index 方法默认是按照索引进行正序排的。...个值或最小值的n个值，我们可以使用 nlargest 和 nsmallest 方法来完成，这比先进行排序，再使用 head(n) 方法快得多。

1.7K20

Pandas 对数值进行分箱操作的4种方法总结对比

分箱是一种常见的数据预处理技术有时也被称为分桶或离散化，他可用于将连续数据的间隔分组到“箱”或“桶”中。在本文中，我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。...2、cut 可以使用 cut将值分类为离散的间隔。此函数对于从连续变量到分类变量[2] 也很有用。 cut的参数如下： x：要分箱的数组。必须是一维的。...value_counts 不会将相同数量的记录分配到相同的类别中，而是根据最高和最低分数将分数范围分成 3 个相等的部分。...分数的最小值为 0，最大值为 100，因此这 3 个部分中的每一个都大约在 33.33 范围内。这也解释了为什么 bin 的边界是 33.33 的倍数。...总结 在本文中，介绍了如何使用 .between、.cut、.qcut 和 .value_counts 对连续值进行分箱。

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Pandas 对数值进行分箱操作的 4 种方法

分箱是一种常见的数据预处理技术有时也被称为分桶或离散化，他可用于将连续数据的间隔分组到“箱”或“桶”中。在本文中，我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。...2、cut 可以使用 cut将值分类为离散的间隔。此函数对于从连续变量到分类变量也很有用。 cut的参数如下： x：要分箱的数组。必须是一维的。...value_counts 不会将相同数量的记录分配到相同的类别中，而是根据最高和最低分数将分数范围分成 3 个相等的部分。...分数的最小值为 0，最大值为 100，因此这 3 个部分中的每一个都大约在 33.33 范围内。这也解释了为什么 bin 的边界是 33.33 的倍数。...总结 在本文中，介绍了如何使用 .between、.cut、.qcut 和 .value_counts 对连续值进行分箱。

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Pandas基本功能详解 | 轻松玩转Pandas（2）

ndarray 中的常用方法和属性，如通过 .shape 获取数据的形状，通过 .T 获取数据的转置。...，想要查看下数据的简单统计指标（最大值、最小值、平均值、中位数等），比如想要查看年龄的最大值，如何实现呢？...此外，如果我想要统计下某列中每个值出现的次数，如何快速实现呢？调用 value_counts 方法快速获取 Series 中每个值出现的次数。...user_info.sex.value_counts() male 3 female 1 Name: sex, dtype: int64 如果想要获取某列最大值或最小值对应的索引，可以使用...个值或最小值的n个值，我们可以使用 nlargest 和 nsmallest 方法来完成，这比先进行排序，再使用 head(n) 方法快得多。

1.9K20

基于Python数据分析之pandas统计分析

pandas模块为我们提供了非常多的描述性统计分析的指标函数，如总和、均值、最小值、最大值等，我们来具体看看这些函数： 1、随机生成三组数据 import numpy as np import pandas...d1.count() #非空元素计算 d1.min() #最小值 d1.max() #最大值 d1.idxmin() #最小值的位置，类似于R中的which.min函数 d1.idxmax...在实际的工作中，我们可能需要处理的是一系列的数值型数据框，如何将这个函数应用到数据框中的每一列呢？可以使用apply函数，这个非常类似于R中的apply的应用方法。...左连接中，没有Score的学生Score为NaN 缺失值处理 现实生活中的数据是非常杂乱的，其中缺失值也是非常常见的，对于缺失值的存在可能会影响到后期的数据分析或挖掘工作，那么我们该如何处理这些缺失值呢...数据打乱（shuffle） 实际工作中，经常会碰到多个DataFrame合并后希望将数据进行打乱。在pandas中有sample函数可以实现这个操作。

3.3K20

干货：用Python进行数据清洗，这7种方法你一定要掌握

一般来说当缺失值少于20%时，连续变量可以使用均值或中位数填补；分类变量不需要填补，单算一类即可，或者也可以用众数填补分类变量。 当缺失值处于20%-80%之间时，填补方法同上。...盖帽法 盖帽法将某连续变量均值上下三倍标准差范围外的记录替换为均值上下三倍标准差值，即盖帽处理（图5-10）。 ? ▲图5-10：盖帽法处理噪声值示例 Python中可自定义函数完成盖帽法。...pandas的qcut函数提供了分箱的实现方法，下面介绍如何具体实现。...cut函数自动选择小于列最小值一个数值作为下限，最大值为上限，等分为五分。...结果产生一个Categories类的列，类似于R中的factor，表示分类变量列。

10.4K62

R绘图 | 表达矩阵画箱线图

变量可以分为很多种，如连续变量、分类变量等。...当数据集中包含了分类变量和连续变量时，我们想了解连续变量是怎样随着不同的分类变量水平变化而变化，这时散点图中则会出现大量重叠，而箱式图则可以更清晰的展示这类数据。...箱式图用于多组数据平均水平和变异程度的直观分析比较。每组数据均可呈现其最小值、最大值、平均水平，最小值、最大值形成间距都可以反映数据的变异程度。 主要函数为geom_boxplot()。...1 原始数据 常规的表达矩阵每一行为一个基因，每一列为一个样本，如果拿到的数据不符合上述规则，首先需要对数据进行调整。 如果每一行为一个样本，每一列为一个基因则需要使用t()进行转置。...as.data.frame() %>% # 只有数据框才能使用将行名变成一列的命令 rownames_to_column() %>% # 将行名变成一列 mutate(group = rep

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python数据分析——数据预处理

数据转换是为了将数据转换成更适合分析的形式。常见的数据转换包括数据标准化、归一化、离散化等。例如，对于连续型变量，我们可以通过标准化或归一化将其转换到同一量纲下，以便于后续的比较和分析。...对于分类变量，我们可以使用独热编码（One-Hot Encoding）将其转换为数值型数据。 数据特征工程则是为了从原始数据中提取出更多有用的信息，以提高模型的性能。...在进行数据分析时,常常需要对对数据的分布进行初步分析,包括统计数据中各元素的个数,均值、方差、最小值、最大值和分位数。...六、索引设置 索引能够快速查询数据,本节主要介绍索引的应用。索引的作用相当于图书的目录,可以根据目录中的页码快速找到所需的内容, Pandas库中索引的作用如下: 更方便地查询数据。...也可以使用upper()方法，将字符串中的所有小写字母转换为大写字母。

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