重复值消失术：感知并消除数据舞台上的重复记录，确保数据的独特华丽，让每个角色都是独一无二的明星。 数据格式魔咒：将数据转换为统一的魔法符号，使其更适合于分析和建模的神奇仪式。...data2 # 返回删除指定列后的DataFrame对象 2.4.5 删除文本型变量，有缺失值行; 图10 结果如下： 图11 图12 代码： # 查找文本型函数变量名列表...转换为float类型 data2['test1'] = data2['test1'].astype(float) data2.info() 2.4.7 变量数据处理方式划分; 图17 代码如下：...()), # 使用ExeLabelEncoder将数据转换为数字 ]) # 定义需要进行One-Hot编码的离散型数据处理的Pipeline cat_onehot_pipeline = Pipeline...label_encoder：将离散型数据转换为数字，使用ExeLabelEncoder进行转换。
来源 | 小白学视觉 头图 | 下载于ICphoto 图像分类是数据科学中最热门的领域之一，在本文中，我们将分享一些将图像转换为特征向量的技术，可以在每个分类模型中使用。...如果要计算“零”交叉，则需要对图像进行阈值处理—即设置一个值，以使较高的值将分类为255（黑色），而较低的值将分类为0（白色）。在我们的案例中，我使用了Otsu阈值。...在执行图像阈值处理之后，我们将获得零和一作为像素，我们可以将其视为数据帧并将每一列和每一行相加： 现在，假设1代表文本区域（黑色像素），0代表空白区域（白色像素）。...img = img / 255df = pd.DataFrame(img)pixels_sum_dim1 = (1 - img_df).sum()pixels_sum_dim2 = (1 - img_df...我们可以在图像和转置图像上计算DCT向量，并取前k个元素。
选择特定行和列 df.loc[index, 'ColumnName'] 使用方式： 通过索引标签和列名选择DataFrame中的特定元素。 示例： 选择索引为1的行的“Name”列的值。...在机器学习和深度学习中经常会使用独热编码来将离散变量转换为多维向量，以便于算法处理。...示例： 将“Name”列转换为大写。 df['Name'].str.upper() 25....日期时间处理 df['DateTimeColumn'] = pd.to_datetime(df['DateTimeColumn']) 使用方式：将字符串列转换为日期时间类型 示例： 将“Date”列转换为日期时间类型...时间序列重采样 df.resample('D').sum() 使用方式： 对时间序列数据进行重新采样。 示例： 将数据按天重新采样并求和。 df.resample('D').sum() 27.
最小值 平均数 中位数 #查看年龄的最大值 user_info.age.max() '25' #查看年龄最小值 user_info.age.min() '18' #累积求年龄总和 user_info.age.sum...() 'A' 离散化 我们也会碰到这样的需求，想要将年龄进行离散化 （分桶） ， 更简洁的来说，就是将年龄分成几个区间。...区别就是： cut 是根据每个值的大小来进行离散化的 而： qcut 是根据每个值出现的次数来进行离散化的。...，在对Series操作时会作用到每个值上，在对 # DataFrame操作时会作用到 所有行或 所有列。...# ·设置errors='coerce'可以在强转失败时，将所有问题的元素赋值为pd.NaT # (对于datetime和timedelta) 或 np.nan(数字)。
一、简介 图像分类是数据科学中最热门的领域之一，在本文中，我们将分享一些将图像转换为特征向量的技术，可以在每个分类模型中使用。...如果要计算“零”交叉，则需要对图像进行阈值处理—即设置一个值，以使较高的值将分类为255（黑色），而较低的值将分类为0（白色）。在我们的案例中，我使用了Otsu阈值。...在执行图像阈值处理之后，我们将获得零和一作为像素，我们可以将其视为数据帧并将每一列和每一行相加： 现在，假设1代表文本区域（黑色像素），0代表空白区域（白色像素）。...img = img / 255 df = pd.DataFrame(img)pixels_sum_dim1 = (1 - img_df).sum() pixels_sum_dim2 = (1 - img_df...我们可以在图像和转置图像上计算DCT向量，并取前k个元素。
user_info.age.max() ------------------------ 40 类似的，通过调用 min、mean、quantile、sum 方法可以实现最小值、平均值、中位数以及求和。...来介绍个有意思的方法：cumsum，看名字就发现它和 sum 方法有关系，事实上确实如此，cumsum 也是用来求和的，不过它是用来累加求和的，也就是说它得到的结果与原始的 Series 或 DataFrame...user_info.age.idxmax() ------------------------- 'James' 离散化 有时候，我们会碰到这样的需求，想要将年龄进行离散化（分桶），直白来说就是将年龄分成几个区间...cut 是根据每个值的大小来进行离散化的，qcut 是根据每个值出现的次数来进行离散化的。...，在对 Series 操作时会作用到每个值上，在对 DataFrame 操作时会作用到所有行或所有列（通过 axis 参数控制）。
sql中的union pivot：按照指定的行列重塑表格 pivot_table：数据透视表，类似excel中的透视表 cut：将一组数据分割成离散的区间，适合将数值进行分类 qcut：和cut作用一样...、最大值、累积乘积 数据清洗 dropna: 丢弃包含缺失值的行或列 fillna: 填充或替换缺失值 interpolate: 对缺失值进行插值 duplicated: 标记重复的行 drop_duplicates...: 删除重复的行 str.strip: 去除字符串两端的空白字符 str.lower和 str.upper: 将字符串转换为小写或大写 str.replace: 替换字符串中的特定字符 astype:...将一列的数据类型转换为指定类型 sort_values: 对数据框按照指定列进行排序 rename: 对列或行进行重命名 drop: 删除指定的列或行 数据可视化 pandas.DataFrame.plot.area...resample: 对时间序列进行重新采样 asfreq: 将时间序列转换为指定的频率 cut: 将连续数据划分为离散的箱 period_range: 生成周期范围 infer_freq: 推断时间序列的频率
user_info.age.max() 40 类似的，通过调用 min、mean、quantile、sum 方法可以实现最小值、平均值、中位数以及求和。...来介绍个有意思的方法：cumsum，看名字就发现它和 sum 方法有关系，事实上确实如此，cumsum 也是用来求和的，不过它是用来累加求和的，也就是说它得到的结果与原始的 Series 或 DataFrame...user_info.age.idxmax() 'James' 离散化 有时候，我们会碰到这样的需求，想要将年龄进行离散化（分桶），直白来说就是将年龄分成几个区间，这里我们想要将年龄分成 3 个区间段。...cut 是根据每个值的大小来进行离散化的，qcut 是根据每个值出现的次数来进行离散化的。...，在对 Series 操作时会作用到每个值上，在对 DataFrame 操作时会作用到所有行或所有列（通过 axis 参数控制）。
（12）将目标类型转换为浮点型 pd.to_numeric(df["feature_name"], errors='coerce') 将目标类型转化为数值从而进一步执行计算，在这个案例中为字符串。...（13）将 DataFrame 转换为 NumPy 数组 df.as_matrix() （14）取 DataFrame 的前面「n」行 df.head(n) （15）通过特征名取数据 df.loc[feature_name...] DataFrame 操作 （16）对 DataFrame 使用函数 该函数将令 DataFrame 中「height」行的所有值乘上 2： df["height"].apply(*lambda* height...的第三行为「size」： df.rename(columns = {df.columns[2]:'size'}, inplace=True) （18）取某一行的唯一实体 下面代码将取「name」行的唯一实体...并仅显示值等于 5 的行： df[df["size"] == 5] （23）选定特定的值 以下代码将选定「size」列、第一行的值： df.loc([0], ['size']) 原文链接： https:
DataFrame对象既有行索引，又有列索引。 a.行索引，表明不同行，横向索引，叫index，0轴，axis=0。 b.列索引，表名不同列，纵向索引，叫columns，1轴，axis=1。...columns -- 列索引 values -- 值 ndarray.T -- 转置 head() -- 前几行（括号里面如果不指定参数，默认是5行） tail() -- 后几行（括号里面如果不指定参数...=) 总结如下： count Number of non-NA observations sum Sum of values mean Mean of values median Arithmetic..., value=np.nan) 7.高级处理-数据离散化 7.1为什么要离散化？ 答：连续属性离散化的目的是为了简化数据结构，数据离散化技术可以用来减少给定连续属性值的个数。...离散化方法经常作为数据挖掘的工具。 7.2什么是数据的离散化？ 答：连续属性的离散化就是在连续属性的值域上，将值域划分为若干个离散的区间，最后用不同的符号或整数值代表落在每个子区间中的属性值。
数据离散化处理一般是在数据的取值范围内设定若干个离散的划分点，将取值范围划分为若干离散化的区间，分别用不同的符号或整数值代表落在每个子区间的数值。...基于列值重塑数据(生成一个“透视”表)。使用来自指定索引/列的唯一值来形成结果DataFrame的轴。此函数不支持数据聚合，多个值将导致列中的MultiIndex。...，商品一列的唯一数据变换为列索引： # 将出售日期一列的唯一数据变换为行索引，商品一列的唯一数据变换为列索引 new_df = df_obj.pivot(index='出售日期', columns='商品名称...',values='价格(元)') new_df 输出为： 2.2.2 melt方法 melt()是pivot()的逆操作方法，用于将DataFrame类对象的列索引转换为一行数据。...示例代码如下： 查看初始数据 new_df 输出为： # 将列索引转换为一行数据: # 将列索引转换为一行数据 new_df.melt(value_name='价格(元)', ignore_index
) unstack：This pivots from the rows into the columns(行索引变为列取值) 两个函数默认都从最低level开始操作，然后将转换为另外一个轴的最低层级，...DataFrame 中直接转换为 Timestamp 格式外，还可以将数据单独提取出来将其转换为 DatetimeIndex 或者 PeriodIndex。...()（默认按列计算好像，返回的还是一个 dataframe，值有更改） 查找是否存在重复数据：df.duplicated()(返回布尔值，默认将已经观察到先前有之后的行返回 True 这个需要调整 keep...().sum():统计每列缺失值的个数 #将数据按照指定列分组后统计每组中每列的缺失值情况，筛选出指定列存在缺失值的组并升序排列 data_c=data.groupby('所在小区').apply(lambda...\的汽车销售数据交叉透视表前10行10列 为：\n',vsCross.iloc[:10,:10]) 转换数据–DataFrame 数据离散化 在进行数据分析时，需要先了解数据的分布特征，如某个值的出现频次
def dot(v, w): return sum(v_i * w_i for v_i, w_i in zip(v, w)) def sum_of_squares(v): return dot...我们通常情况下会使用 numpy 一类封装好的函数，以下将演示一下如何使用 numpy 计算协方差。...协方差矩阵数据的看法也不难，我们可以以上面的结果为例，矩阵1行1列，表示的是 a 数据的方差，这和我们上面的计算结果一致，然后1行2列和2行1列分别是 a b 以及 b a 的协方差，所以他们的值是一样的...，然后最后2行2列就是 b 数据的方差。...import pandas as pd # 使用 DataFrame 作为数据结构，为方便计算，我们会将 ab 矩阵转置 dfab = pd.DataFrame(ab.T, columns=['A',
explode()：将类似列表的值的列转换为单独的行。 crosstab()：计算多个一维因子数组的交叉制表。 cut()：将连续变量转换为离散的分类值。...`DataFrame`列，`explode()` 将每个类似列表的值转换为单独的行。...，并经常用于将连续变量转换为离散或分类变量： 整数`bins`将形成等宽箱。...DataFrame 列，explode() 将每个类似列表的值转换为单独的行。...，并经常用于将连续变量转换为离散或分类变量： 整数bins将形成等宽箱。
将DataFrame划分为两个随机的子集 假设你想要将一个DataFrame划分为两部分，随机地将75%的行给一个DataFrame，剩下的25%的行给另一个DataFrame。...接着我们使用drop()函数来舍弃“moive_1”中出现过的行，将剩下的行赋值给"movies_2"DataFrame： ? 你可以发现总的行数是正确的： ?...你将会注意到有些值是缺失的。 为了找出每一列中有多少值是缺失的，你可以使用isna()函数，然后再使用sum(): ?...isna()会产生一个由True和False组成的DataFrame，sum()会将所有的True值转换为1，False转换为0并把它们加起来。...我们现在隐藏了索引，将Close列中的最小值高亮成红色，将Close列中的最大值高亮成浅绿色。 这里有另一个DataFrame格式化的例子： ?
常见方法 序号 方法 说明 1 df.head() 查询数据的前五行 2 df.tail() 查询数据的末尾5行 3 pandas.qcut() 基于秩或基于样本分位数将变量离散化为等大小桶 4 pandas.cut...True时会丢弃原来的索引，设置新的从0开始的索引，常与groupby()一起用 举例：重新索引 df_inner.reset_index() 三、数据索引 序号 方法 说明 1 .values 将DataFrame...9 .drop() 删除Series和DataFrame指定行或列索引。 10 .loc[行标签，列标签] 通过标签查询指定的数据，第一个值为行标签，第二值为列标签。...：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） 2 df.loc[val] 通过标签，选取DataFrame的单个行或一组行 3 df.loc[：,val] 通过标签...() 针对各列的多个统计汇总，用统计学指标快速描述数据的概要 6 .sum() 计算各列数据的和 7 .count() 非NaN值的数量 8 .mean( ) 计算数据的算术平均值 9 .median(
将DataFrame划分为两个随机的子集 假设你想要将一个DataFrame划分为两部分，随机地将75%的行给一个DataFrame，剩下的25%的行给另一个DataFrame。...drop()函数来舍弃“moive_1”中出现过的行，将剩下的行赋值给"movies_2"DataFrame： 你可以发现总的行数是正确的： 你还可以检查每部电影的索引，或者"moives_1":...为了找出每一列中有多少值是缺失的，你可以使用isna()函数，然后再使用sum(): isna()会产生一个由True和False组成的DataFrame，sum()会将所有的True值转换为1，False...转换为0并把它们加起来。...我们可以通过链式调用函数来应用更多的格式化： 我们现在隐藏了索引，将Close列中的最小值高亮成红色，将Close列中的最大值高亮成浅绿色。
().sum() 9-计算缺失值|分列 具体每列有多少缺失值 df.isnull().sum() 10-查看缺失值 查看全部缺失值所在的行 df[df.isnull().T.any()==True] 11...df.dropna(how='any') 13-缺失值补全|整体填充 将全部缺失值替换为* df.fillna('*') 14-缺失值补全|向上填充 将评分列的缺失值，替换为上一个电影的评分 df['评分...第一列第五行）修改为 俄奥委会 df.iloc[4,1] = '俄奥委会' df.loc[5,['国家奥委会']] = '俄奥委会' 5-数据修改|替换值（单值） 将金牌数字的数字0替换为无 df['金牌数...'].replace(0,'无') 6-数据修改|替换值（多值） 将无替换为缺失值 将0替换为None df.replace(['无,0],[np.nan,"None"]) 7-数据查看 查看各列数据类型...'金牌占比 = 金牌数 / {gold_sum}') 15-数据增加|新增行（末尾追加） 在df末尾追加一行，内容为0,1,2,3...一直到df列的长度 df1 = pd.DataFrame([[i
'' '''2、np.cumsum()返回一个数组，将像sum()这样的每个元素相加，放到相应位置''' '''NumPy数组实际上被称为ndarray NumPy最重要的一个特点是N维数组对象...0，大于80，替换为90 print(b) 指定轴求和 np.sum(参数1: 数组; 参数2: axis=0/1,0表示列1表示行) 指定轴最大值np.max(参数1: 数组;...参数2: axis=0/1,0表示列1表示行) 指定轴最小值np.min(参数1: 数组; 参数2: axis=0/1,0表示列1表示行) 行或列最大值索引np.argmax(参数1: 数组...; 参数2: axis=0/1,0表示列1表示行) 行或列最小值索引np.argmin(参数1: 数组; 参数2: axis=0/1,0表示列1表示行) 指定轴平均值mean(参数1: 数组...△ n.transpose()对换数组的维度,矩阵的转置 △ ndarray.T 与上类似，用于矩阵的转置 △ n.concatenate((a1, a2, ...), axis)沿指定轴连接同形数组
def mean(x): return sum(x) / len(x) mean(a) >> 46.05 mean(b) >> 39.9 离散度 – 方差与标准差 接下来，我们需要计算的是数据的离散程度...我们通常情况下会使用 numpy 一类封装好的函数，以下将演示一下如何使用 numpy 计算协方差。...协方差矩阵数据的看法也不难，我们可以以上面的结果为例，矩阵1行1列，表示的是 a 数据的方差，这和我们上面的计算结果一致，然后1行2列和2行1列分别是 a b 以及 b a 的协方差，所以他们的值是一样的...，然后最后2行2列就是 b 数据的方差。...import pandas as pd # 使用 DataFrame 作为数据结构，为方便计算，我们会将 ab 矩阵转置 dfab = pd.DataFrame(ab.T, columns=['A',
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