我们定义了一个函数获取情感评分正向和负向的概率值，值介于[0,1]之前，越接近1，情感越偏向于积极，反之则越消极。 ?...1000条，代码思路如下： 先获取一页的数据，并封装成解析函数parse_one_page 变化offset参数，循环构建URL，并调用解析函数 具体代码如下： # 导入库 import requests...limit=10&offset={}'.format(song_id, i*10) # 调用函数 df = parse_one_page(comment_url=url)...我们定义了一个函数获取情感评分正向和负向的概率值。返回结果解释：以正向概率positive_prob为例，值介于[0,1]之前，越接近1，情感越偏向于积极。...通过评论时间按小时分布图可以看出，评论数在一天当中从5点开始一路攀升，一天有三个小高峰：13点-17点-21点。
""" （1）按一列进行分组 import pandas as pd df = pd.DataFrame([[99,"A类","一线城市","是",6,20,0],...、sum 求和、mean 求均值、max 求最大值、min 求最小值、median 求中位数、 mode 求众数、var 求方差、std 求标准差、quantile 求分位数 （2）按多列进行分组...按多列进行分组，只要将多个列名以列表的形式传给 groupby() 即可。...---- 3.神奇的aggregate方法 前面用的聚合函数都是直接在DataFrameGroupBy上调用，这样做每一列都是同一种汇总运算，且一次只能使用一种汇总运算。...返回值: 一个DataFrame对象。
五、逻辑问题需要筛选 还是Dataframe.loc这个函数的知识点。 由于loc还可以判断条件是否为True DataDF.loc[:,'UnitPrice']>0 ? ?...一般来说价格不能为负，所以从逻辑上来说如果价格是小于0的数据应该予以筛出 #删除异常值：通过条件判断筛选出数据 #查询条件 querySer=DataDF.loc[:,'Quantity']>0 #应用查询条件...2、填充缺失内容：某些缺失值可以进行填充，方法有以下四种： 1) 以业务知识或经验推测（默认值）填充缺失值 2) 以同一指标的计算结果（均值、中位数、众数等）填充缺失值 3) 用相邻值填充缺失值 4)...以不同指标的计算结果填充缺失值 去除缺失值的知识点： DataFrame.fillna https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api...如果想了解更多 fillna() 的详细信息参考 pandas.DataFrame.fillna pandas.pydata.org 2） 以同一指标的计算结果（均值、中位数、众数等）填充缺失值 平均值
原因是transform将使dataframe的形状（行数和列数）保持不变，而apply则不会。通过查看前面的图表，可以发现它们不像高斯分布，这意味着不能使用像mean和stDev这样的汇总统计。...，它将按StatusDate对每日数据进行分组。...1000 2012-12-31 2000 2013-12-31 3000 在上一课中学到使用concat函数使得组合dataframe变得简单。...如果还需要预测明年的客户数量，可以通过几个简单的步骤来实现。首先按年度对组合dataframe进行分组，并将该年度的最大客户数量放在一起。这样的话，每一行表示一年的数据。...# 通过year进行聚合，获取年度最大值 Year = combined.groupby(lambda x: x.year
结果可以通过绘制一些样本股价时间序列及其几何移动平均曲线来验证： ? ? 然后，刚刚构建的dataframe可以分为两个等长的时间段，仅在第一阶段内转置一个。...我们将使用实值矩阵，包括股票数据集和一个或多个感兴趣的时间序列。 在我们的项目中，我们针对在另一个国家以不同货币所列出的前一个月期货合约测试了一个股票数据集。 ? 我们获得了以下结果： ?...在绘制结果之前，我们必须： 1、计算期货合约点与dataframe中所有其他股票之间的距离。 2、选择最接近期货合约的50pints。 我们现在可以绘制获得的结果，以可视化最近的50只股票： ?...然后，我们将在每次运行中找到的50个最近点，以创建一个长度为500的dataframe closest_points_df。...一旦建立了dataframe closet_points_df： 1、按距离对点进行排序； 2、删除重复的代码，只保留第一次出现； ? 删除重复项后，我们只保留50个最近点。
调用MLPRegresso()获得多层感知器-回归模型，再用训练集进行训练，最后对测试集进行测试得分。...暂时没有发现可以直接调用处理异常值的函数，所以需要自己写。下面的代码中定义了一个cleanOutlier函数，函数的功能主要是删除异常值。...在我们这个删除异常值的方法中，低于（下四分位数-3四分位距）的值或者高于（上四分位数+3四分位距）的值会被判定为异常值并删除。...用cleanOutlier函数删除异常值，然后把第0列负值给y变量，把1列到最后一列赋值给x变量 因为x大多是1-hot编码，所以不需要再进行标准化。...正态化 正态化就是将y的值以e为底取对数，得到新的一列赋值给y。
Pandas on Ray 既可以以多线程模式运行，也可以以多进程模式运行。Ray 的默认模式是多进程，它可以从一台本地机器的多个核心扩展到一个机器集群上。...Ray 将根据可用内核的数量进行自动初始化,以一个1.8GB的全球健康数据为例 import ray.dataframe as pd import pandas as old_pd print("Pandas...Wall time: 3.8 s apply函数比iterrow提高了4倍 1.3直接使用内置函数进行计算 Dataframe、Series具有大量的矢量函数，比如sum,mean等，基于内置函数的计算可以让性能更好...我们可以用函数pd.to_numeric()来对数值型进行向下类型转换。用DataFrame.select_dtypes来只选择特定类型列，然后我们优化这种类型，并比较内存使用量。...for循环可以取得显著的性能提升，第三种方法是通过对存储类型的设置或转换来优化pandas内存使用。
关键技术:任何被当做分组键的函数都会在各个索引值上被调用一次,其返回值就会被用作分组名称。...首先，根据day和smoker对tips进行分组，然后采用agg()方法一次应用多个函数。 如果传入一组函数或函数名,得到的DataFrame的列就会以相应的函数命名。...首先，编写一个选取指定列具有最大值的行的函数： 现在,如果对smoker分组并用该函数调用apply,就会得到: top函数在DataFrame的各个片段调用，然后结果由pandas.concat...关键技术:假设你需要对不同的分组填充不同的值。可以将数据分组,并使用apply和一个能够对各数据块调用fillna的函数即可。...关键技术:可以通过resample()函数对数据进行采样，并设置参数为’M’,表示以“月”为单位的采样。
import pandas as pd import numpy as np 一、⭐️apply函数应用 apply是一个自由度很高的函数 对于Series，它可以迭代每一列的值操作： df = pd.read_csv...re.match，返回匹配的组作为列表 extract() 在每个元素上调用re.search，为每个元素返回一行DataFrame，为每个正则表达式捕获组返回一列 extractall() 在每个元素上调用...虽说 Pandas 为我们提供了非常丰富的函数，有时候我们可能需要自己定制一些函数，并将它应用到 DataFrame 或 Series。...# 接收一个 lambda 函数 user_info.age.map(lambda x: "yes" if x >= 30 else "no") 又比如，我想要通过城市来判断是南方还是北方，我可以这样操作...，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）。
因为大多数情况下 DataFrame 比 Series 更为常用，所以这里以 DataFrame 举例说明，但实际上很多常用功能对于 Series 也适用。...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。...Pandas 支持两种排序方式：按轴（索引或列）排序和按实际值排序。 先来看下按索引排序：sort_index 方法默认是按照索引进行正序排的。...虽说 Pandas 为我们提供了非常丰富的函数，有时候我们可能需要自己定制一些函数，并将它应用到 DataFrame 或 Series。...，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）。
因为大多数情况下 DataFrame 比 Series 更为常用，所以这里以 DataFrame 举例说明，但实际上很多常用功能对于 Series 也适用。...直接对 age 这一列调用 max方法即可。 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。...Pandas 支持两种排序方式：按轴（索引或列）排序和按实际值排序。 先来看下按索引排序：sort_index 方法默认是按照索引进行正序排的。...，有时候我们可能需要自己定制一些函数，并将它应用到 DataFrame 或 Series。...，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）。
(df)处理异常值# 删除异常值threshold = 3df = df[(df < threshold).all(axis=1)]print(df)处理重复值# 删除重复值df.drop_duplicates...记得根据实际情况选择合适的方法，以保证数据质量和模型效果。3. 多列操作与函数应用Pandas提供了强大的方法来对多列进行操作，并能够轻松地应用自定义函数。...pd.DataFrame(data)# 使用插值填充缺失值df.interpolate(inplace=True)print(df)使用模型填充from sklearn.impute import KNNImputer...(data, index=dates)print(df)时间重采样# 按周重采样weekly_resampled = df.resample('W').mean()print(weekly_resampled...总结总的来说，本文介绍了Pandas库的一系列高级用法，涵盖了数据清洗与预处理、多列操作与函数应用、数据合并与拼接、数据分组与聚合、数据透视表与交叉表、缺失值处理的高级技巧、文本数据处理、数据可视化、并行处理
Python提供了丰富的库和工具来处理这些问题，如pandas库可以帮助我们方便地处理数据框（DataFrame）中的缺失值和重复值。对于异常值，我们可以通过统计分析、可视化等方法来识别和处理。...然后通过boxplot方法检测异常值。代码及运行结果如下： 下面以箱形图的方法来进行异常值检测。 4.2处理异常值 了解异常值的检测后，接下来介绍如何处理异常值。...将异常值当缺失值处理,以某个值填充。 将异常值当特殊情况进行分析，研究异常值出现的原因。 【例】对于上述业务数据work.csv,若已经检测出异常值,请问在此基础上,如何删除异常值？...7.3数据删除 按列删除数据 【例】请构建如下DataFrame数据并利用Python删除下面DataFrame实例的第四列数据。...按行删除数据 【例】对于上例中的DataFrame数据,请利用Python删除下面DataFrame实例的第四行数据。
这时，可以用 Numpy 的 random.rand() 函数，设定行数与列数，然后把值传递给 DataFrame 构建器。 ?...本例里，glob 会查找 data 子目录里所有以 stocks 开头的 CSV 文件。 ? glob 返回的是无序文件名，要用 Python 内置的 sorted() 函数排序列表。...调用 read_csv() 函数读取生成器表达式里的每个文件，把读取结果传递给 concat() 函数，然后合并为一个 DataFrame。...把 DataFrame 分割为两个随机子集 把 DataFrame 分为两个随机子集，一个占 75% 的数据量，另一个是剩下的 25%。 以 Movies 为例，该数据有 979 条记录。 ?...通过赋值语句，把这两列添加到原 DataFrame。 ? 如果想分割字符串，但只想保留分割结果的一列，该怎么操作？ ? 要是只想保留城市列，可以选择只把城市加到 DataFrame 里。 ?
## 查缺失值的前10行数据 dataset.isnull().head(10) 可见直接调用isnull()函数处理大数据集只能得到一个存有True或者False的数据集，结果并不直观，需要对结果进一步处理...2.2 删除缺失值 通过删除缺失值过多的列来进行初步的数据清洗工作。...处理完毕后查看新数据集行与列的情况以确认删除成功。...dataset_copy = dataset.copy() 使用drop()函数直接删除整行或整列数据，其中参数axis控制以列（0）或者以行（1）的形式删除，inplace代表处理完毕后是否替换这个DataFrame...bc_open_to_buy列代表着在循环银行卡上的购买金额，选取503行到510行查看数据。
','复旦')] mindex = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['城市','大学']) # dataframe # 创建一个dataframe，...= pd.MultiIndex.from_frame(frame, names=['城市','大学']) # 给df行索引赋值 df.index = mindex 通过以上三种方式均可为数据添加行索引值...2、多层级索引筛选 通过MultiIndex访问dataFrame的好处是，可以很容易地一次引用所有层次（可能会省略内部层次），语法简单方便。 这里通过.loc查询方法进行举例。...函数可以按指定的顺序进行重新排序，order参数可以是整数的level层级或者字符串的索引名，用法如下。...df.columns = ['_'.join(k) for k in df.columns.to_flat_index()] display(df) 08 多级索引拆分 通过split函数将上面列索引拆分成元组
当谈到数据分析和理解数据结构时，Pandas value_counts() 是最受欢迎的函数之一。该函数返回一个包含唯一值计数的系列。...默认参数 按升序对结果进行排序 按字母顺序排列结果 结果中包含空值 以百分比计数显示结果 将连续数据分入离散区间 分组并调用 value_counts() 将结果系列转换为 DataFrame 应用于DataFrame...我们已经学习了参数升序以获得按值计数 ASC 或 DESC 排序的结果。...我们可以将该值设置为 False 以包含 NA 的行数。...df 上调用 value_counts()，它返回一个以 num_legs 和 num_wings 作为索引的 MultiIndex 系列。
当谈到数据分析和理解数据结构时，Pandas value_counts() 是最受欢迎的函数之一。该函数返回一个包含唯一值计数的系列。...1、默认参数 2、按升序对结果进行排序 3、按字母顺序排列结果 4、结果中包含空值 5、 以百分比计数显示结果 6、将连续数据分入离散区间 7、分组并调用 value_counts() 8、将结果系列转换为...DataFrame 9、应用于DataFrame 1、默认参数 Pandas value_counts() 函数返回一个包含唯一值计数的系列。...我们已经学习了参数升序以获得按值计数 ASC 或 DESC 排序的结果。...我们可以将该值设置为 False 以包含 NA 的行数。
当谈到数据分析和理解数据结构时，Pandas value_counts() 是最受欢迎的函数之一。该函数返回一个包含唯一值计数的系列。...默认参数 按升序对结果进行排序 按字母顺序排列结果 结果中包含空值 以百分比计数显示结果 将连续数据分入离散区间 分组并调用 value_counts() 将结果系列转换为 DataFrame 应用于DataFrame...我们已经学习了参数升序以获得按值计数 ASC 或 DESC 排序的结果。...我们可以将该值设置为 False 以包含 NA 的行数。 ...df 上调用 value_counts()，它返回一个以 num_legs 和 num_wings 作为索引的 MultiIndex 系列。
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