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    AI作品|Pandas处理数据的几个注意事项

    ，作为业余做小众内容原创的人，在流量面前是无论如何都赢不了AI的。...') #去除重复项 df = df.drop_duplicates() #去除不需要的列 df = df.drop(['address'], axis=1) 数据重塑 数据重塑可以帮助我们进行更加细致的分析和可视化展示...) #将数据透视为每个日期和分类对应的总销售额 df_pivot = pd.pivot_table(df,index=['date'], columns=['category'],values=['sales...'],aggfunc=[sum]) 数据合并 数据合并是解决数据分析问题的重要步骤之一，可以将不同数据集的信息整合在一起，以便更好地分析和可视化。...= pd.read_csv('data2.csv') #将df2的数据合并到df1中 df = df1.merge(df2, on='id') 性能优化 在处理大数据集时，Pandas 处理速度可能会比较慢

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    一个企业级数据挖掘实战项目｜客户细分模型（上）

    并根据每个国家的订单量进行计数求和，排序后绘制国家--国家订单量柱状图，如下所示。 变量'客户和产品'分析 本数据包含约200,000条记录。这些记录中的用户和产品数量分别是多少呢?...这里，仔细观察数据集，尤其是取消的订单，可以想到，当一个订单被取消时，在数据集中可能会存在另一条对应的记录，该记录除了数量和订单日期变量之外，其他变量内容基本相同。...下面通过正则表达式寻找只包含字母的代码集，统计出这个变量都有哪些值。...(df_cleaned['数量'] - df_cleaned['取消订单数量']) df_cleaned.sort_values('客户ID')[:5] 数据集中的每一条记录都表示一种产品的价格。...而一条订单可以被分成几条记录。因此需要将一条订单中所有价格汇总求和，得到每一个订单总价。 以客户ID和订单编号作为聚合对象，对总价进行求和。

    2.7K20

    TimesNet:时间序列预测的最新模型

    在每个TimesBlock中，首先通过快速傅立叶变换(FTT)来找到数据中的不同周期。然后被重塑为一个2D向量，并发送到一个Inception块中，在那里它学习并预测该系列的2D表示。...在上图中，我们可以看到模型是如何表示二维空间中的变化的。在红色矩形内可以看到周期内的变化，也就是数据在一个周期内的变化。然后蓝色矩形包含周期间变化，这是数据如何从一个时期到另一个时期的变化。...在上图中，作者说明了金融交易税是如何应用的。一旦我们有了每个周期的频率和幅度，幅度最大的就被认为是最相关的。 例如，下面是对eth1数据集执行FTT的结果。...包需要三列: ds：日期列 id列：unique_id y值列 然后，我们先看看数据 fig, ax = plt.subplots() ax.plot(df['y']) ax.set_xlabel...preds_df = nf.cross_validation(df=df, step_size=horizon, n_windows=2) 我们可以看到实际值，以及来自我们指定的每个模型的预测。

    2.5K50

    TIANCHI安泰杯 —跨境电商智能算法大赛Baseline

    基本介绍 本次比赛给出若干日内来自成熟国家的部分用户的行为数据，以及来自待成熟国家的A部分用户的行为数据，以及待成熟国家的B部分用户的行为数据去除每个用户的最后一条购买数据，让参赛人预测B部分用户的最后一条行为数据...数据集特点 1）每个用户有至少7条购买数据； 2）测试数据中每个用户的最后一条购买数据所对应的商品一定在训练数据中出现过； 3）少量用户在两个国家有购买记录，评测中将忽略这部分记录； 预测目标 关于yy...国的B部分用户每个用户的最后一条购买数据的预测Top30 评估方法 MRR(Mean Reciprocal Rank)： 首先对选手提交的表格中的每个用户计算用户得分： image.png 其中, 如果选手对该...return df train = get_preprocessing(train) test = get_preprocessing(test) # 高频item_id temp = train.loc..._): df = df_.copy() dic = {} flag = 0 for item in df[['buyer_admin_id','item_id']].values

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    用XGB learning to rank

    很少有人实现过.举个例子,比方说赛马,我们可以基于马的个头,体重,历史战绩等信息,建立XGB模型,进行二分类,最后选择赢的概率最高的马.这样做并没有问题,但是考虑到马是否能跑赢,和对手紧密相关,不管我选的马能力如何...回到XGBoost,有3个目标函数,Point Wise,Pairwise和Listwise,这3种方法都可以用来排序,每个方法都有其优缺点.对于pointwise而言,每次仅仅考虑一个样本,预估的是每一条和..., groups=df['query_id']) X_train_inds, X_test_inds = next(gss) train_data= df.iloc[X_train_inds] X_train...(['rank'])] # 模型需要输入按query_id排序后的样本 # 并且需要给定每个query_id下样本的数量 groups = train_data.groupby('id').size(...): return model.predict(df.loc[:, ~df.columns.isin(['id'])]) predictions = (data.groupby('id')

    1.7K50

    群消息已读回执（这个diao），究竟是推还是拉？

    答：可以利用群消息的偏序关系，记录每个成员的last_ack_msgid（last_ack_time），这条消息之前的消息已读，这条消息之后的消息未读。...群成员表：记录群里的成员，以及每个成员收到的最后一条群消息。...group_users(gid, uid, last_ack_msgid); 各字段的含义为：群ID，群成员UID，群成员最后收到的一条群消息ID。...核心问题3：如何保证接收方一定收到群消息？ 答：各个收到消息后，要修改各群成员的last_ack_msgid，以告诉系统，这一条消息确认收到了。...二、已读回执流程 对于发送方发送的任何一条群消息，都需要知道，这条消息有多少人已读多少人未读，就需要一个基础表来记录这个关系。 消息回执表：用来记录消息的已读回执。

    1.6K30

    pandas 入门2 ：读取txt文件以及描述性分析

    我们还将添加大量重复项，以便您不止一次看到相同的婴儿名称。你可以想到每个名字的多个条目只是全国各地的不同医院报告每个婴儿名字的出生人数。...df将是一个 DataFrame对象。您可以将此对象视为以类似于sql表或excel电子表格的格式保存BabyDataSet的内容。让我们来看看 df里面的内容。 ? 将数据框导出到文本文件。...该read_csv功能处理的第一条记录在文本文件中的头名。这显然是不正确的，因为文本文件没有为我们提供标题名称。...我们已经知道有1,000条记录而且没有任何记录丢失（非空值）。可以验证“名称”列仍然只有五个唯一的名称。 可以使用数据帧的unique属性来查找“Names”列的所有唯一记录。 ?...由于每个姓名名称都有多个值，因此需要汇总这些数据，因此只会出现一次宝贝名称。这意味着1000行需要变为5.我们可以通过使用groupby函数来完成此操作。 ?

    2.8K30

    Pandas 2.2 中文官方教程和指南（三）

    原文：pandas.pydata.org/docs/ 如何操作文本数据 原文：pandas.pydata.org/docs/getting_started/intro_tutorials/10_...因此，每个字符串都被逐个转换。 与时间序列教程中具有dt访问器的日期时间对象类似，在使用str访问器时可以使用许多专门的字符串方法。...字符串方法Series.str.contains()检查列Name中的每个值是否包含单词Countess，并对每个值返回True（Countess是名称的一部分）或False（Countess不是名称的一部分...通过使用 pandas 字符串方法，对每个名称单独应用Series.str.len()函数（逐元素）。...在与 R 和 CRAN 库的比较中，我们关心以下几点： 功能性/灵活性：每个工具可以/不可以做什么 性能：操作有多快。

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    Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十四）

    Series和DataFrame的方法，以改变数据的表示形式，以便进行进一步的数据处理或数据汇总。...pivot() 和 pivot_table() pivot() 数据通常以所谓的“堆叠”或“记录”格式存储。在“记录”或“宽”格式中，通常每个主题都有一行。...为了将数据重塑为这种形式，我们使用DataFrame.pivot()方法（也实现为顶级函数pivot()）： In [3]: pivoted = df.pivot(index="date", columns...在“记录”或“宽”格式中，通常每个主题都有一行。在“堆叠”或“长”格式中，每个主题（适用时）可能有多行。...在“记录”或“宽”格式中，通常每个主题都有一行。在“堆叠”或“长”格式中，每个主题（适用时）通常有多行。

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    使用Python在Neo4j中创建图数据库

    在这篇文章中，我将展示如何使用Python生成的数据来填充数据库。我还将向你展示如何使用Neo4j沙箱，这样就可以使用不同的Neo4j数据库设置。...每个节点类型都有一两个属性。对于作家来说，有作者的名字。论文可以有ID和标题。最后，类别有自己的名称。我们也有一些关系:作者作者，论文和论文。...例如，我打算保留id，这样我们就可以使用它作为每个论文的唯一索引。之后，我想要得到每个作者的个人列表。此外，authors_parsed列为我们提供了一个更清晰的所有作者列表。...例如，我们看到authors_parsed列给出了一个列表，其中每个条目在名称后面都有一个多余的逗号。...因为Neo4j是一个事务性数据库，我们创建一个数据库，数据帧的每一行就执行一条语句，这会非常缓慢。它也可能超出可用内存。沙箱实例有大约500 MB的堆内存和500 MB的页面缓存。

    5.5K30

    追查iptables规则失效原因

    今天在工作中用到了一条iptables规则，虽然明白这条规则的意思，但结合之前对iptables的理解，想不明白为什么会这么工作，后来仔细研读iptables的官方文档，终于从字里行间找到原因了，这里记录下问题的追踪过程...那么接下来如果再过来a->b的数据包，只要查查conntrack的记录信息，就可以推出要转成a-c，根本不需要再走一遍NAT表里的规则。...目标（target）：指定的动作，说明如何处理一个包，比如：丢弃，接受，或拒绝。 跳转（jump）：和目标类似，不过它指定的不是一个具体的动作，而是另一个链，表示要跳转到那个链上。...链（chain）：每条链都包含有一系列的规则，这些规则会被依次应用到每个遍历该链的数据包上。每个链都有各自专门的用途， 这一点我们下面会详细讨论。...iptables有四个表，分别是：raw，nat，mangle和filter，每个表都有自己专门的用处，比如最常用filter表就是专门用来做包过滤的，而 nat 表是专门用来做NAT的。

    3.7K10

    pandas系列11-cutstackmelt

    qcut 不需要事先指明切分区间，只需要指明切分的份数即可，依据的原则是每个份数中的数据尽可能相等 ? ?...Python Python中通过insert方法实现：指明要插入的位置、插入后新列的列名、以及要插入的数据 df.insert(2,"score",np.random.randint(80,100,10...索引重塑 所谓的索引重塑就是将原来的索引重新进行构造。两种常见的表示数据的结构： 表格型 树形 下面?是表格型的示意图，通过一个行坐标和列坐标来确定一个数据 ? 下面?...长宽表转换 长表和宽表 长表：很多行记录 宽表：属性特别多 Excel中的长宽表转换是直接通过复制和粘贴实现的。Python中的实现是通过stack()和melt()方法。...melt() 主要参数及解释 Name Description Type/Default Value Required / Optional frame DataFrame Required id_vars

    3.4K10

    GaussDB Hash表分布列选择原则及数据倾斜检测

    这种存储方式的优点是每个DN上都有此表的全量数据，在Join操作中可以避免数据重分布操作，从而减小网络开销。缺点是每个DN都保留了表的完整数据，造成数据的冗余。...（2）在满足第一条原则的情况下尽量不要选取存在常量filter的列。...（3）在满足前两条原则的情况下，考虑选择查询中的连接条件为分布列，以便Join任务能够下推到DN中执行，且减少DN之间的通信数据量。...具体方法及步骤如下： （1）在所有节点上执行df –h查看各个DN数据目录使用率是否有接近，找到使用率明显较大的磁盘目录。...相同的文件，查找相同文件数量最多的文件，记录其ID值及其所在文件目录ID值。

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    数据挖掘从入门到放弃（二）：决策树

    如何剪枝？分类的层次是多少？....系列问题，这些就是决策树构建的核心问题，而且不可能再通过生活直觉判，这时候就要运用数学思维。...6条数据中相中（4个）与不想中（2个），暂且不关系如何进行分类，我们首先计算这个分类结果的信息熵： ?...熵增益率（C4.5） 按照熵增益最大准则的ID3算法，遇到全部都是非重复值（类似ID）属性容易造成过拟合，因为如果根据ID这个属性进行划分发现此时的熵增益是最大的： ? 信息增益率定义为： ?...数据集内包含 3 类共 150 条记录，每类各 50 个数据，每条记录都有 4 项特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，可以通过这4个特征预测鸢尾花卉属于（iris-setosa, iris-versicolour...# 下面的操作，将每一个Species所属的点加到对应的位置，加上散点图， # 振动值jitter=True 使各个散点分开，要不然会是一条直线 # 注意此处要将坐标图用ax先保存起来，这样第二次才会在原来的基础上加上散点图

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