来源:伯乐在线 - PyPer 本文共2203字,建议阅读5分钟。 本文重点解释pandas中的函数pivot_table,并教大家如何使用它来进行数据分析。 介绍 也许大多数人都有在Excel中使用数据透视表的经历,其实Pandas也提供了一个类似的功能,名为pivot_table。虽然pivot_table非常有用,但是我发现为了格式化输出我所需要的内容,经常需要记住它的使用语法。所以,本文将重点解释pandas中的函数pivot_table,并教大家如何使用它来进行数据分析。 如果你对这个概念
最近,在使用Pandas库进行数据处理时,我遇到了一个错误:KeyError: "Passing list-likes to .loc or [] with any missing labels is no longer supported"。这是由于最新版本的Pandas库不再支持将缺少标签的列表传递给.loc或[]索引器。在本文中,我将分享如何解决这个错误并继续使用Pandas进行数据处理。
排序可能是日常数据清洗过程中比较高频的应用了,今天这一篇给大家介绍R语言和Python中最为常见的排序函数应用。 R语言: sort order rank arrange 排序根据对向量排序和数据框的排序要使用不同的函数,以上四个函数中,前三个是针对向量的,最后一个是针对数据框的。 sort x<-c(97,93,85,74,32,100,99,67) sort(x,decreasing=F) #默认是生序排列,其中decreasing参数默认为FALSE。 sort(x,decreasing=T) #降序
大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力,但许多人可能无法利用所有这些能力。操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务,因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明,可视化,代码和技巧来记住如何做。
作为一名数据分析师,自己对Pandas有过系统的学习和应用实践,对其大部分功能甚至骚操作也称得上有所研究,前期也写过太多的Pandas应用技巧相关的文章。那么在赞美之余,有没有一些觉得不好的设计呢?今天本文就来吐槽3个自己觉得Pandas设计有欠妥当的地方,纯为个人见解!
数据经过采集后通常会被存储到Word、Excel、JSON等文件或数据库中,从而为后期的预处理工作做好数据储备。数据获取是数据预处理的第一步操作,主要是从不同的渠道中读取数据。Pandas支持CSV、TXT、Excel、JSON这几种格式文件、HTML表格的读取操作,另外Python可借助第三方库实现Word与PDF文件的读取操作。本章主要为大家介绍如何从多个渠道中获取数据,为预处理做好数据准备。
翻译 | AI科技大本营 参与 | 林椿眄 本课程的目的并不是要开发一门全新的机器学习或数据分析的综合入门课程,也不是想借此来取代基础教育、在线/离线课程或一些专业和书籍。我们推出本系列文章是为了让初学者快速地回顾一些基础知识,并帮助你找到进一步学习的方向。 首先用简短通俗的语言回顾数学和机器学习的基础知识,并引用了一些其他资源,这种教学的方法与一些深度学习书籍类似。 此外,课程不单单注重理论的讲解,更强调完美地平衡理论与实践。因此,每个理论主题讲解后都有一个对应的练习专题,方便初学者通过自己动手来巩
Pandas是一种流行的用于数据操作的Python库,它提供了一种称为“向量化”的强大技术可以有效地将操作应用于整个列或数据系列,从而消除了显式循环的需要。在本文中,我们将探讨什么是向量化,以及它如何简化数据分析任务。
最近工作中,有一个场景,是从缓存中将数据读取出来,再聚合。 当时想到了三种方案: 使用dict的方式累加 使用数据库的临时表进行数据聚合 使用pandas汇总 方式一、以前使用php写过,考虑过不优雅,就放弃了 方式二、由于数据多,每次处理都要先写入数据库,然后再聚合,有点耗时,这方式也在线上测试了, 时间确实比较久。 所以采用了第三种方案: 我先贴出我的代码: 为了,剔除敏感信息,我做了混淆和简化 def sync_data_to_db(): """ 将缓存中的数据聚合后,持久化到db
数据分类汇总与统计是指将大量的数据按照不同的分类方式进行整理和归纳,然后对这些数据进行统计分析,以便于更好地了解数据的特点和规律。
上一篇分享了一个从时间处理上的加速方法「使用 Datetime 提速 50 倍运行速度!」,本篇分享一个更常用的加速骚操作。
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。
Pandas是Python程序语言中一种开源、高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。Pandas添加了数据结构和工具,用于处理类似表格的数据,即 Series 和 Data Frames。它主要提供的数据操作工具有:
毫无疑问,python是一种简单、流行和易于理解的语言。python有很多不同于其他的语言。
寄语:本文对单级索引中的loc、iloc、[]三种方法进行了详细的阐述。同时,对布尔索引,快速标量索引方式、区间索引方式做了详细介绍。
主要是对数据进行规范化的操作,将数据转换成“适当的”格式,以适用于挖掘任务及算法的需要。
写 Python 代码,列表的出镜率是相当高的,伴随列表一起出现的往往就是一大堆 for 循环,这样的代码多了看起来非常不简洁。作为一名 Python 程序员,怎么能忍受呢?
有时候,我们需要执行数据分箱操作,pandas的between方法可以帮助我们实现这个目的。数据分箱(Databinning)是指我们将数据放入离散区间或段/箱的过程。
在Python中,pandas groupby()函数提供了一种方便的方法,可以按照我们想要的任何方式汇总数据。实际上,groupby()函数不仅仅是汇总。我们将介绍一个如何使用该函数的实际应用程序,然后深入了解其后台的实际情况,即所谓的“拆分-应用-合并”过程。
在对变量分箱后,需要计算变量的重要性,IV是评估变量区分度或重要性的统计量之一,python计算IV值的代码如下:
一些最有趣的数据研究来自于不同的数据源的组合。这些操作可能涉及,从两个不同数据集的非常简单的连接,到更复杂的数据库风格的连接和合并,来正确处理数据集之间的任何重叠。Series和DataFrame是考虑到这类的操作而构建的,而 Pandas 包含的函数和方法使得这种数据整理变得快速而直接。
在本文中,我将分享4个在一行代码中完成的Pandas操作。这些操作可以有效地解决特定的任务,并以一种好的方式给出结果。
本文从非线性数据进行建模,带你用简便并且稳健的方法来快速实现使用Python进行机器学习。
数据可视化是数据科学或机器学习项目中十分重要的一环。通常,你需要在项目初期进行探索性的数据分析(EDA),从而对数据有一定的了解,而且创建可视化确实可以使分析的任务更清晰、更容易理解,特别是对于大规模的高维数据集。在项目接近尾声时,以一种清晰、简洁而引人注目的方式展示最终结果也是非常重要的,让你的受众(通常是非技术人员的客户)能够理解。
编者按:Python学习和实践数据科学,Python和Python库能够方便地完成数据获取,数据探索,数据处理,数据建模和模型应用与部署的工作,对于数据科学工作中各个环节都有合适的解决方案。对于新手,建议按着本教程学习与实践。 我在SAS工作了5年多之后,决定走出舒适区。作为一名数据科学家,我在寻找其他好用的工具,幸运的是,没过多久,我发现了Python。 一直以来,我喜欢敲代码。事实证明,有了Python,敲代码变得更为容易。 我花了一周时间来学习Python的基础知识,从那时起,我不仅深入钻研Pytho
前言 Java8已经出现了很久了,但是呢,还是有很多人都还在习惯使用以前的来版本JDK,或者是以前老版本的编程方式。通过一段时间对Java8新特性的学习之后,自己也深受感触,原来java8版本写代码可以这么简洁。Java8最主要的就是给我们编程的过程带来了很多便利,不仅仅是代码量少。更多的还是让程序更简洁,减少代码冗余。Java8新特性中有几个比较主要的特性,Lambda 表达式、函数式接口、方法引用和几个新增库Stream API、Optional类等。 接下来就是对自己的学习内容做一个总结。 Lambda 表达式 2.1 Lambda表达式简介 Lambda 表达式其实就是一种匿名函数,在这之前大家可能还接触过匿名内部类,虽然也是一种匿名函数,但是它并没有Lambda表达式那么简洁,Lambda表达式的特点就是可以传递,在使用Lambda表达式的时候我们可以将代码像数据一样传递。使用Lambda表达式能够极大的减少我们代码的冗余,而且使用也相当的方便。熟练之后会大大加快我们写代码的速度。 2.2 java8的方法与老版本的对比 首先我们来尝试着找出公司员工年龄大于35岁的所有员工,这个问题都不是很难吧。我们用不同的方法来实现一下,我先给出几个不同的方法直接看看效果。 首先我们应该做的是创建员工的数据,先创建一个Staff类来代表员工,并且使用构造函数来创建员工的集合。第一种方法来看看我使用的最常规的方法: public List<Staff> getStaffs(List<Staff> staffs) { List<Staff> stas=new ArrayList<>(); for(Staff sta:staffs){ if (sta.getAge()>=35){ stas.add(sta); } } return stas; } @Test public void test1(){ List<Staff> list = getStaffs(staffs); for (Staff staf:list) { System.out.println(staf); } } 只看一种方法可能没有什么感觉,那么再看看第二种方法试试呢。 这种方法也叫策略设计模式,我们需要写一个接口,然后实行这个接口,最后是调用接口。这种方法看起来就比前面的那种更有层次,而且假如又需要查找员工工资大于5000的员工的话,我们就可以重新写一个类来实现接口就好了,下面来看看代码。 public List<Staff> filterStaff(List<Staff> list,MyPredicate<Staff> mp){ List<Staff> staffs=new ArrayList<>(); for (Staff staff:list) { if (mp.test(staff)){ staffs.add(staff); } } return staffs; } @Test public void test2(){ List<Staff> list = filterStaff(staffs,new filterStaffByAge()); for (Staff staf:list) { System.out.println(staf); } } 第三种方法是使用匿名内部类的方法,其实也是和第二种方法是差不多的。 public void test3(){ List<Staff> list=filterStaff(staffs, new MyPredicate<Staff>() { @Override public boolean test(Staff staff) { return staff.getAge()>=35; } }); for (Staff staf:list) { System.out.println(staf); } } 这些方法都是java8之前可以使用的一些方法,那么java8以后有哪些方法呢?前面的方法看了之后有没有
数据采集、整理、可视化、统计分析……一直到深度学习,都有相应的 Python 包支持。
当大家谈到数据分析时,提及最多的语言就是Python和SQL。Python之所以适合数据分析,是因为它有很多第三方强大的库来协助,pandas就是其中之一。pandas的文档中是这样描述的:
Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库,提供了快速、灵活、明确的数据结构,旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。Pandas 的目标是成为 Python 数据分析实践与实战的必备高级工具,其长远目标是成为最强大、最灵活、可以支持任何语言的开源数据分析工具。经过多年不懈的努力,Pandas 离这个目标已经越来越近了。
作者:xiaoyu 知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/pypcfx 介绍:一个半路转行的数据挖掘工程师
Python 的一个优点是它在处理和操作字符串数据方面相对容易。Pandas 构建于此之上,并提供了一套全面的向量化字符串操作,它们成为处理(阅读“清理”部分)实际数据时所需的重要部分。在本节中,我们将介绍一些 Pandas 字符串操作,然后使用它们来部分清理从互联网收集的,非常混乱的食谱数据集。
除了函数,减少重复代码的另一种工具是迭代,它的作用在于可以对多个输入执行同一种处理,比如对多个列或多个数据集进行同样的操作。
如果你已经通过了招聘人员的电话面试,那么下面正是该展现你代码能力的时候了。无论是练习,作业,还是现场白板面试,这都是你证明自己的代码技巧的时刻。
经常向我提问的同学应该知道,我一般不会直接给出代码,而是给你提供思路。本系列主打思路,基于同一思路,给出多种不同的解决方案,让你举一反三解决问题。
数据聚类算法可以分为划分法、层次法、密度算法、图论聚类算法、网格算法、模型算法,通过对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法,在许多领域受到广泛应用,包括机器学习,数据挖掘,模式识别 ,图像分析以及生物信息。聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集(subset),这样让在同一个子集中的成员对象都有相似的一些属性。
我们在前面的章节中已经看到,PyData 技术栈的力量,建立在 NumPy 和 Pandas 通过直观语法,将基本操作推送到 C 的能力的基础上:例如 NumPy 中的向量化/广播操作,以及 Pandas 的分组类型操作。虽然这些抽象对于许多常见用例是高效且有效的,但它们通常依赖于临时中间对象的创建,这可能产生计算时间和内存使用的开销。
题主表示pandas用起来很乱,事实真的如此吗?本文就将先如何利用pandas来行数据转换/编码的十种方案,最后再回答这个问题。
能够对数据进行切片和切分对于处理数据至关重要。与Excel中的筛选类似,我们还可以在数据框架上应用筛选,唯一的区别是Python pandas中的筛选功能更强大、效率更高。可能你对一个500k行的Excel电子表格应用筛选的时候,会花费你很长的时间,此时,应该考虑学习运用一种更有效的工具——Python。
在本教程中,我们将展示11个技巧来编写更好的Python代码!我们展示了许多最佳实践,它们通过使代码更加简洁和更具python风格来改进代码。以下是所有技巧的概述:
本篇继续Pandas与Spark常用操作对比系列,针对常用到的获取指定列的多种实现做以对比。
Python部落(python.freelycode.com)组织翻译,禁止转载,欢迎转发。
这就造成有时候这一篇文章的概念会及其依赖上一篇文章,所以呢,花个两三分钟复习一下上一篇,你会更好理解这篇文章。
在阅读本文时,我建议你阅读每个你不了解的函数的文档字符串(docstrings)。简单的 Google 搜索和几秒钟 Pandas 文档的阅读,都会使你的阅读体验更加愉快。
在互联网时代,网站数据是一种宝贵的资源,可以用来分析用户行为、市场趋势、竞争对手策略等。但是,如何从海量的网页中提取出有价值的信息呢?答案是使用网络爬虫。
当许多人开始踏足数据分析领域时,他们常常会对选择何种工具感到迷茫。在这个充满各种选项的时代,为什么会有这么多人选择 Pandas 作为他们的数据分析工具呢?这个问题似乎简单,但背后涉及了许多关键因素。在探究这个问题之前,让我们先理解一下 Pandas 的背景和特点。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云