我们知道现实中的数据通常是杂乱无章的,需要大量的预处理才能使用。Pandas 是应用最广泛的数据分析和处理库之一,它提供了多种对原始数据进行预处理的方法。
作者 | June Tao Ching 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
任何数据产品的第一步都应该是理解原始数据。对于成功和高效的产品,这一步骤占据了整个工作流程的很大一部分。
今天整理了几个在使用python进行数据分析的常用小技巧、命令。记得搭配Pandas+Jupyter Notebook使用哦。
Pandas是数据处理和数据分析中最流行的Python库。本文将为大家介绍一些有用的Pandas信息,介绍如何使用Pandas的不同函数进行数据探索和操作。 包括如何导入数据集以及浏览,选择,清理,索引,合并和导出数据等常用操作的函数使用,这是一个很好的快速入门指南,如果你已经学习过pandas,那么这将是一个不错的复习。
清理数据应该是数据科学(DS)或者机器学习(ML)工作流程的第一步。如果数据没有清理干净,你将很难在探索中的看到实际重要的部分。一旦你去训练你的ML模型,他们也将更难以训练。也就是说,如果你想充分利用你的数据,它应该是干净的。
Pandas 是 Python 中最广泛使用的数据分析和操作库。它提供了许多功能和方法,可以加快 「数据分析」 和 「预处理」 步骤。
在本文的前一部分中,我们简要介绍了trip_distance列,在从异常值中清除它的同时,我们保留了所有小于100英里的行程值。这仍然是一个相当大的临界值,尤其是考虑到Yellow Taxi公司主要在曼哈顿运营。trip_distance列描述出租车从上客点到下客点的距离。然而,人们经常可以选择不同的路线,在两个确切的接送地点之间有不同的距离,例如为了避免交通堵塞或道路工程。因此,作为trip_distance列的一个对应项,让我们计算接送位置之间可能的最短距离,我们称之为arc_distance:
数据可视化是数据科学的重要组成部分。它对于探索和理解数据非常有用。在某些情况下,可视化在传递信息方面也比普通数字好得多。
之前在做数据分析的时候,用过一个自动化生成数据探索报告的Python库:ydata_profiling
大家好,欢迎阅读 Python 和 Pandas 数据分析系列教程。 Pandas 是一个 Python 模块,Python 是我们要使用的编程语言。Pandas 模块是一个高性能,高效率,高水平的数据分析库。
许多组织正试图收集和利用尽可能多的数据,以改进其业务运营方式、增加收入或对周围世界产生更大的影响。因此,数据科学家面对 50GB 甚至 500GB 大小的数据集的情况变得越来越普遍。
在数据分析中,数据的选择和运算是非常重要的步骤。数据选择和运算是数据分析中的基础工作,正确和高效的选择和运算方法对于数据分析结果的准确性和速度至关重要。
欢迎来到《Pandas 学习手册》! 在本书中,我们将进行一次探索我们学习 Pandas 的旅程,这是一种用于 Python 编程语言的开源数据分析库。 pandas 库提供了使用 Python 构建的高性能且易于使用的数据结构和分析工具。 pandas 从统计编程语言 R 中带给 Python 许多好处,特别是数据帧对象和 R 包(例如plyr和reshape2),并将它们放置在一个可在内部使用的 Python 库中。
作为每个数据科学家都非常熟悉和使用的最受欢迎和使用的工具之一,Pandas库在数据操作、分析和可视化方面非常出色
EllipticEnvelope假设数据是正态分布的,并且基于该假设,在数据周围“绘制”椭圆,将椭圆内的任何观测分类为正常(标记为1),并将椭圆外的任何观测分类为异常值(标记为-1)。 这种方法的一个主要限制是,需要指定一个contamination参数,该参数是异常观测值的比例,这是我们不知道的值。
汉普尔滤波法(Hampel filter)是检测和处理时间序列数据中离群值的一种稳健的方法。它依赖于中位数绝对偏差(MAD)[2] 并采用滚动窗口来识别离群值。MAD 是一种稳健的数据离散度量,以偏离中值的绝对偏差的中值计算。推荐关注@公众号:数据STUDIO 更多优质好文~
当以某种方式组合多个序列或数据帧时,在进行任何计算之前,数据的每个维度会首先自动在每个轴上对齐。 轴的这种无声且自动的对齐会给初学者造成极大的困惑,但它为超级用户提供了极大的灵活性。 本章将深入探讨索引对象,然后展示利用其自动对齐功能的各种秘籍。
在本章中,我们将讨论如何安装和管理 Anaconda。 Anaconda 是一个包,我们将在本书的以下各章中使用。
我们都知道,Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库,支持大量的维度数组和矩阵运算;Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包,以及强大的数据分析库。二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用,如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持,数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度,有什么办法可以帮助到我们吗?
本章的目的是通过彻底检查序列和数据帧数据结构来介绍 Pandas 的基础。 对于 Pandas 用户来说,了解序列和数据帧的每个组件,并了解 Pandas 中的每一列数据正好具有一种数据类型,这一点至关重要。
数据集中缺少值的原因有很多。例如,在数据集的身高和年龄,会有更多年龄列中缺失值,因为女孩通常隐藏他们的年龄相同的如果我们准备工资的数据和经验,我们将有更多的薪水中的遗漏值因为大多数男人不喜欢分享他们的薪水。在更大的情况下,比如为人口、疾病、事故死亡者准备数据,纳税人记录通常人们会犹豫是否记下信息,并隐藏真实的数字。即使您从第三方资源下载数据,仍然有可能由于下载时文件损坏而丢失值。无论原因是什么,我们的数据集中丢失了值,我们需要处理它们。让我们看看处理缺失值的9种方法。
在本章中,我们将学习如何在 Pandas 中使用不同种类的数据集格式。 我们将学习如何使用 Pandas 导入的 CSV 文件提供的高级选项。 我们还将研究如何在 Pandas 中使用 Excel 文件,以及如何使用read_excel方法的高级选项。 我们将探讨其他一些使用流行数据格式的 Pandas 方法,例如 HTML,JSON,PKL 文件,SQL 等。
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。
翻译:黄念 校对:王方思 小编和大伙一样正在学习Python,在实际数据操作中,列联表创建、缺失值填充、变量分箱、名义变量重新编码等技术都很实用,如果你对这些感兴趣,请看下文: ◆ ◆ ◆ 引言 Python正迅速成为数据科学家偏爱的语言——这合情合理。它作为一种编程语言提供了更广阔的生态系统和深度的优秀科学计算库。 在科学计算库中,我发现Pandas对数据科学操作最为有用。Pandas,加上Scikit-learn提供了数据科学家所需的几乎全部的工具。本文旨在提供在Python中处理数据的12种方法
本文是【统计师的Python日记】第7天的日记 回顾一下: 第1天学习了Python的基本页面、操作,以及几种主要的容器类型。 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 第4、5两天掌握了Pandas这个库的基本用法。 第6天学习了数据的合并堆叠。 原文复习(点击查看): 第1天:谁来给我讲讲Python? 第2天:再接着介绍一下Python呗 【第3天:Numpy你好】 【第4天:欢迎光临Pandas】 【第四天的补充】 【第5天:Pandas,露两手】 【
“全外连接产生表 A 和表 B 中所有记录的集合,带有来自两侧的匹配记录。如果没有匹配,则缺少的一侧将包含空值。” – [来源](http://blog .codinghorror.com/a-visual-explanation-of-sql-joins/)
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中,数据以表格形式在行和列中对齐。它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下,数据是从其他数据源(如csv,excel,SQL等)导入到pandas数据帧中的。在本教程中,我们将学习如何创建一个空数据帧,以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。
Spark无疑是当今数据科学和大数据领域最流行的技术之一。尽管它是用Scala开发的,并在Java虚拟机(JVM)中运行,但它附带了Python绑定,也称为PySpark,其API深受panda的影响。在功能方面,现代PySpark在典型的ETL和数据处理方面具有与Pandas相同的功能,例如groupby、聚合等等。
像股票价格、每日天气、体重变化这一类,都是时序数据,这类数据相当常见,也是所有数据科学家们的挑战。
常用数据科学库 Pandas 刚刚年满十二岁,现在已经发布到 1.0.0 版。首个 Pandas 1.0 候选版本显示出,现在的 Pandas 在遇到缺失值时会接收一个新的标量,遵循语义化版本控制(Semantic Versioning)形成了新的弃用策略,网站也经过了重新设计……
在本节中,我们将讨论使数据分析成为当今快速发展的技术环境中日益重要的工作领域的趋势。
AI 开发者按,一些小的技巧在编程领域可能会非常有用,在数据科学领域同样如此。数据科学爱好者 Parul Pandey 在近日发表了一篇博文,分享了在数据科学中非常实用的 10 个小技巧。AI 开发者将他的文章编译整理如下。
Pandas是一个建立在NumPy之上的开源Python库。Pandas可能是Python中最流行的数据分析库。它允许你做快速分析,数据清洗和准备。Pandas的一个惊人之处是,它可以很好地处理来自各种来源的数据,比如:Excel表格、CSV文件、SQL文件,甚至是网页。
数据探索和预处理是任何数据科学或机器学习工作流中的重要步骤。在使用教程或训练数据集时,可能会出现这样的情况:这些数据集的设计方式使其易于使用,并使所涉及的算法能够成功运行。然而,在现实世界中,数据是混乱的!它可能有错误的值、不正确的标签,并且可能会丢失部分内容。
现实世界中的数据往往有很多缺失值。丢失值的原因可能是数据损坏或未能记录数据。在数据集的预处理过程中,丢失数据的处理非常重要,因为许多机器学习算法不支持缺失值。
Pandas库是Python中最流行的数据操作库。受到R语言的frames启发,它提供了一种通过其data-frame API操作数据的简单方法。下面我们给大家介绍Pandas在Python中的定位。
在使用 pandas 进行数据分析时,进行一定的数据探索性分析(EDA)是必不可少的一个步骤,例如常见统计指标计算、缺失值、重复值统计等。
Pandas是Python的数据分析利器,DataFrame是Pandas进行数据分析的基本结构,可以把DataFrame视为一个二维数据表,每一行都表示一个数据记录。本文将介绍创建Pandas DataFrame的6种方法。
AQI(空气质量指数),用来衡量空气清洁或者污染的程度。值越小,表示空气质量越好。近年来,因为环境问题,空气质量也越来越受到人们的重视。
在第一部分中,我们将通过示例介绍如何读取CSV文件,如何从CSV读取特定列,如何读取多个CSV文件以及将它们组合到一个数据帧,以及最后如何转换数据 根据特定的数据类型(例如,使用Pandas read_csv dtypes)。
如果你在Python中处理数据,Pandas必然是你最常使用的库之一,因为它具有方便和强大的数据处理功能。
你有没有问过数据科学家是否希望他们的代码运行得更快?询问地球是否是平的,您可能会得到更多样化的回答。它确实与技术领域的其他任何事物没有任何不同,几乎总是越快越好。显着改善处理时间的最佳方法之一是(如果您还没有的话)从 CPU 切换到 GPU。感谢 Andrew NG 和 Fei-Fei Li 等先驱,GPU 因在深度学习技术方面表现特别出色而成为头条新闻。
作者 | Sanket Gupta 译者 | 王强 策划 | 刘燕 本文最初发布于 Medium 网站,经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 当你的数据集变得越来越大,迁移到 Spark 可以提高速度并节约时间。 多数数据科学工作流程都是从 Pandas 开始的。 Pandas 是一个很棒的库,你可以用它做各种变换,可以处理各种类型的数据,例如 CSV 或 JSON 等。我喜欢 Pandas — 我还为它做了一个名为“为什么 Pandas 是新时代的 Excel”的播客。 我仍然认为 Pandas
“这个分组变量现在是GroupBy对象。 除了分组的键df ['key1']的一些中间数据之外,它实际上还没有计算任何东西。 我们的想法是,该对象具有将所有操作应用于每个分组所需的所有信息。” – PyDA
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