1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 4 df = pd.DataFrame({ 5 'key1': [4, 5, 3,...: [3, 5, 7] 49 }, index=['a', 'b', 'c']) 50 # print(df2) 51 # print('--------df2') 52 # 计算df2每一行的均值并将其结果添加到新的列...',df.min()) 84 print('df的最大值',df.max()) 85 print('df的key2列的最大值',df['key2'].max()) 86 print('统计df的分位数...()) 89 print('求df的标准差，std()',df.std()) 90 print('求df的方差，var()',df.var()) 91 print('求skew样本的偏度,skew...，只能对一列，不能对Dataframe 193 print(df['key2'].value_counts()) 194 195 # 判断Dataframe中的每个元素是否都是在某个列表中 196 print
Math.random函数就不像php的rand函数一样可以生成指数范围的数据了，math.random只是生成了一个伪随机数，之后还要经过我们处理才行哦。...今天有又网友问到我 JavaScript 怎么生成指定范围数值随机数。Math.random() 这个方法相信大家都知道，是用来生成随机数的。...不过一般的参考手册时却没有说明如何用这个方法来生成指定范围内的随机数。这次我就来详细的介绍一下Math.random()，以及如何用它来生成制定范围内的随机数。...实例 在本例中，我们将取得介于 0 到 1 之间的一个随机数： document.write(Math.random()); </script...生成指定范围数值随机数 所以，如果你希望生成1到任意值的随机数，公式就是这样的： // max - 期望的最大值 parseInt(Math.random()*max,10)+1; Math.floor
写在前面 在【程序员进阶系列】专题的《图解计算机中数据的表示形式》一文中，我们详细的说明了在计算机中数据的表示形式。今天，我们继续来说计算机中的数值范围和浮点运算相关的知识。...在计算机中，码制所表示的范围，可以分为定点整数和定点小数。...值得注意的是：在定点整数和定点小数中，小数点都不占位数。所以，小数点在定点整数和定点小数中不会影响数值的范围。 我们可以将定点整数和定点小数的取值范围总结成下表所示。 ?...也就是 -(2^4-1^ - 1) ~ +(2^4-1^ -1)，所以，当使用n位二进制数表示数值的范围时，我们可以得出数据的表示范围为：-(2^n-1^ - 1) ~ +(2^n-1^ -1) 其中...一个数的浮点数表示不是唯一的。当小数点的位置发生改变时，阶码也会相应的改变。可以使用多个浮点形式表示同一个浮点数。浮点数的数值范围主要由阶码决定，数值的精度则是由尾数决定的。
pd.Timestamp()，时间戳对象，从其首字母大写的命名方式可以看出这是pandas中的一个类，实际上相当于Python标准库中的datetime的定位，在创建时间对象时可接受日期字符串、时间戳数值或分别指定年月日时分秒等参数三类...3.分别访问索引序列中的时间和B列中的日期，并输出字符串格式 ? 03 筛选 处理时间序列的另一个常用需求是筛选指定范围的数据，例如选取特定时段、特定日期等。...需注意的是该方法主要用于数据列的时间筛选，其最大优势在于可指定时间属性比较，例如可以指定time字段根据时间筛选而不考虑日期范围，也可以指定日期范围而不考虑时间取值，这在有些场景下是非常实用的。 ?...仍然以前述的时间索引记录为例，首先将其按4小时为周期进行采样，此时在每个4小时周期内的所有记录汇聚为一条结果，所以自然涉及到聚合函数的问题，包括计数、求均值、累和等等。 ?...，无论是上采样还是下采样，其采样结果范围是输入记录中的最小值和最大值覆盖的范围，所以当输入序列中为两段不连续的时间序列记录时，可能会出现中间大量不需要的结果（笔者亲历天坑），同时在上图中也可发现从4小时上采样为
进一步需要找到与问题有关的特征信息，并把这些特征转换成特征矩阵的数值，这也就是机器学习实践中的重要步骤之一，特征工程。...参考房价定量分析 1.首先利用pandas读取数据并取前五条数据得到如下信息。 ? 2.求参考总价的分组区间并在原始数据中添加一个新的字段“参考总价分组区间”。 ?...比例相对数：比例相对数 = 总体中某一部分数值 / 总体中另一部分数值 。...04 帕累托分析 理论介绍：帕累托分析又叫贡献度分析，原理是20/80定律，即80%的利润常常来自于20%的产品。...利用pandas里面集成好的相关系数计算方法。 ?
通常在拿到一份数据进行相关的模型训练之前，我们需要进行数据清洗以便得到干净的数据。进一步需要找到与问题有关的特征信息，并把这些特征转换成特征矩阵的数值，这也就是机器学习实践中的重要步骤之一，特征工程。...参考房价定量分析 1.首先利用pandas读取数据并取前五条数据得到如下信息。 ? 2.求参考总价的分组区间并在原始数据中添加一个新的字段“参考总价分组区间”。 ?...比例相对数：比例相对数 = 总体中某一部分数值 / 总体中另一部分数值 。...04 帕累托分析 理论介绍：帕累托分析又叫贡献度分析，原理是20/80定律，即80%的利润常常来自于20%的产品。...利用pandas里面集成好的相关系数计算方法。 ?
异常值是指样本中的个别值，其数值明显偏离其余的观测值。异常值也称为离群点，异常值的分析也称为离群点的分析。...定性数据的分布分析 对于定性变量，常常根据变量的分类类型来分组，可以釆用饼图和条形图来描述定性变量的分布。...将所有数值由小到大排列并分成四等份，处于 第一个分割点位置的数值是下四分位数，处于第二个分割点位置(中间位置)的数值是中位 数，处于第三个分割点位置的数值是上四分位数。...3.2.5、贡献度分析 贡献度分析又称帕累托分析，它的原理是帕累托法则，又称20/80定律。同样的投入放 在不同的地方会产生不同的效益。...(3 )判定系数 判定系数是相关系数的平方，用r的平方表示；用来衡量回归方程对y的解释程度。判定系数取值范围：0=<r的平方<=1。
帕累托法则，也称为80/20法则，是由意大利经济学家维尔弗雷多·帕累托提出的。它指出在许多情况下，大约80%的效益来自于20%的原因。这个原则在很多领域都有应用，包括商业、经济、社会问题等。...在数据分析中，帕累托法则可以用来识别和专注于最具影响力的因素。以下是帕累托分析的基本步骤： 数据收集：首先，收集相关数据，确定你的分析目标。...分析和决策：根据帕累托分析的结果，分析关键因素对整体效益的影响，并做出相应的决策 任务：计算下面Excel表格中用活用户的贡献度 在deepseek中输入提示词： 你是一个Python编程专家，要完成一个...，使用次y轴，次y轴的刻度是从0到1，中间间隔0.1，数据来自于E列，在累积比例曲线上要显示累积比例的数值； 设置matplotlib默认字体为'SimHei'，文件路径为：C:\Windows\Fonts...\simhei.ttf 保存图片到文件夹“F:\AI自媒体内容\AI行业数据分析”，图片标题为：poetop50bots贡献度； 显示图片； 注意：每一步都输出信息到屏幕 源代码： import pandas
基础篇 书推荐：《用python做科学计算》 扩展库 简介 Numpy数组支持，以及相应的高效处理函数 Scipy矩阵支持，以及相应的矩阵数值计算模块 Matplotlib强大的数据可视化工具、作图库...：极差、标准差、变异系数(CV=标准差/平均值*100%)、四分位数间距(上下四分位数之差) 周期性分析：是否随时间呈周期变化趋势 贡献度分析：又称帕累托分析，原理是帕累托法则，又称20/80定律。...x*=(x-min)/(max-min)；缺点：异常值影响；之后的范围限制在[min,max]中 [2]零-均值规范化，也称标准差规范化，处理后[0,1]。...回归方法 根据已有数据和与其有关的其他变量数据建立拟合模型来预测 插值法 建立合适的插值函数f(x)，未知值计算得到。...x*=(x-min)/(max-min)；缺点：异常值影响；之后的范围限制在[min,max]中 [2]零-均值规范化，也称标准差规范化，处理后[0,1]。
他的数据大致如下 现在希望分别做如下清洗 “ A列中非字符行 B列中非日期行 C列中数值形式行(包括科学计数法的数值） D列中非整数行 删掉C列中大小在10%-90%范围之外的行 ” 其实本质上都是「...数据筛选」的问题，先来模拟下数据 如上图所示，基本上都是根据数据类型进行数据筛选，下面逐个解决。...在 pandas 同样有直接判断的函数 .isdigit() 判断是否为数值。...直接计算该列的指定范围，并多条件筛选即可。 至此我们就成功利用 pandas 根据 数据类型 进行筛选值。其实这些题都在「pandas进阶修炼300题」中有类似的存在。...当然本文的内容也将再次整理后添加至第 9 章「其他未提及操作中」，点击下方图片即可了解习题详情～ 点击下载「pandas进阶修炼300题」
贡献度分析又称帕累托分析，它的原理是帕累托法则，又称20/80定律。 作者：张良均 谭立云 刘名军 江建明 来源：大数据DT（ID：hzdashuju） 同样的投入放在不同的地方会产生不同的效益。...就餐饮企业来讲，应用贡献度分析可以重点改善某菜系盈利最高的前80%的菜品，或者重点发展综合影响最高的80%的部门。这种结果可以通过帕累托图直观地呈现出来。...根据帕累托法则，应该增加对菜品A1～A7的成本投入，减少对菜品A8～A10的成本投入，以获得更高的盈利额。 表3-5是餐饮系统对应的菜品盈利数据，绘制菜品盈利帕累托图，如代码清单3-8所示。...代码清单3-8 绘制菜品盈利数据帕累托图 # 菜品盈利数据帕累托图 import pandas as pd # 初始化参数 dish_profit = '....., xytext=(6*0.9, p[6]*0.9), arrow-props=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2")) # 添加注释
mean/average：求均值 median：中位数 cumsum：累加 diff：累差 nonzero：将所有非零元素的行与列坐标分割开，重构成两个分别关于行和列的矩阵 sort：仅针对每一行进行从小到大排序操作...，copy() 的赋值方式没有关联性 Pandas 学习 3.1 Pandas 基本介绍 如果用 python 的列表和字典来作比较, 那么可以说 Numpy 是列表形式的，没有数值标签，而 Pandas...于是会自动创建一个0到N-1（N为长度）的整数型索引。 DataFrame DataFrame是一个表格型的数据结构，它包含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值，字符串，布尔值等）。...只有纵向合并，没有横向合并 3.7 Pandas 合并 merge pandas中的merge和concat类似,但主要是用于两组有key column的数据,统一索引的数据....通常也被用在Database的处理当中 3.8 Pandas plot 出图 主要讲了ploy与scatter画散点图的用法，与matlab中的类似 为什么用 Numpy 还是慢, 你用对了吗?
来看一下定义：似然函数也是一个概率密度函数L(θ∣x)，表示在样本值x已知的情况下求最可能的θ值；实际运用中，根据我们的样本去估计参数值，找到最最符合的参数，使得与我们的数据组合后恰好是真实值。...根据对数运算的性质，可以将累乘计算提到ln前边，变成累加运算： $$ln^{L(θ)}=\sum{i=1}^nln^{\frac{1}{\sqrt{2π}\sigma}e^{-\frac{(y{(i)}...这时候，我们给MSSubClass和SalePrice添加一个抖动，抖动只是让它在图上的显示位置稍微偏离一下，并不会更改真实的数据，然后再设置一下透明度，重叠的点越多，图像颜色越深。...train_house.drop(train_house.loc[train_house['Electrical'].isnull()].index, inplace=True) [在这里插入图片描述] 第二步我们要做的就是讲数据中的字符串型特征映射为数值型特征...，这样才能方便计算，但是我总不能一列一列的看是不是数值型数据然后再做数据对应吧，那还不如不学了，pandas给我提供好了这样的功能——factorize函数可以将Series中的标称型数据映射称为一组数字
具体来说，这种图可以叫：Bar Chart Race，有什么国家GDP的、某某沉浮史等等，为了符合公众号的身份属性，我们为大家制作了这个较为简单的可视化视频：2015~2019中国私募基金市场风云变幻，...数据转换 使用pandas进行转换，得到前10个值。 ? ? 基础图 让我们画一个基本的柱状图。首先创建一个图形和一个坐标轴。然后使用ax.barh (x,y)绘制水平条形图。 ? ?...颜色、标签 接下来，让我们根据组添加值、组标签和颜色。使用 colors 和 group_lk 为条形图添加颜色。 ? group_lk 是 name 和 group 值之间的映射。 ? ?...细节刻画 为了方便起见，我们将代码迁移到draw_barchart函数中： Text：更新字体大小、颜色、方向 Axis：将x轴移动到顶部，添加颜色和副标题 Grid：在bars添加 Format：逗号分隔值和轴标记符...在本例中，该函数将是 draw_barchart。 我们使用 frames，这个参数接受你想运行的 draw_barchart 的值——我们将从1968年运行到2018年。 ? ? ?
Eclipse中添加maven依赖时总是找不到外部依赖，没法根据输入弹出可用的依赖项。
Pandas数据结构Series-基本技巧 数据查看 #查看前五的数据 s = pd.Series(np.random.rand(15)) print(s.head()) #默认查看数据前五条 #...查看后5条数据 print(s.tail()) #默认查看数据的后五条 # 查看前10条数据 print(s.head(10)) 重新索引 重新索引的作用是根据新的索引重新排序，若新的索引不存在则引入缺失值...# Series 和 ndarray 之间的主要区别是，Series 上的操作会根据标签自动对齐 # index顺序不会影响数值计算，以标签来计算 # 空值和任何值计算结果扔为空值 s1 = pd.Series...方法一：直接通过下标索引/标签index添加值 s1 = pd.Series(np.random.rand(5)) s2 = pd.Series(np.random.rand(5), index =...，可以直接添加一个数组，且生成一个新的数组，不改变之前的数组。
文章目录 一、数据可视化介绍 二、matplotlib和pandas画图 1.matplotlib简介和简单使用 2.matplotlib常见作图类型 3.使用pandas画图 4.pandas中绘图与...，用于在图示（legend）中显示； 在字符串前后添加$符号，就会使用内置的latex引擎绘制数学公式。...("x", nbins = 20) # 添加坐标轴,并在新添加的坐标轴中画y2 = log(x)图像 ax2 = plt.twinx() ax2.set_ylabel("y2") ax2.plot(...3.使用pandas画图 pandas中画图的主要类型包括： 累和图 柱状图 散点图 饼图 矩阵散点图 先导入所需要的库： from __future__ import division from numpy.random...表示图像大小的元组 title 表示图像标题的字符串 legend 添加—个subplot图例(默认为True) sort_columns 以字母表顺序绘制各列，默认使用前列顺序 画简单累和图如下：
什么是累乘？ 累：积累 加：加法 累加：1+2+3+4+5+….+n 乘：乘法 累乘：1*2*3*4*5*…*n=n! 案例分析 输入一个值x， 1<?<100之间的整数 求?^?=1+?/1!+?..., 逻辑分析 1、根据输入的x的值来决定个数，有多少个就有多少次循环 2、使用for循环计算分子部分 3、使用for循环计算分母部分 4、将分子部分/分母部分 5、将每一个计算结果加起来 补充数据类型...浮点型数据 single单精度浮点型 Double双精度浮点型，这是数值类型中表示范围最大的一个数据类型 补充chr函数 Chr函数将ascii码转换成对应的字符 Chr(实际的ascii码值) 键盘上面的每一个按键都有对应的...ascii码值 补充一个关键词 Not 取反 Exit Sub 相当于直接退出sub，不再执行下面的代码 课堂总结 1、要学会数值输入的类型判断 2、逻辑思维：将要求的结果进行分解，分步计算各个部分...，最后求解 3、要学会从调试中观察程序运行的过程
其使用方法非常简单，只需要指定矩形「左下角坐标」，再填写矩形对应的「宽」与「高」即可自由创建矩形： 图2 我们参考原作品的背景色，以及左侧矩形对应y轴的真实数值，先把左侧的「堆叠柱状图」和「图床背景色...ax.set_facecolor('#efefea') # 关闭坐标轴 ax.axis('off'); 图3 接着我们在上面代码的基础上添加下列代码，顺便把原作品中连接左右侧的3条灰色线条添加上去...2.2.2 右侧类桑基图部分 到了本文的核心内容——构造右侧类桑基图部分，为了便于之后的几何元素制作，我们先把原作品中右侧涉及的数据构造到数据框中： import pandas as pd data...首先我们来绘制右侧最上方的「Car」对应的矩形，因为这部分只是简单的矩形，在上一步的绘图代码中添加下列代码来更新图像： height = 5.1e6 + 1.5e6 - (3e6 - 1.5e6) #...，譬如正弦函数在 到 之间的曲线： 图7 根据这个特点，我们可以结合第1期中玩过的「老把戏」——线性变换，来辅助生成桑基条带。
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