我们知道dataframe是一个二维的数据表结构,通常情况下行和列索引都只有一个。但当需要多维度分析时,我们就需要添加多层级索引了。在关系型数据库中也被叫做复合主键。
可视化是数据分析的重要一环,也是python比较擅长的工作,本笔记系列尽可能采用统一的数据源和基于matplotlib原生版本进行可视化。
Polars[2]是Pandas最近的转世(用Rust编写,因此速度更快,它不再使用NumPy的引擎,但语法却非常相似,所以学习 Pandas 后对学习 Polars 帮助非常大。
sort_values主要是对某个属性中出现的各个元素进行排序,默认是升序,字母是a-z
通过多种方式对特征重要性进行评估,将每个特征的特征重要的得分取均值,最后以均值大小排序绘制特征重要性排序图,直观查看特征重要性。
“软件工程师阅读教科书作为参考时不会记住所有的东西,但是要知道如何快速查找重·要的知识点。”
本期文章分为两期,第一篇我们先解决是否Steam平台的游戏会不会打折?下一期我们会详细分析影响Steam的打折因素
最近阅读学习了林骥老师的《数据化分析 Python 实战》,书中讲好的技能应该刻意的练习,而不是简单的重复。
这是我的系列教程「Python+Dash快速web应用开发」的第十二期,在以前撰写过的静态部件篇(中)那期教程中,我们介绍过在Dash中创建静态表格的方法。
关于特征值离散化的相关内容下面直接进行举例,主要是标签处理、特征处理和OneHot。
不管是业务数据分析 ,还是数据建模。数据处理都是及其重要的一个步骤,它对于最终的结果来说,至关重要。
树地图(tree map)是一种适用于显示大量分层结构的数据,它是饼状图的一种高维度替代者,可以用面积直观显示各个部分的占比。
这是我的系列教程「Python+Dash快速web应用开发」的第十四期,在前两期中,我们针对dash_table的自定义样式、前后端分页、单元格内容编辑等特点展开了介绍。
这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第十四期,在前两期中,我们针对dash_table的自定义样式、前后端分页、单元格内容编辑等特点展开了介绍。
国庆期间在Python白银交流群【像风自由】问了一个Pandas处理的问题,提问截图如下:
前言:这里开始涉及到数据处理,例如给你几千行几千列的数据,对这些数据进行分类聚合 排序 sort_index sort_values 参数:ascending =False 倒序 a
主要思路是设计plot_frame绘图函数绘制逐桢图片,然后用matplotlib.animation构建动画,如果有需要,还可以导出成gif和mp4。
今天云朵君将和大家一起学习回归算法的基础知识。并取一个样本数据集,进行探索性数据分析(EDA)并使用 statsmodels.api、statsmodels.formula.api 和 scikit-learn 实现 简单线性回归(SLR)。
返回给定轴缺失的标签对象,并在那里删除所有缺失数据(’any’:如果存在任何NA值,则删除该行或列。)。
有时候我们希望在QTableWidget的单元格中进行下拉列表的选择,就像excel里面这样。那么怎么设置呢?怎么实现读和写呢?特别是在pyqt中,在c++中,网上已经有很多例子了。
本文中记录Pandas操作技巧,包含: 导入数据 导出数据 查看、检查数据 数据选取 数据清洗 数据处理:Filter、Sort和GroupBy 数据合并 常识 # 导入pandas import pandas as pd # axis参数:0代表行,1代表列 导入数据 pd.read_csv(filename) # 从CSV文件导入数据 pd.read_table(filename) # 从限定分隔符的文本文件导入数据 pd.read_excel(filename) # 从Excel文件导入数据
Principal Component Analysis (PCA) with Python
Pandas 是基于 NumPy 构建的库,在数据处理方面可以把它理解为 NumPy 加强版,同时 Pandas 也是一项开源项目。它基于 Cython,因此读取与处理数据非常快,并且还能轻松处理浮点数据中的缺失数据(表示为 NaN)以及非浮点数据。在本文中,基本数据集操作主要介绍了 CSV 与 Excel 的读写方法,基本数据处理主要介绍了缺失值及特征抽取,最后的 DataFrame 操作则主要介绍了函数和排序等方法。
为了更好地掌握数据科学必备库Pandas的基本使用,本文通过精灵宝可梦的数据集实战,我们一起过一遍Pandas的基本操作,文中的代码都附有注释,并给出了结果的配图。
在对课程表进行数据抽取时,由于课表结构的原因,需要在原始表字段名作为第一行数据,并对原始字段名进行替换。
前几天在Python铂金交流群【瑜亮老师】给大家出了一道Pandas数据处理题目,使用Python实现df的奇数列与偶数列调换位置,比如A列,B列,调换成B列,A列。
传统企业里,Excel仍然是数据存储,报表生成和数据分析的主力军,随着数据体量的增长,和数据分析、挖掘,BI更进一步需要,如何快速地使用Pandas来ETL Excel或者分析Excel就变得很重要了。
Pandas作为大数据分析最流行的框架之一。用好Pandas就像大数据工程师用好SQL用好Excel一样重要。如果你打算学习 Python 中的数据分析、机器学习或数据科学工具,大概率绕不开Pandas库。Pandas 是一个用于 Python 数据操作和分析的开源库。
一份来自『RESEARCH AND MARKETS』的二手车报告预计,从 2022 年到 2030 年,全球二手车市场将以 6.1% 的复合年增长率增长,到 2030 年达到 2.67 万亿美元。人工智能技术的广泛使用增加了车主和买家之间的透明度,提升了购买体验,极大地推动了二手车市场的增长。
前几天在Python最强王者群【wen】问了一个Pandas数据处理的问题,一起来看看吧。
参考网址: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/merging.html
本文为大家介绍了如何在Python中使用由Facebook开发的Prophet库进行自动化的时间序列预测,以及如何评估一个由Prophet库所搭建的时间序列预测模型的性能。
关于“度、分、秒”的印象,我还是停留在初、高中的印象,因为那个时候学习过他们之间的数学转换。今天突然被问及,因此我将其整理出来,供大家学习。
昨天我们跟大家分享了50个Matplotlib可视化 - 主图(带有完整的Python代码)上 ,详情链接请戳:50个Matplotlib可视化 - 主图(带有完整的Python代码)上
之前使用pandas处理数据使用的少,最近在实习中经常用到,故自以为把心得总结一番。 说明:有部分是网上查到的案例,觉得很实用,就把它搬过来了。 ---- DataFrame的列名 concat拼接 merge 两个dataframe拼接 计算nan的个数 排序 删除重复记录 使用pandas画图中文显示问题 双坐标轴的图 enumerate函数 时间处理 时间转换为周几周月 画图 一个框中框中画多个图 多个子图 1.DataFrame的列名 ## 方法一:全部修改 df.columns = ['
这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列,来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。这个项目从基础到进阶,可以检验你有多么了解 pandas。
01-启动阶段 import os import pandas as pd import numpy as np # 显示当前工作路径 os.getcwd() # 罗列当前路径下的所有文件 os.listdir() # 改变工作目录 os.chdir("/PATH/TO/SAMSHARE") # 初始化基础目录 data_path = './02_data/' save_path = './03_model/' output_path = './04_output/' 02-导入数据 # 读取
重命名pandas数据框架列有很多原因。例如,可能希望列名更具描述性,或者可能希望缩短名称。本文将介绍如何更改数据框架中的名称。
最近看到群友们在讨论一个宽表变长表的问题,其实这类需求也很常见于我们日常的数据处理中。综合群友们的智慧,今天我们就来看看excel与python如何实现这个需求吧!
今天小编来和大家分享几个Pandas实战技巧,相信大家看了之后肯定会有不少的收获。
昨天行哥给大家统计了数据可视化前30张图表代码和案例给大家,今天把分享Python可视化案例TOP 50下,如果想转行做数据分析,这两篇推文强烈建议收藏,对于学习有任何问题都可以点击阅读原文向行哥提问哦
pd.set_option('display.height', 1000) pd.set_option('display.max_rows', 500) pd.set_option('display.max_columns', 500) pd.set_option('display.width', 1000)
数据清理是数据分析过程中的关键步骤,它涉及识别缺失值、重复行、异常值和不正确的数据类型。获得干净可靠的数据对于准确的分析和建模非常重要。
数据集 cruise.csv 包含了船的吨位、大小、乘客密度、船员数量等特征,业务需要建立一个船员数量与其他相关特征的回归模型,从而能估计船员数量。
JoyPy 是一个基于 matplotlib + pandas 的单功能 Python 包,它的唯一目的是绘制山脊线图 Joyplots(也称为 Ridgeline Plots)。
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。
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