如果我们记住这两个重叠的类比，它将帮助我们理解这些数组中的数据索引和选择的模式。...作为一维数组的序列 Series建立字典式接口上，并通过与 NumPy 数组相同的基本机制，提供数组式的项目选择，即切片，掩码和花式索引。...例如，如果列名不是字符串，或者列名与DataFrame的方法冲突，则无法进行属性风格的访问。...例如，DataFrame有pop()方法，所以data.pop将指向它而不是pop列： data.pop is data['pop'] # False 特别是，你应该避免尝试通过属性对列赋值（即使用data...Pandas 数据操作的流畅性，我建议花一些时间使用简单的DataFrame，并探索各种索引方法所允许的索引，切片，掩码和花式索引。
04 DataFrame遍历Series 读入或内存创建一个DataFrame实例：pd_data后，我们想根据某些条件，按照某个规则，对这些数据进行聚类，那么，一种比较直接的办法便是对pd_data遍历...更详细介绍可以参考： Python|生成器 05 操作两个DataFrame实例 以上阐述了DataFrame的最基本的操作，接下来，说一个好玩的功能。...这样就求得了任意两点之间的所有组合了，接下来，去掉添加的标签key，以及消除s_no和e_no重复的行。 06 数据过滤 利用掩码过滤数据是比较常用的，且简洁高效的方法。...首先，去掉标签key这列， res = res.drop('key',axis=1) #去掉标签为key的列 先得到掩码，条件为如下，返回的结果为一个Series实例，数据的类型为bool. mask...以上总结了: DataFrame的读写操作 pd.iterrows返回的类型及生成器的原理 DataFrame的两个实例间的操作 一个实战例子，应用了merge，掩码去重，reset_index等.
Query Query是pandas的过滤查询函数，使用布尔表达式来查询DataFrame的列，就是说按照列的规则进行过滤操作。...当然仅用cumsum函数没办法对groups (A, B, C)进行区分，所以需要结合分组函数groupby分别对(A, B, C)进行值的累加。...是一种掩码操作。...：间隔区间，即步长 fill_method：处理空值的方法 对df的value_1列进行增长率的计算： df.value_1.pct_change() 9....ascending：正序和倒序 对df中列value_1进行排名： df['rank_1'] = df['value_1'].rank() df 10.
对于未删除的列，它返回一个为真值的布尔类型的掩码。...然后我们可以使用这个掩码来像这样划分数据: ansur_male_num = ansur_male_num.loc[:, mask] 让我们看下dataframe的形状，看看是否有任何常量列: >>>...比较方差与特征归一化 通常，比较一个特性与另一个特性的差异是不公平的。原因是随着分布中的值变大，方差呈指数增长。换句话说，差异将不会在相同的尺度上。考虑一下这个例子: ?...我们可以使用的一种方法是通过将所有特征除以均值来对其进行归一化： normalized_df = ansur_male_num / ansur_male_num.mean() >>> normalized_df.head...我们将通过训练两个RandomForestRegressor来预测一个人的体重（以磅为单位）来检查这一点：第一个在最终的特征选择后的数据集中训练，第二个在全部的仅具有数字特征的数据集中。
关键技术： 二维数组索引语法总结如下： [对行进行切片，对列的切片] 对行的切片：可以有start:stop:step 对列的切片：可以有start:stop:step import pandas...类似于sql中的on用法。可以不指定，默认以2表中共同字段进行关联。 left_on和right_on：两个表里没有完全一致的列名，但是有信息一致的列，需要指定以哪个表中的字段作为主键。...True表示按连结主键(on 对应的列名）进行升序排列。 【例】创建两个不同的数据帧,并使用merge()对其执行合并操作。 关键技术：merge()函数 首先创建两个DataFrame对象。...关键技术：可以使用乘法运算符*，程序如下所示： 【例】请使用Python对给定数组的元素进行以e为底的对数函数(log)的操作。...按照数据进行排序，首先按照C列进行降序排序，在C列相同的情况下，按照B列进行升序排序。
用于逐列运算的DataFrame.eval() 就像 Pandas 有顶级的pd.eval()函数一样，DataFrame有eval()方法，它的工作方式类似。...DataFrame.eval()中的赋值 除了刚才讨论的选项之外，DataFrame.eval()还允许赋值给任何列。...字符标记变量名而不是列名，并允许你高效计算涉及两个“名称空间”的表达式：列的名称空间和 Python 对象的名称空间。...()时使用的示例一样，这是一个涉及DataFrame列的表达式。...) # True 除了作为更有效的计算之外，与掩码表达式相比，这更容易阅读和理解。
在掩码方法中， 掩码可能是一个与原数组维度相同的完整布尔类型数组， 也可能是用一个比特（0 或 1） 表示有缺失值的局部状态。...None 的数组进行累计操作， 如 sum() 或者 min()， 那么通常会出现类型错误。...False 3 True dtype: bool 布尔类型掩码数组可以直接作为 Series或 DataFrame 的索引使用： data[data.notnull()] 0 1...， 因为可能有时候只需要剔除全部是缺失值的行或列， 或者绝大多数是缺失值的行或列。...3 行被剔除了， 因为它们只包含两个非缺失值。
(pop1) print(frame3) 也可以使用类似 NumPy 数组的方法，对DataFrame进行转置（交换行和列）： import pandas as pd pop1 = {'Nevada...) print(frame3.T) 内层字典的键会被合并、排序以形成最终的索引。...另一种用法是通过布尔型DataFrame（比如下面这个由标量比较运算得出的）进行索引： print(data < 5) print(data[data<5]) data[data < 5] = 0...下表对DataFrame进行了总结： 类型 描述 df[val] 从DataFrame选取单列或一组列;在特殊情况下比较便利:布尔型数组（过滤行）、切片(行切片)、或布尔型DataFrame（根据条件设置值...，将函数应用到由各列或行所形成的一维数组上。
SQL中对两张表进行的join连接。...on：指定连接使用的列（该列必须同时出现在两个DataFrame中），默认使用两个DataFrame中的所有同名列进行连接。...suffixes：当两个DataFrame列名相同时，指定每个列名的后缀（用来区分），默认为x与y。...on：设置当前DataFrame对象使用哪个列与参数对象的索引进行连接。...lsuffix / rsuffix：当两个DataFrame列名相同时，指定每个列名的后缀（用来区分），如果不指定，列名相同会产生错误。 join与merge类似，都是进行两张表的连接。
Vaex 是一个开源的 DataFrame 库（类似于Pandas），对和你硬盘空间一样大小的表格数据集，它可以有效进行可视化、探索、分析甚至进行实践机器学习。...打开数据集会生成一个标准的DataFrame并对其进行快速检查： 注意，单元执行时间太短了。这是因为显示Vaex DataFrame或列仅需要从磁盘读取前后5行数据。...所有这些统计信息都是通过对数据的一次传递来计算的。 使用describe方法获得 DataFrame 的高级概览，注意这个 DataFrame 包含 18 列数据，不过截图只展示了前 7 列。...在筛选Vaex DataFrame时不会复制数据，而是仅创建对原始对象的引用，在该引用上应用二进制掩码。用掩码选择要显示的行，并将其用于将来的计算。...这是因为代码只会创建虚拟列。这些列仅包含数学表达式，并且仅在需要时才进行评估。此外，虚拟列的行为与任何其他常规列都相同。注意，其他标准库将需要10 GB的RAM才能进行相同的操作。
在python的pandas中，合并数据共有三种思路。 其一，关系型数据库模式的连接操作。 其二，沿轴将多个操作对象拼接在一起。 其三，对互有重复数据的处理与合并。 我们分别来进行介绍。...image.png 这里，并没有指定要用哪个列进行连接，如果没有指定，就会默认将重叠列的列名当作连接键。这里连接的结果是按照笛卡儿积的逻辑实现的。在这个例子中表现不太明显，我们再看下一个例子。...其实，如果两个对象的列名不同，但是列里的内容相同，也是可以合并的。看下面这个例子。...image.png 如果要根据多个键进行合并，传入一个由列名组成的列表即可。你可以这样理解，多个键形成一系列元组，并将其充当单个连接键。看下面这个例子。...image.png 需要注意的是，只用join时，两个表格除了索引不得有重复的列。 2. contact 默认情况下，concat是在axis=0上工作的。
image.png 组成DataFrame的Series对象可以通过列索引获取： data['area'] ?...DataFrame上进行，例如通过转置交换行和列： data.T 如果需要像普通数组一样进行切片和选择，需要使用loc,iloc,ix等索引器。...image.png 其他类似Numpy的索引方式对DataFrame也适用，例如通过掩码的方式进行索引： data.loc[data.density > 100, ['pop', 'density']]...这些索引操作也可以用来赋值或者修改值： data.iloc[0, 2] = 90 其它常用索引 直接对DataFrame索引获取到的是列，而切片获取的则是行： data['Florida':'Illinois...'] 上述操作等价于: data[1:3] 同样的，掩码索引针对的也是行，而不是列： data[data.density > 100]
依次导入其他两个数据文件 users.dat: users = pd.read_csv('....，所以header为None; 导入后dataframe的列名使用names关键字设置，这个参数大家可以记住，比较有用。...('comedy',case=False,na=False) 注意使用的两个参数：case, na case为 False，表示对大小写不敏感；na Genre列某个单元格为NaN时，我们使用的充填值...，此处填充为False 返回的mask是一维的Series，结构与 movies.Genre相同，取值为True 或 False....看结果comedy_ids.head(10)：第一列为索引列，依然对应movies表的index，第二列为Movie ID，这些电影的Genre都包括comedy. ?
Vaex 是一个开源的 DataFrame 库（类似于Pandas），对和你硬盘空间一样大小的表格数据集，它可以有效进行可视化、探索、分析甚至进行实践机器学习。 ?...打开数据集会生成一个标准的DataFrame并对其进行快速检查： ? 注意，单元执行时间太短了。这是因为显示Vaex DataFrame或列仅需要从磁盘读取前后5行数据。...所有这些统计信息都是通过对数据的一次传递来计算的。 ? 使用describe方法获得 DataFrame 的高级概览，注意这个 DataFrame 包含 18 列数据，不过截图只展示了前 7 列。...在筛选Vaex DataFrame时不会复制数据，而是仅创建对原始对象的引用，在该引用上应用二进制掩码。用掩码选择要显示的行，并将其用于将来的计算。...这些列仅包含数学表达式，并且仅在需要时才进行评估。此外，虚拟列的行为与任何其他常规列都相同。注意，其他标准库将需要10 GB的RAM才能进行相同的操作。 好了，让我们来绘制行程耗费时间的分布： ?
image.png 5.2 DataFrame相加 对于DataFrame，对齐会同时发生在行和列上，两个DataFrame对象相加后，其索引和列会取并集，缺省值用NaN。...apply方法是对DataFram中的每一行或者每一列进行映射。 ?...applymap方法是对DataFram中的每一格进行映射，如下图所示： ?...关键字参数axis，可以填入的值为0或1，0表示对行进行操作，1表示对列进行操作 示例如下： from pandas import Series,DataFrame from numpy import...datetime.datetime也是用的最多的数据类型。 datetime以毫秒形式存储日期和时间，datetime.timedelta表示两个datetime对象之间的时间差。 ?
缺失数据惯例中的权衡 许多方案已经开发出来，来指示表格或DataFrame中是否存在缺失数据。通常，它们围绕两种策略中的一种：使用在全局表示缺失值的掩码，或选择表示缺失条目的标记值。...Pandas 中的缺失数据 Pandas 处理缺失值的方式受到其对 NumPy 包的依赖性的限制，NumPy 包没有非浮点数据类型的 NA 值的内置概念。...Pandas 中的NaN和None NaN和None都有它们的位置，并且 Pandas 的构建是为了几乎可以互换地处理这两个值，在适当的时候在它们之间进行转换： pd.Series([1, np.nan...会自动进行类型转换。...参数允许你为要保留的行/列指定最小数量的非空值： df.dropna(axis='rows', thresh=3) 0 1 2 3 1 2.0 3.0 5 NaN 这里删除了第一行和最后一行，因为它们只包含两个非空值
1 简介 pandas作为开展数据分析的利器，蕴含了与数据处理相关的丰富多样的API，使得我们可以灵活方便地对数据进行各种加工，但很多pandas中的实用方法其实大部分人都是不知道的，今天就来给大家介绍...图3 2.2 随机打乱DataFrame的记录行顺序 有时候我们需要对数据框整体的行顺序进行打乱，譬如在训练机器学习模型时，打乱原始数据顺序后取前若干行作为训练集后若干行作为测试集，这在pandas...图4 2.3 利用类别型数据减少内存消耗 当我们的数据框中某些列是由少数几种值大量重复形成时，会消耗大量的内存，就像下面的例子一样： import numpy as np pool = ['A',...'B', 'C', 'D'] # V1列由ABCD大量重复形成 df = pd.DataFrame({ 'V1': np.random.choice(pool, 1000000) }) #...图14 dense 在dense策略下，相当于对序列去重后进行排名，再将每个元素的排名赋给相同的每个元素，这种方式也是比较贴合实际需求的： s.rank(method='dense') ?
Python大数据分析 1 简介 pandas作为开展数据分析的利器，蕴含了与数据处理相关的丰富多样的API，使得我们可以灵活方便地对数据进行各种加工，但很多pandas中的实用方法其实大部分人都是不知道的...range(5), 'V2': range(5) }) df.sample(frac=1) 图4 2.3 利用类别型数据减少内存消耗 当我们的数据框中某些列是由少数几种值大量重复形成时，会消耗大量的内存...，就像下面的例子一样： import numpy as np pool = ['A', 'B', 'C', 'D'] # V1列由ABCD大量重复形成 df = pd.DataFrame({...) 图12 「min」 在min策略下，相同元素的排名为其内部排名的最小值： s.rank(method='min') 图13 「max」 max策略与min正好相反，取的是相同元素内部排名的最大值...： s.rank(method='max') 图14 「dense」 在dense策略下，相当于对序列去重后进行排名，再将每个元素的排名赋给相同的每个元素，这种方式也是比较贴合实际需求的： s.rank
当数据未被标记时，不能进行监督式学习，需要用[非监督式学习]，它会尝试找出数据到簇的自然聚类，并将新数据映射到这些已形成的簇。...在内部，它使用OWLQN优化器优化铰链损耗 代码 iris数据集特征三列,所以报错 只是用2列 计算结果 5 决策树算法 5.1 决策树介绍 ◆ 决策树因其进行决策判断的结构与数据结构中的树相同...,其对于决策树各个节点应用信息增益准则从而选取特征,在树的每一层进行递归,从而构建整棵树 ◆ 从根节点开始 ,在每层选择信息增益最大的作为该节点的判断特征 ◆ 对所有节点进行相同操作,直到没有特征选择或者所有特征的信息增益均很小为止...5.7 决策树的剪枝 ◆ 决策树是针对训练集进行递归生成的,这样对于训练集效果自然非常好,但是对未知数据的预测结果可能并不会很好 ◆ 即使用决策树生成算法生成的决策树模型过于复杂,对未知数据的泛化能力下降...HashingTF.transform（）方法将单词列转换为要素向量，将包含这些向量的新列添加到DataFrame。
进行切片，对行的指定要使用索引或者条件，对列的索引必须使用列名称，如果有多列，则还需要借助[]将列名称括起来。...DataFrame 的方法对值进行修改。...同样的对行的索引方式也支持对列使用。 多级索引 多级索引提供了一种以一个较低维度的形式访问高维数据的方法，每次一个维度的索引都相当于对原数据进行一次降维。...以加法为例，它会匹配索引相同（行和列）的进行算术运算，再将索引不匹配的数据视作缺失值，但是也会添加到最后的运算结果中，从而组成加法运算的结果。...同时这两个方法能够也能够直接对 DataFrame 进行函数应用操作。
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