作者 | June Tao Ching 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
一般在数据分析的过程中,拿到数据不会去直接去建模,而是先做描述性分析来对数据有一个大致的把握,很多后续的建模方向也是通过描述性分析来进一步决定的。那么除了在Excel/R中可以去做描述性分析。
首先,正态分布是最重要的一种概率分布,正态分布(Normal distribution),也称高斯分布(Gaussian distribution),具体详细的介绍可自行网上查阅资料;
numpy用于操作数组,数组中的元素最常见的就是字符串和数值两种类型,本文针对数值型的数组,总结归纳了常用的数学运算和统计的函数。
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:
.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } .dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; }
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数据中包含缺失值表示我们现实世界中的数据是混乱的。可能产生的原因有:数据录入过程中的人为错误,传感器读数不正确以及数据处理管道中的软件bug等。 一般来说这是令人沮丧的事情。缺少数据可能是代码中最常见的错误来源,也是大部分进行异常处理的原因。如果你删除它们,可能会大大减少可用的数据量,而在机器学习中数据不足的是最糟糕的情况。 但是,在缺少数据点的情况下,通常还存在隐藏的模式。它们可以提供有助于解决你正尝试解决问题的更多信息。 我们对待数据中的缺失值就如同对待音乐中的停顿一样 – 表面上它可能被认为是负面的(
在真实世界中的数据,难免会有缺失值的情况出现,可能是收集资料时没有收集到对应的信息,也可能是整理的时候误删除导致。对于包含缺失值的数据,有两大类处理思路
归一化是在特征(维度)非常多的时候,可以防止某一维或某几维对数据影响过大,也是为了把不同来源的数据统一到一个参考区间下,这样比较起来才有意义。其次可以让程序更快地运行。
作者:KOALA https://zhuanlan.zhihu.com/p/60241672
1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 4 df = pd.DataFrame({ 5 'key1': [4, 5, 3, np.nan, 2], 6 'key2': [1, 2, np.nan, 4, 5], 7 'key3': [1, 2, 3, 'j', 'k'] 8 }, index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e']) 9 print(df) 10 print(df['
最后一个函数比较特殊,ord函数根据ASCII码将单个字符转换为数值,与之相对,chr函数可以将数值转换为ASCII编码的字符。
众所周知,训练机器学习模型的目标是提高模型的泛化能力,通常使用测试集误差来近似模型在现实世界的泛化误差。为了能用机器学习来解决现实世界的问题,我们通常需要对从现实世界中获取的数据进行预处理操作。本文需要使用两个软件包:
缺失值的处理准备数据1 sklearn填充(1)使用均值进行填补(连续型特征)(2)使用中位数、0进行填补(连续型特征)(3)使用众数进行填补(离散型特征)(4)KNN填补
descirbe方法只能针对序列或数据框,一维数组是没有这个方法的;同时默认只能针对数值型的数据进行统计:
在缺失值的处理上,主要配合使用 sklearn.preprocessing 中的Imputer类、Pandas和Numpy。其中由于Pandas对于数据探索、分析和探查的支持较为良好,因此围绕Pandas的缺失值处理较为常用。
要计算的百分位数或百分位数序列,必须在 0 和 100 之间(包括 0 和 100)。
在数据分析和机器学习的项目中,处理缺失值是一个常见的任务。缺失值的存在可能会影响模型的性能和准确性。对于数值型数据,我们通常使用均值、中位数、众数或者更复杂的机器学习算法(如K-近邻算法、随机森林等)来进行缺失值的填补。然而,在使用这些方法进行填补时,有时可能会遇到TypeError: init() got an unexpected keyword argument 'axis’的错误。
本节主要研究如何用二分查找算法去实现两个排序数组中位数,以及如何用python去实现。
在使用Python进行数据预处理时,常常会使用到Imputer类来处理缺失值。然而,有时候在导入Imputer时会遇到ImportError的问题,报错信息为cannot import name ‘Imputer‘。本文将介绍这个问题的原因以及解决方法。
探索性数据分析(Exploratory Data Analysis ,EDA)是对数据进行分析并得出规律的一种数据分析方法。它是一个数据试图讲述的故事。EDA是一种利用各种工具和图形技术(如柱状图、直方图等)分析数据的方法。
数据预处理常用的处理步骤,包括找出异常值、处理缺失值、过滤不合适值、去掉重复行、分箱、分组、排名、category转数值等,下面使用 pandas 解决这些最常见的预处理任务。
缺失数据比较多的情况下,可以直接滤除,缺失数据比较少时,对数据进行填充就很有必要了。
主要是理解相关数学概念,不偏倚语言。为了让掌握或学习不同语言的读者都能阅读,本号特提供两种语言版本。
数据清理是数据预处理的一个关键环节,它占据整个数据分析或挖掘50%~70%的时间。在这一环节中,我们主要通过一定的检测与处理方法,将良莠不齐的“脏”数据清理成质量较高的“干净”数据。pandas为数据清理提供了一系列方法,本章将围绕这些数据清理方法进行详细地讲解。 数据清理概述
滑动窗口的处理方式在实际的数据分析中比较常用,在生物信息中,很多的算法也是通过滑动窗口来实现的,比如经典的质控软件Trimmomatic, 从序列5'端的第一个碱基开始,计算每个滑动窗口内的碱基质量平均值,当滑动窗后的平均碱基质量值小于给定阈值时,去除该窗口以及之后的剩余碱基,以此达到去除低质量碱基的目的。
自《NumPy 秘籍》第一版以来,NumPy 团队引入了新功能; 我将在本章中对其进行描述。 您可能不太可能阅读本书的第一版,而现在正在阅读第二版。 我在 2012 年撰写了第一版,并使用了当时可用的功能。 NumPy 具有许多功能,因此您不能期望涵盖所有功能,但是我在本章中介绍的功能相对重要。
今天主要带大家来实操学习下Pandas,因为篇幅原因,分为了两部分,本篇为下。上篇内容见:小白也能看懂的Pandas实操演示教程(上)。
排名这个功能目前我用的不怎么多,但还是简单说明一下。排名用到了rank方法。默认情况下,rank通过将平均排名分配到每个组来打破平级关系。
导读:数据清洗是数据分析的必备环节,在进行分析过程中,会有很多不符合分析要求的数据,例如重复、错误、缺失、异常类数据。
关于作者:JunLiang,一个热爱挖掘的数据从业者,勤学好问、动手达人,期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~
当数据集的数值属性具有非常大的比例差异,往往导致机器学习的算法表现不佳,当然也有极少数特例。在实际应用中,通过梯度下降法求解的模型通常需要归一化,包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络等模型。但对于决策树不使用,以C4.5为例,决策树在进行节点分裂时主要依据数据集D关于特征X的信息增益比,而信息增益比跟特征是否经过归一化是无关的
使用Scipy库的interpolate模块实现拉格朗日插值 步骤如下: 1、确定非缺失值的索引 2、找出含有缺失值列的其他值 3、调用lagrange函数得出拉格朗日插值多项式的系数 4、输入缺失值所在索引,返回对应的插值
从今天开始,我们再一起来学习数据分析,共同进步! 首先先来进行一个数据清洗的实战,使用比较经典的数据集,泰坦尼克号生存预测数据。
Python数据分析pandas之分组统计透视表
利用pandas来进行数据处理的方法太多了,在这里继续更新一下对缺失数据的处理,以及数据的分组,聚合函数的使用。
学校每次考试完,都会有一个成绩表。例如,表中第1行表示编号为1的用户选择了C++岗位,该科目考了11001分。
在数据科学与机器学习领域,NumPy(Numerical Python)是一个经常被提及的重要工具。它是Python语言中一个非常强大的库,提供了高性能的多维数组对象以及用于处理这些数组的工具。NumPy不仅仅是一个用于数值计算的库,它还拥有广泛的应用,尤其在数据分析领域。本文将深入探讨NumPy库在数据分析中的应用场景,介绍其功能与用法,并附带实现代码过程。
机器学习、深度学习在用Python时,我们要用到NumPy和Pandas库。今天我和大家一起来对这两个库的最最基本语句进行学习。希望能起到抛砖引玉的作用,目前处于入门阶段,而且第一次发文,哪里出现错误
panda对象拥有一组常用的数学和统计方法,他们大部分都属于简约统计,NA值会自动被排除,除非通过skipna=False禁用
Data imputation is critical in practice, and thankfully there are many ways to deal with it.In this recipe, we'll look at a few of the strategies. However, be aware that there might be other approaches that fit your situation better.
在本文中,我们将使用Python的Pandas库逐步完成许多不同的数据清理任务。具体而言,我们将重点关注可能是最大的数据清理任务,即 缺少值。
Series 与 DataFrame 支持大量计算描述性统计的方法与操作。这些方法大部分都是 sum()、mean()、quantile() 等聚合函数,其输出结果比原始数据集小;此外,还有输出结果与原始数据集同样大小的 cumsum() 、 cumprod() 等函数。这些方法都基本上都接受 axis 参数,如, ndarray.{sum,std,…},但这里的 axis 可以用名称或整数指定:
扑克牌是我们常见一种娱乐工具,玩法千变万化,为了提高学习 Python 知识的趣味性,我构建了一个扑克牌的数据框,将用它来演示一些 Python 数据分析的功能。
可以看到,默认情况下排除了字符串列,只统计了数字的列 那么,如果想要都包含的话,该怎么操作:
今天给大家讲解excel函数入门必备知识——绝对引用与相对引用! ▽ 别怪小魔方大过年的污染大家心情 不知道是哪根筋不对 就是这么勤劳、敬业 今天给大家讲解excel函数基础——绝对引用与相对引用 不
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