大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 在进行将多个表的数据合并到一个表后，发现输出到EXCEL表的数据发生错误，数值型数据末尾都变成了0。...我在输出时，将数值型的数据（int)转化成了字符串(str)。...使用方法： df.astype(‘数据类型’) #改变整个df的数据类型 df[‘列名’].astype(‘数据类型’) #仅改变某一列的数据类型...插入 num=num.astype(‘str’)这行代码，将数据转为str，输出如下： 全部代码如下： #清洗台运货态表 import pandas as pd import os file=os.listdir...还可以用Pandas的一些辅助函数(如to_numeric()、to_datetime())。知乎上也有人做了详细的描述，感谢作者。
准备 要遵循本教程，请下载用于所有示例的虚拟数据集。包括代码在内的所有资料都可以在这里找到。 另外，请导入所有必要的库并加载数据格式。...让我给你们看一个简单的例子: 对于示例数据集中的“age”列，我们可以轻松地使用value_counts()函数来计算观察到的年龄数据集的数量。...在这第一步之后，我们的数据集最终被Pandas认可。...如果我们将列表数据集化作为一个2D数组,然后将其维度从2减少到1,将允许我们再次应用经典的Pandas功能。...这可以用矩阵乘法来解决。为此，我们需要将布尔型1转换为整数。 fruits_int = fruits_bool.astype(int) 然后，我们可以计算频率。
如果丢失的数据是由数据帧中的非NaN表示的，那么应该使用np.NaN将其转换为NaN，如下所示。...Pandas 快速分析 在使用 missingno 库之前，pandas库中有一些特性可以让我们初步了解丢失了多少数据。...在下面的示例中，我们可以看到数据帧中的每个特性都有不同的计数。这提供了并非所有值都存在的初始指示。 我们可以进一步使用.info（）方法。这将返回数据帧的摘要以及非空值的计数。...在识别缺失数据方面，每种方法都有自己的优势。 让我们依次看一下这些。 条形图 条形图提供了一个简单的绘图，其中每个条形图表示数据帧中的一列。条形图的高度表示该列的完整程度，即存在多少个非空值。...当一行的每列中都有一个值时，该行将位于最右边的位置。当该行中缺少的值开始增加时，该行将向左移动。 热图 热图用于确定不同列之间的零度相关性。换言之，它可以用来标识每一列之间是否存在空值关系。
因此一部分程序员先分割数据集，然后将其转化为监督学习问题。而其他程序员则颠倒两者顺序。 ? 先分割数据集，然后转换为有监督学习问题 ? 先转换为有监督学习问题，然后分割数据集 ?...处理结果 对比而言，虽然处理的结果相同，但是先分割数据集的方式所需代码更少。而部分程序员在编程过程中，会使用第二种方式，这就导致了社区中交流问题和代码时产生一定的差异和混乱。...不能够以列名称的方式查看数据（将数据集转换为有监督的学习问题时，这一点非常重要）。并且对于算法的调试工作不够友好。 幸运的是，可以轻松地从NumPy Arrays 切换回 DataFrame。...Lists 将数据集的内容存储在多维列表中是十分低效的。以 Kaggle 上发表的一段代码为例： ?...这就是本文推荐使用统一的数据框架的原因。通过统一使用 Pandas Dataframe，可以轻松地检查每个函数地输出，更好地进行算法调试工作。
7.Python入门之语句、函数和代码组织 8.NumPy入门 9.使用pandas进行数据分析之核心数据结构——数据框架和系列 10.使用pandas进行数据分析之数据操作 11.使用pandas进行数据分析之组合数据...描述性统计和数据汇总 理解大型数据集的一种方法是计算整个数据集或有意义子集的描述性统计数据，如总和或均值。...描述性统计 描述性统计（descriptivestatistics）允许使用定量度量来汇总数据集。例如，数据点的数量是一个简单的描述性统计，而平均值，如均值、中位数或众数是其他流行的例子。...在数据框架的所有行中获取统计信息有时不够好，你需要更细粒度的信息，例如，每个类别的均值，这是下面的内容。 分组 再次使用我们的示例数据框架df，让我们找出每个大陆的平均分数。...Region）的唯一值，并将其转换为透视表的列标题，从而聚合来自另一列的值。
使用的数据集 原文的数据集是 bit.ly 短网址的，我这里在读取时出问题，不稳定，就帮大家下载下来，统一放到了 data 目录里。...要想执行数学计算，要先把这些列的数据类型转换为数值型，下面的代码用 astype() 方法把前两列的数据类型转化为 float。 ?...这里显示了每个类别的记录数。 23. 把连续型数据转换为类型数据 下面看一下泰坦尼克数据集的年龄（Age）列。 ? 这一列是连续型数据，如果想把它转换为类别型数据怎么办？...注意：这种操作不改变底层数据，只改变数据的显示形式。 还可以用以下代码重置数据显示选项。...彩蛋：预览 DataFrame 假如刚拿到一个数据集，想快速了解该数据集，又不想费劲折腾怎么办？这里介绍一个独立的支持库，pandas_profiling，可以快速预览数据集。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...代码展示 一、推导过程 Lasso方法是在普通线性模型中增加 L 1 L_1 L1惩罚项，有助于降低过拟合风险，更容易获得稀疏解，求得的 θ \theta θ会有更少的非零分量。...（867,897），数据一共有867个样本，每个样本有896个属性，数据最后一列为标签，表示此样本属于某个人的，数据集一共有38个人的人脸数据。...测试样本为，每人抽取两个人脸数据作为测试样本，即数据集表示为[A1, A2, …, A75, A76]，y从总的数据集中随机抽选一个。...产生的原因可能是某个个体的样本数量太少，测试集样本太过于特殊，还不足以能用稀疏表示来代表这个个体。解决结果是增加每个个体的训练样本，能让训练出来的稀疏表示更加具有代表性。
我将演示支持xls和xlsx文件扩展名的Pandas的read_excel方法。read_csv与read_excel相同，就不做深入讨论了，但我会分享一个例子。...二、查看的数据的属性 现在我们有了DataFrame，可以从多个角度查看数据了。Pandas有很多我们可以使用的功能，接下来将使用其中一些来看下我们的数据集。...4、将总列添加到已存在的数据集 ? 5、特定列的总和，使用loc函数 ? 或者，我们可以用以下方法： ? 6、用drop函数删除行 ? 7、计算每列的总和 ?...以上，我们使用的方法包括： Sum_Total：计算列的总和 T_Sum：将系列输出转换为DataFrame并进行转置 Re-index：添加缺少的列 Row_Total：将T_Sum附加到现有的DataFrame...可以非常自信地说它是电子表格上计算的每个数据的支柱。 不幸的是Pandas中并没有vlookup功能！ 由于Pandas中没有“Vlookup”函数，因此Merge用与SQL相同的备用函数。
欢迎来到Python for Finance教程系列的第4部分。 在本教程中，我们将基于Adj Close列创建烛形/ OHLC图，这将允许我介绍重新采样和其他一些数据可视化概念。...我确信这个图表类型终有一天将会被提供，现在不是没关系，但我们会做到这一点！...Pandas自动为你处理，但就像我说的那样，我们没有烛形图的奢侈品。 首先，我们需要适当的OHLC数据。 目前的数据确实有OHLC的价值，除非我错了，特斯拉从未有过送转，但你永远不会是这样的幸运。...由于我们的数据是每日数据，因此将其重新采样为10天的数据会显着缩小数据的大小。这是你可以如何规范化多个数据集。...有时，您可能会在每个月的一个月初记录一次数据，每个月末记录的其他数据，以可能终每周记录一些数据。您可以将该数据框重新采样到月末，每个月，并有效地将所有数据归一化！
在本文中，我们将讲解一些常见的数据清理，以及可以用来执行它的pandas代码！ 缺失数据 大型数据集几乎不可能毫无瑕疵。也就是说，不是所有的数据点都具有其所有特征变量的值。...通常会有一些缺失值，当我们在pandas中使用pd.read_csv()等方式加载数据时，缺失数据往往被标记为NaN或None。有许原因可能导致数据的缺失。...你不可能从一个仅代表数据集5％的变量中得出关于数据集的任何具体结论！当你开始训练你的ML模型时，NaN也可能被你的程序视为0或者无穷大，这种训练完全没有意义！...在ML方面，包含离群值的训练可能会使你的模型得到很好的概括性，但也会远离从大多数数据所在的主体部分。 一般来说，我推荐有无离群值的情况都要考虑。无论是否有离群值，都可以研究你的数据。...比如，我们可能会查看所有具有67.3性别的数据点，然后发现这些数据点，正确的值应为“女性”。因此，我们只需将所有67.3转换为“女性”即可。
提高准确性：更少的误导数据意味着建模精确度提高。 减少训练时间：更少的数据意味着算法训练更快。...你可以试试我免费的2周邮件课程并了解数据准备，算法等等(都是非常简单的代码)。 点击这里注册并且免费获得一个该课程的PDF电子书。 现在开始免费的迷你小课程吧!...下面的例子使用针对非负特征的chi平方（chi ^ 2）统计测试来从皮马印第安人糖尿病数据集发病中选择4个最佳特征。...True False] Feature Ranking: [1 2 3 5 6 1 1 4] 3.主成分分析 主成分分析（Principal Component Analysis或PCA）使用线性代数将数据集转换为压缩格式...在下面的例子中，我们为Pima印第安人记录在案的糖尿病数据集构建了一个ExtraTreesClassifier分类器。
其实这个系列算是我对于之前学习的R语言系列的一个总结，再加上刚好最近入门Python，这样在总结R语言的同时，对比R语言与Pyhton在数据处理中常用解决方案的差异，每一个小节只讲一个小知识点，但是这些知识点都是日常数据处理与清洗过程中非常高频的需求...转换之后，长数据结构保留了原始宽数据中的Name、Conpany字段，同时将剩余的年度指标进行堆栈，转换为一个代表年度的类别维度和对应年度的指标。（即转换后，所有年度字段被降维化了）。...Python中我只讲两个函数： melt #数据宽转长 pivot_table #数据长转宽 Python中的Pandas包提供了与R语言中reshape2包内几乎同名的melt函数来对数据进行塑型...除此之外，我了解到还可以通过stack、wide_to_long函数来进行宽转长，但是个人觉得melt函数比较直观一些，也与R语言中的数据宽转长用法一致，推荐使用。...奇怪的是我好像没有在pandas中找到对应melt的数据长转宽函数（R语言中都是成对出现的）。
大家好，我是小五 之前黄同学曾经总结过一些Pandas函数，主要是针对字符串进行一系列的操作。在此基础上我又扩展了几倍，全文较长，建议先收藏。...Pandas 是基于NumPy的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。它提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。...数据预览 对于探索性数据分析来说，做数据分析前需要先看一下数据的总体概况。info()方法用来查看数据集信息，describe()方法将返回描述性统计信息，这两个函数大家应该都很熟悉了。...df.columns 输出： Index(['日期', '销量'], dtype='object') 前面介绍的函数主要是读取数据集的数据信息，想要获得数据集的大小（长宽），可以使用.shape方法...今天我们盘点了66个Pandas函数合集，但实际还有很多函数在本文中没有介绍，包括时间序列、数据表的拼接与连接等等。此外，那些类似describe()这种大家非常熟悉的方法都省去了代码演示。
Apply很好，因为它使在数据的所有行上使用函数变得很容易，你设置好一切，运行你的代码，然后… 等待…… 事实证明，处理大型数据集的每一行可能需要一段时间。...这意味着您可以很容易地通过利用它们来提高代码的速度。因为apply只是将一个函数应用到数据帧的每一行，所以并行化很简单。...您可以将数据帧分割成多个块，将每个块提供给它的处理器，然后在最后将这些块合并回单个数据帧。 The Magic ?...如果无法进行矢量化，请检查使用Dask进行并行处理还是只使用vanilla pandas apply（仅使用单个核）最有意义。并行处理的开销会使小数据集的处理速度变慢。 这一切都很好地显示在上图中。...，你就可以用一个单词来运行你的Pandas应用程序了。
Pandas和Numpy大家都不陌生了，代码运行后数据都加载到RAM中，如果数据集特别大，我们就会看到内存飙升。但有时要处理的数据并不适合RAM，这时候Dask来了。 Dask是开源免费的。...而并行处理数据就意味着更少的执行时间，更少的等待时间和更多的分析时间。 下面这个就是Dask进行数据处理的大致流程。 ? 2、Dask支持哪些现有工具？...这一点也是我比较看中的，因为Dask可以与Python数据处理和建模的库包兼容，沿用库包的API，这对于Python使用者来说学习成本是极低的。...目前，Dask可支持pandas、Numpy、Sklearn、XGBoost、XArray、RAPIDS等等，光是这几项我觉得就足够用了，至少对于常用的数据处理、建模分析是完全覆盖得掉的。 ?...对于原始项目中的大部分API，这些接口会自动为我们并行处理较大的数据集，实现上不是很复杂，对照Dask的doc文档即可一步步完成。
它花费了大量的时间来分析数据并使数据适合您的任务。在python中，我们有一个库，可以在单个python代码行中创建一个端到端数据分析报告。...本文将介绍这个库，它可以在单个代码行中为我们提供详细的数据分析报告。你唯一需要的就是数据!...pandas_profiling pandas_profiling是最著名的python库之一，程序员可以使用它在一行python代码中立即获取数据分析报告。...import pandas_profiling import pandas as pd 我们将使用pandas来导入数据集。...总结 分析报告可以为我们提供数据的总体总结、关于每个特性的详细信息、特征之间关系的可视化表示、关于缺失数据的详细信息，以及许多可以帮助我们更好地理解数据的更有趣的见解。而这些我们只用了一行代码。
读取数据集 本次演示使用Kaggle上提供的客户流失数据集[1]。 让我们从将csv文件读取到pandas DataFrame开始。...这对于顺序数据（例如时间序列）非常有用。 8.删除缺失值 处理缺失值的另一种方法是删除它们。“已退出”列中仍缺少值。以下代码将删除缺少任何值的行。...12.groupby函数 Pandas Groupby函数是一种通用且易于使用的函数，有助于获得数据概览。它使探索数据集和揭示变量之间的潜在关系变得更加容易。 我们将为groupby函数写几个例子。...25.绘制直方图 Pandas不是数据可视化库，但用它创建一些基本图形还是非常简单的。 我发现使用Pandas创建基本图比使用其他数据可视化库更容易。 让我们创建Balance列的直方图。...由于Pandas不是数据可视化库，因此我不想详细介绍绘图。但是，Pandas 绘图[2]函数能够创建许多不同的图形，例如直线，条形图，kde，面积，散点图等等。
这对我们原始dataframe的影响有限，这是由于它只包含很少的整型列。 同理，我们再对浮点型列进行相应处理： 我们可以看到所有的浮点型列都从float64转换为float32，内存用量减少50%。...下面的代码中，我们用Series.cat.codes属性来返回category类型用以表示每个值的整型数字。 可以看到，每一个值都被赋值为一个整数，而且这一列在底层是int8类型。...我们还有一招可以做优化，如果你记得我们刚才那张类型表，会发现我们数据集第一列还可以用datetime类型来表示。 你可能还记得这一列之前是作为整型读入的，并优化成了uint32。...如果不能在一开始就创建dataframe，我们怎样才能应用内存节省技术呢？ 幸运的是，我们可以在读入数据集的时候指定列的最优数据类型。pandas.read_csv()函数有一些参数可以做到这一点。...总结 我们学习了pandas如何存储不同的数据类型，并利用学到的知识将我们的pandas dataframe的内存用量降低了近90%，仅仅只用了一点简单的技巧： 将数值型列降级到更高效的类型 将字符串列转换为类别类型
看看Datatable如何将pandas摁在地上摩擦。 加载数据 使用的数据集来自Kaggle，属于Lending Club贷款数据数据集 。...数据转换 Datatable读取数据后的Frame格式可以转换为numpy或pandas数据格式，转换方法如下： numpy_df = datatable_df.to_numpy（） pandas_df...23.6秒，通过Datatable读取文件然后将其转换为pandas数据格式比直接使用pandas读取数据花费的时间更少。...因此，通过datatable加载大型数据文件然后将其转换为pandas数据格式更加高效。 数据排序 通过数据中某一列值对数据集进行排序来比较Datatable和Pandas的效率。...使用Datatable相关函数统计数据集的基本信息，此过程不消耗内存，而pandas需要消耗内存。
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