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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（七）

Stefanie Molin 主持的熊猫工作坊 Stefanie Molin 主持的入门熊猫工作坊，旨在快速让您掌握熊猫，使用真实数据集。...通过 Hernan Rojas 学习熊猫 为新熊猫用户准备的一套课程：bitbucket.org/hrojas/learn-pandas 用 Python 进行实用数据分析 这个指南是一个介绍如何使用...创建 Excel 图表 快乐的熊猫 由耿元浩编写的中文教程。...创建指示变量 方法摘要 处理缺失数据 被视为“缺失”的值 NA 语义 插入缺失数据 处理缺失数据的计算 丢弃缺失数据 填充缺失数据 重复标签...创建指示变量 方法摘要 处理缺失数据 被视为“缺失”的值 NA 语义 插入缺失数据 处理带有缺失数据的计算 删除缺失数据 填充缺失数据 重复标签

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Tensorflow入门教程（十一）——数值稳定性

在我们使用任何数值计算库（如Numpy或Tensorflow）时，请注意，编写正确数学表达式的代码不一定会有正确的结果。需要确保计算稳定性。 我们从一个简单的例子开始吧。...出现Nan错误，不正确的原因是对于float32类型可以表示的最小正值是1.4013e-45，这里的y值太小，超过了float32类型可表示的范围，因此低于1.4013e-45的任何值都将被存储为零。...为确保计算稳定，我们希望避免特别小或绝对值特别大的值。这听起来很简单，但这类问题有时是非常难调试的，特别是在Tensorflow中进行梯度下降时。...因为该过程不仅需要确保前向传播中所有值都在数据类型的有效范围内，而且还需要确保反向传播（梯度计算期间）的值也是。再次提醒，在进行梯度下降时必须格外小心，确保函数范围以及每个图层的梯度都在有效范围内。...下一篇我会详细地说一说如何用Tensorflow去实现手写数字的分类。

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python数据处理 tips

在df["Sex"].unique和df["Sex"].hist()的帮助下，我们发现此列中还存在其他值，如m，M，f和F。...注意：请确保映射中包含默认值male和female，否则在执行映射后它将变为nan。 处理空数据 ? 此列中缺少3个值：-、na和NaN。pandas不承认-和na为空。...这在进行统计分析时非常有用，因为填充缺失值可能会产生意外或有偏差的结果。 解决方案2：插补缺失值 它意味着根据其他数据计算缺失值。例如，我们可以计算年龄和出生日期的缺失值。...在这种情况下，让我们使用中位数来替换缺少的值。 ? df["Age"].median用于计算数据的中位数，而fillna用于中位数替换缺失值。...现在你已经学会了如何用pandas清理Python中的数据。我希望这篇文章对你有用。如果我有任何错误或打字错误，请给我留言。

4.3K30

Python时间序列分析简介（2）

我们重新采样时间序列索引的一些重要规则是： M =月末 A =年终 MS =月开始 AS =年开始 让我们将其应用于我们的数据集。 假设我们要在每年年初计算运输的平均值。...假设我们要使用自定义函数来计算每年的总和。我们可以按照以下步骤进行操作。 ? 然后我们可以通过重新采样来应用它，如下所示。 ? 我们可以通过下面代码完成，它们是等价的。 ? ?...如果要计算10天的滚动平均值，可以按以下方式进行操作。 ? ? 现在在这里，我们可以看到前10个值是 NaN， 因为没有足够的值来计算前10个值的滚动平均值。它从第11个值开始计算平均值，然后继续。...请注意，在这里我添加 [30：] 只是因为前30个条目（即第一个窗口）没有值来计算 max 函数，所以它们是 NaN，并且为了添加屏幕快照，以显示前20个值，我只是跳过了前30行，但实际上您不需要这样做...在这里，我们可以看到随时间变化的制造品装运的价值。请注意，熊猫对我们的x轴（时间序列索引）的处理效果很好。 我们可以通过 在图上使用.set添加标题和y标签来进一步对其进行修改 。 ?

3.4K20

机器学习（十一）时间序列模型

构成要素 2 时间序列模型详解 2.1 插值法 在讲AR模型之前，我们先了解下插值法 插值法又称“内插法”，是利用函数f (x)在某区间中已知的若干点的函数值，作出适当的特定函数，在区间的其他点上用这特定函数的值作为函数...f (x)的近似值，这种方法称为插值法。...2.5 ARIMA模型 介绍时间序列平稳性时提到过，AR/MA/ARMA模型适用于平稳时间序列的分析，当时间序列存在上升或下降趋势时，这些模型的分析效果就大打折扣了，这时差分自回归移动平均模型也就应运而生...python时间序列分析 - 大熊猫淘沙 - 博客园 时间序列模型(ARIMA) - 简书 通俗易懂带你看懂时间序列分解模型？...高深也不过如此搜狐科技搜狐网 时间序列_百度百科 线性插值法 - MBA智库百科 如何用插值法计算数值中学百度经验 时间序列之AR(自回归模型) - CSDN博客 自回归模型_百度百科 自回归模型

3.1K20

Pandas知识点-缺失值处理

数据处理过程中，经常会遇到数据有缺失值的情况，本文介绍如何用Pandas处理数据中的缺失值。 一、什么是缺失值 对数据而言，缺失值分为两种，一种是Pandas中的空值，另一种是自定义的缺失值。 1....Pandas中的空值有三个：np.nan (Not a Number) 、 None 和 pd.NaT(时间格式的空值，注意大小写不能错)，这三个值可以用Pandas中的函数isnull()，notnull...从Python解释器来看，np.nan的类型是float，None的类型是NoneType，两者在Pandas中都显示为NaN，pd.NaT的类型是Pandas中的NaTType，显示为NaT。...在获取数据时，可能会有一些数据无法得到，也可能数据本身就没有，造成了缺失值。对于这些缺失值，在获取数据时通常会用一些符号之类的数据来代替，如问号？，斜杠/，字母NA等。...此外，在数据处理的过程中，也可能产生缺失值，如除0计算，数字与空值计算等。 二、判断缺失值 1.

4.7K40

“干掉” Date，Java8 LocalDate 简直不能贼香，赶紧来艿一口~

LocalDateTime：组合了日期和时间，但不包含时差和时区信息。 ZonedDateTime：最完整的日期时间，包含时区和相对UTC或格林威治的时差。...这些类也都是不可变并且线程安全的值类型。...clipboard.png 8.如何计算一个星期之后的日期 和上个例子计算两小时以后的时间类似，这个例子会计算一周后的日期。...现在有一系列单独的类如 ZoneId 来处理特定时区，ZoneDateTime 类来表示某时区下的时间。...5）时区代表了地球上某个区域内普遍使用的标准时间。每个时区都有一个代号，格式通常由区域/城市构成（Asia/Tokyo），在加上与格林威治或 UTC的时差。例如：东京的时差是+09:00。

2.2K30

哪些 js 手写题是需要掌握的

第二次取出数据数组第二个元素，随机产生一个除了索引为1的之外的索引值，并将第二个元素与该索引值对应的元素进行交换按照上面的规律执行，直到遍历完成var arr = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10...// 则数组的第一个有效值作为累加器的初始值 if (accumulator === undefined) { while (k < len && !...== y 的情况下，只需要判断是否为NaN，如果x!==x，则说明x是NaN，同理y也一样 // x和y同时为NaN时，返回true return x !== x && y !...1000), "毫秒" );}, 1000)// 输出：// 与原设定的间隔时差了： 567 毫秒// 与原设定的间隔时差了： 552 毫秒// 与原设定的间隔时差了： 563 毫秒...// 与原设定的间隔时差了： 554 毫秒(2次)// 与原设定的间隔时差了： 564 毫秒// 与原设定的间隔时差了： 602 毫秒// 与原设定的间隔时差了： 573 毫秒// 与原设定的间隔时差了

1.8K00

软考系统架构设计师(五)：项目管理

关键路径法沿着项目进度网络路线进行正向与反向分析，从而计算出所有计划活动理论上的最早开始与完成日期、最迟开始与完成日期，不考虑任何资源限制 总时差（松弛时间)︰在不延误总工期的前提下，该活动的机动时间。...对于有紧后活动的活动，其自由时差等于所有紧后活动最早开始时间减本活动最早完成时间所得之差的最小值。...此外，由于活动的自由时差是其总时差的构成部分，所以，当活动的总时差为零时，其自由时差必然为零，可不必进行专门计算。...缺点 不能系统地表达一个项目所包含的各项工作之间的复杂关系，难以进行定量的计算和分析，以及计划的优化等。...如果配置项的版本升级幅度比较小，一般只增大Y值，X值保持不变。只有当配置项版本升级幅度比较大时，才允许增大X值。 处于正在修改状态的配置项的版本号格式为:X.YZ。

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如何用Python将时间序列转换为监督学习问题

在这种问题中，我们在一个时间序列中不是仅有一组观测值而是有多组观测值（如温度和大气压）。此时时间序列中的变量需要整体前移或者后移来创建多元的输入序列和输出序列。我们稍后将讨论这个问题。...dropnan: 是否丢弃含有NaN值的行，类型为布尔值。...现在我们完成了需要的函数，下面我们来探索如何使用它。 单步单变量预测 在时间序列预测中的标准做法是使用滞后的观测值（如t-1）作为输入变量来预测当前的时间的观测值（t）。 这被称为单步预测。...下面的例子演示了如何用滞后观测值(t-1)来预测当前时间的观测值(t)。...除此之外，具有NaN值的行已经从DataFrame中自动删除。 我们可以指定任意长度的输入序列（如3）来重复这个例子。

24.7K2110

FFmpeg4.0+SDL2.0笔记06：Synching Audio

但问题在于，从毫秒级别来看，两帧视频间隔是比较长的（比如40ms），而两帧音频间隔就比较短了（比如10ms），这就导致每次播音频时计算出的音视频时差可能是这样的：比视频快0ms，比视频快10ms，比视频快...因此在计算音视频时差时必须要拿到视频时钟的动态值。动态值计算方法是：上一帧的PTS+(当前系统时间-上一帧播放时的系统时间），与计算音频时钟动态值的方法类似。...在计算音视频时差时，还需要做一点微小的调整。是这样的，虽然之前实现了视频时钟的动态值计算，音视频时差不会朝一个方向递增了，但还是会上下波动。...可能第一次计算音视频之间差40ms，第二次差50ms，第三次又差35ms了，没有一次能完全准确的代表时差。如果取多个时差的平均值呢？...也不行，我们期望的是最近一次时差的权重最大，然后依次递减，计算公式是： 新总时差 = 新时差+系数*旧总时差。公式里的系数能很好的帮我们降低前面时差的权重。

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5种高效利用value-counts函数的方法，一键提升数据挖掘姿势水平

默认参数值下的 value_counts() 首先在数据集的 Embarked 列上使用 value_counts ()，这样会对该列中出现的每个值进行计数。...如何用 value_counts() 求各个值的相对频率 有时候，百分比比单纯计数更能体现数量的相对关系。当 normalize = True 时，返回的对象将包含各个值的相对频率。...value_counts() 展示 NaN 值的计数 默认情况下，无效值（NaN）是不会被包含在结果中的。...但是跟之前一样的，只需要把 dropna 参数设置成 False，你也就可以对无效值进行计数。...如何用 value_counts() 将连续数据放进离散区间 这是 value_counts() 所有功能中作者最喜欢的，也是利用最充分的。

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一键提升数据挖掘姿势水平，5种高效利用value-counts函数的方法

默认参数值下的 value_counts() 首先在数据集的 Embarked 列上使用 value_counts ()，这样会对该列中出现的每个值进行计数。...如何用 value_counts() 求各个值的相对频率 有时候，百分比比单纯计数更能体现数量的相对关系。当 normalize = True 时，返回的对象将包含各个值的相对频率。...value_counts() 展示 NaN 值的计数 默认情况下，无效值（NaN）是不会被包含在结果中的。...但是跟之前一样的，只需要把 dropna 参数设置成 False，你也就可以对无效值进行计数。...如何用 value_counts() 将连续数据放进离散区间 这是 value_counts() 所有功能中作者最喜欢的，也是利用最充分的。

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Python—关于Pandas的缺失值问题(国内唯一)

预期的类型是什么（int，float，string，boolean）？ 是否有明显的缺失数据（熊猫可以检测到的值）？ 是否还有其他类型的丢失数据不太明显（无法通过Pandas轻松检测到）？...非标准缺失值 有时可能是缺少具有不同格式的值的情况。 让我们看一下“Number of Bedrooms”一栏，了解我的意思。 ? 在此列中，有四个缺失值。...3 1.0 4 3.0 5 NaN 6 2.0 7 NaN 8 NaN Out: 0 False 1 False 2 True 3 False...int(row) 如果可以将值更改为整数，则可以使用Numpy's将条目更改为缺少的值。np.nan 另一方面，如果不能将其更改为整数，我们pass将继续。...总结缺失值 清除缺失的值后，我们可能要对它们进行汇总。例如，我们可能要查看每个功能的缺失值总数。

3.1K40

1.训练模型之准备工作

通过用带标签的数据来进行训练，然后运用训练结果来推导新的样本，如新的患者的病历和体检报告，来判断是否有患癌症的可能，就是典型的监督学习。...非监督学习主要是一些聚类算法，即按照数据的相似度将它们分类。 回到本课程的问题，训练计算机识别熊猫是监督学习还是非监督学习？ 答案当然是：识别熊猫属于监督学习。...因为我们知道熊猫是什么样子、哪些图片是熊猫。所以需要准备一些带标签的熊猫图片来进行训练。 训练集和测试集 准备好带标签的数据以后，我们还需要从这些数据中划分出训练集和测试集。...比如我们用训练得到的模型来推导测试数据集里面的数据，将得到的结果和数据的真实标签进行对比，把他们的差距量化为一个数值，即损失值。然后再想办法降低这个损失值。...它的原理是先选择一个参数集作为起始的参数集，完成一次训练后，根据学习效果（损失值）按照一定算法调整参数，然后不停的迭代调整寻找最优参数集（损失值最小）。

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