数据值是存储在Series中的实际数据。 Series可以通过多种方式创建，包括从列表、数组、字典和标量值创建。...标签索引：可以使用标签索引来访问Series中的元素，类似于字典的方式。例如，series['label']将返回具有该标签的元素的值。 切片操作：可以使用切片操作来选择Series中的一个子集。...DataFrame由多个Series组成，DataFrame可以类比为二维数组或者矩阵，但与之不同的是，DataFrame必须同时具有行索引和列索引，每列可以是不同的数据类型（整数、浮点数、字符串等）。...总的来说，Matplotlib和Seaborn是Python中优秀的数据可视化工具，可以帮助用户更直观地理解和分析数据，同时也提供了丰富的定制化选项和样式，使得生成美观而又有信息价值的图形变得更加容易。...scipy.linalg：提供了线性代数的功能，包括矩阵分解、特征值求解、线性方程组求解等。 scipy.signal：提供了信号处理的功能，包括滤波、谱分析、波形生成等。
BurgerKing应该是两个单词，但计算机会将其视为一个单词。因此，当计算文档术语矩阵时，这些术语将不匹配。 N-gram是一种将字符串分成较小块的方法，其中块N大小。...第10行从legal_name数据集的列中提取唯一值，并将它们放在一维NumPy数组中。 在第14行，编写了用于构建5个字符N-Grams的函数。使用正则表达式过滤掉一些字符。...在第39-43行，遍历坐标矩阵，为非零值拉出行和列索引 - 记住它们都具有超过0.8的余弦相似性 - 然后将它们转换为它们的字符串值。 为了澄清，通过一个简单的示例进一步解开第39-43行。...矢量化Panda 最后，可以在Pandas中使用矢量化功能，将每个legal_name值映射到GroupDataFrame中的新列并导出新的CSV。...由于Pandas函数可以同时对整个数组进行操作 - 而不是依次对各个值进行操作 - 因此这个过程非常快： df['Group'] = df['legal_name'].map(group_lookup)
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。 ?...每种方法都将包括说明，可视化，代码以及记住它的技巧。 Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”，该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素，包括索引，列和值。...包含值的列将转换为两列：一列用于变量（值列的名称），另一列用于值（变量中包含的数字）。 ? 结果是ID列的值（a，b，c）和值列（B，C）及其对应值的每种组合，以列表格式组织。...请注意，concat是pandas函数，而不是DataFrame之一。因此，它接受要连接的DataFrame列表。 如果一个DataFrame的另一列未包含，默认情况下将包含该列，缺失值列为NaN。
，仅支持一维和二维数据，但数据内部可以是异构数据，仅要求同列数据类型一致即可 numpy的数据结构仅支持数字索引，而pandas数据结构则同时支持数字索引和标签索引 从功能定位上看： numpy虽然也支持字符串等其他数据类型...、数据分析和数据可视化全套流程操作 pandas主要面向数据处理与分析，主要具有以下功能特色： 按索引匹配的广播机制，这里的广播机制与numpy广播机制还有很大不同 便捷的数据读写操作，相比于numpy...时间类型向量化操作，如字符串一样，在pandas中另一个得到"优待"的数据类型是时间类型，正如字符串列可用str属性调用字符串接口一样，时间类型列可用dt属性调用相应接口，这在处理时间类型时会十分有效。...，要求每个df内部列名是唯一的，但两个df间可以重复，毕竟有相同列才有拼接的实际意义） merge，完全类似于SQL中的join语法，仅支持横向拼接，通过设置连接字段，实现对同一记录的不同列信息连接，支持...pandas中的另一大类功能是数据分析，通过丰富的接口，可实现大量的统计需求，包括Excel和SQL中的大部分分析过程，在pandas中均可以实现。
在进行时间相关的数据分析时，时间序列的处理是自然而然的事情，从创建、格式转换到筛选、重采样和聚合统计，pandas都提供了全套方法支持，用的熟练简直是异常丝滑。 ?...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...反之，对于日期格式转换为相应的字符串形式，pandas则提供了时间格式的"dt"属性，类似于pandas为字符串类型提供了str属性及相应方法，时间格式的"dt"属性也支持大量丰富的接口。...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。...接受参数主要是periods：当其为正数时，表示当前值与前面的值相减的结果；反之，当其未负数时，表示当前值与后面的值相减。 ?
在numpy模块中，除了arrange方法生成数组外，还可以使用 np.zeros((m,n))方法生成m行，n列的0值数组； 使用np.ones((m, n))方法生成m行，n列的填充值为1的数组...； 使用np. eyes (m, n)方法生成m行，n列的对角线位置填充为1的矩阵； 使用random方法生成随机数组。...Numpy中提供了很多统计函数，可以快速地实现查找数组中的最小值、最大值,求解平均数、中位数、标准差等功能。...DataFrame由多个Series组成，DataFrame可以类比为二维数组或者矩阵，但与之不同的是，DataFrame必须同时具有行索引和列索引。...创建DataFrame的语句如下： index和columes参数可以指定，当不指定时，从0开始。通常情况下，列索引都会给定，这样每一列数据的属性可以由列索引描述。
DataFrame Pandas 中的 DataFrame 类似于 Excel 工作表。虽然 Excel 工作簿可以包含多个工作表，但 Pandas DataFrames 独立存在。 3....索引值也是持久的，所以如果你对 DataFrame 中的行重新排序，特定行的标签不会改变。 5. 副本与就地操作 大多数 Pandas 操作返回 Series/DataFrame 的副本。...pandas 通过在 DataFrame 中指定单个系列来提供矢量化操作。可以以相同的方式分配新列。DataFrame.drop() 方法从 DataFrame 中删除一列。...If/then逻辑 假设我们想要根据 total_bill 是小于还是大于 10 美元，来创建一个具有低值和高值的列。 在Excel电子表格中，可以使用条件公式进行逻辑比较。...列的选择 在Excel电子表格中，您可以通过以下方式选择所需的列： 隐藏列； 删除列； 引用从一个工作表到另一个工作表的范围； 由于Excel电子表格列通常在标题行中命名，因此重命名列只需更改第一个单元格中的文本即可
在日常工作中，我们可能会从多个数据集中获取数据，并且希望合并两个或多个不同的数据集。这时就可以使用Pandas包中的Merge函数。...pd.merge(customer, order) 默认情况下，merge函数是这样工作的: 将按列合并，并尝试从两个数据集中找到公共列，使用来自两个DataFrame(内连接)的列值之间的交集。...merge_ordered 在 Pandas 中，merge_ordered 是一种用于合并有序数据的函数。它类似于 merge 函数，但适用于处理时间序列数据或其他有序数据。...这是因为它将根据键的距离合并键，而未排序的DataFrame将抛出错误消息。 使用merge_asof类似于其他的合并操作，需要传递想要合并的DataFrame及其键名称。...总结 Pandas函数提供了Merge函数可以轻松的帮助我们合并数据，而merge_ordered函数和merge_asof可以帮助我们进行更加定制化的合并工作，虽然这两个函数可能并不常见，但是它们的确在一些特殊的需求上非常的好用
在SAS例子中，我们使用Data Step ARRAYs 类同于 Series。 以创建一个含随机值的Series 开始： ? 注意：索引从0开始。...这些参数类似于SAS的 INFILE/INPUT处理。 注意额外的反斜杠\来规范化Windows路径名。 ? PROC IMPORT用于读取同一个.csv文件。...这有点类似于在SAS日志中使用PUT来检查变量值。 下面显示了size、shape和ndim属性（分别对应于，单元格个数、行/列、维数）。 ?...注意DataFrame的默认索引（从0增加到9）。这类似于SAS中的自动变量n。随后，我们使用DataFram中的其它列作为索引说明这。...通过将.sum()方法链接到.isnull()方法，它会生成每个列的缺失值的计数。 ? 为了识别缺失值，下面的SAS示例使用PROC格式来填充缺失和非缺失值。
Pandas 不能直接处理非结构化数据，但它提供了许多从非结构化源中提取结构化数据的功能。 作为我们将研究的特定示例，pandas 具有检索网页并将特定内容提取到DataFrame中的工具。...环境 Pandas Series和DataFrame快速入门 从 CSV 文件加载数据 生成 Pandas 数据的可视化 Anaconda 的安装 本书将使用 Anaconda Python 版本 3...它表示单个数据类型的一维类似于数组的值集。 它通常用于为单个变量的零个或多个测量建模。 尽管它看起来像数组，但Series具有关联的索引，该索引可用于基于标签执行非常有效的值检索。...从历史上看，Pandas 的确在幕后使用 NumPy 数组，因此 NumPy 数组在过去更为重要，但这种依赖在最近的版本中已被删除。...一种常见的情况是，一个Series具有整数类型的标签，另一个是字符串，但是值的基本含义是相同的（从远程源获取数据时，这很常见）。
Numpy库是专门为应用于严格的数据处理开发的，它提供了一个非常强大的N维数组对象array和实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数，可以存储和处理大型的矩阵，Scipy，matplotlib,pandas...，以及基于矩运算的对象和函数，Scipy包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信息处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学和工程常用的计算。...[ [3.] [-4.] [-1.] [1.] ] 该方程的另一解为：使用LU求解多个线性方程 from numpy import * import scipy.linalg as s1 A=array...（1）Pandas的数据结构series： Series 由一组数据（各种Numpy数据类型）以及一组与之有关的数据标签（即索引）组成。它的字符串的表现形式为：索引左边 值右边 例1. ...例：DataFrame的创建和一些基本操作： from pandas import DataFrame #从pandas库中引用DataFrame from pandas import Series
在本章中，您将学习如何从数据帧中选择一个数据列，该数据列将作为序列返回。 使用此一维对象可以轻松显示不同的方法和运算符如何工作。 许多序列方法返回另一个序列作为输出。...在分析期间，可能首先需要找到一个数据组，该数据组在单个列中包含最高的n值，然后从该子集中找到最低的m基于不同列的值。...正如我们在最后一步中按年份和得分排序一样，我们获得的年度最高评分电影。 更多 可以按升序对一列进行排序，而同时按降序对另一列进行排序。...同时选择数据帧的行和列 直接使用索引运算符是从数据帧中选择一列或多列的正确方法。 但是，它不允许您同时选择行和列。...的另一个有用的应用是提供由其他一些 pandas 语句自动生成的值序列。
然后，行具有NaN值，其中源对象中不存在列。 指定连接类型 默认连接实际上沿着与连接相反的轴（行索引）上的索引标签执行外连接操作。 这使得标签的结果集类似于执行那些标签的并集。...在堆叠格式中，数据通常不规范化，并且在许多列中具有重复的值，或者在逻辑上应存在于其他表中的值（违反了整洁数据的另一个概念）。 取得以下数据，这些数据代表来自加速度计上的数据流。...，并将它们旋转到新DataFrame上的列中，同时为原始DataFrame的适当行和列中的新列填充了值。...由于该失败，结果中将省略这两列。 结果也未分组，因为从转换结果中删除了分组结构。 生成的对象将具有与原始DateFrame对象的索引匹配的索引，在这种情况下为V，W，X，Y和Z。...下面的代码通过产生相同的图但略有不同来说明这一点：它为图添加了图例。 从DataFrame生成的图表默认情况下将包含图例。
一方面，Tensor之于PyTorch就好比是array之于Numpy或者DataFrame之于Pandas，都是构建了整个框架中最为底层的数据结构；另一方面，Tensor又与普通的数据结构不同，具有一个极为关键的特性...一般而言，创建一个Tensor大体有三种方式： 从已有其他数据结构转化创建为Tensor 随机初始化一个Tensor 从已保存文件加载一个Tensor 当然，这大概也是一段计算机程序中所能创建数据的三种通用方式了...1.从已有其他数据结构转化创建为Tensor 这可能是实际应用中最常用的一种形式，比如从一个列表、从一个NumPy的array中读取数据，而后生成一个新的Tensor。...Tensor，但同时带下划线版本属于inplace操作，即调用后自身数据也随之改变。...inplace版函数共有159种 2.灵活的dtype和CPU/GPU自由切换 前面在介绍Tensor的创建时已提到了dtype的概念，其类似于NumPy和Pandas中的用法，用于指定待创建Tensor
，用于在迭代过程中同时获取元素的索引和值。...在每次迭代中，index 变量存储元素的索引，fruit 变量存储元素的值。这样，我们可以方便地同时访问索引和值，进行相应的操作。...这是因为单位阵在矩阵乘法中起到了类似于数学中的乘法单位元的作用。 第k对角线¶ 在一个n×n的方阵中，第k对角线是指从左上角到右下角的斜线，其上的元素位于主对角线（k=0）上方或下方k个位置。...然而，需要注意的是，在实际编程中，我们通常使用具有更高维度的矩阵进行乘法运算，而不仅仅限于行向量和列向量的情况。符号 "@" 的使用方式保持不变，但乘法操作涉及更多的元素和维度。...在最新版本的Pandas（从0.20.0版本开始），Panel已经不再被推荐使用，并且在将来的版本中可能会被弃用。
所有序列的长度必须相同 NumPy的结构化/记录数组 类似于“由数组组成的字典” 由Series组成的字典 每个Series会成为一列。...字典键或Series索引的并集将会成为DataFrame的列标 由列表或元组组成的列表 类似于“二维ndarray" 另一个DataFrame 该DataFrame的索引将会被沿用，除非显式指定了其他索引...的最大值和最小值的差，在frame的每列都执行了一次。...它们大部分都属于约简和汇总统计，用于从Series中提取单个值（如sum或mean）或从DataFrame的行或列中提取一个Series。...与isin类似的是Index.get_indexer方法，它可以给你一个索引数组，从可能包含重复值的数组到另一个不同值的数组： to_match = pd.Series(['c', 'a', '
同时，在开始Python数据分析之前，我们需要提到另一个与它紧密相关的概念，即数据挖掘。那它们之间究竟存在什么区别呢？...、2D绘图库，可以轻松生成简单而强大的可视化图形，可以绘制散点图、折线图、饼状图等图形。...a[4:, 4:]表示从第5行开始，获取后面所有行，同时列也是从第5列开始，获取到后面所有列的数据，输出结果为[[44,45],[54,55]]。...同时如果想获取矩阵中的某一列数据怎么实现呢？因为在进行数据分析时，通常需要获取某一列特征进行分析，或者作为可视化绘图的x或y轴数据。...、样本生成器、加载其他数据集 数据预处理 标准化、归一化、正则化、离散化、特征编码、缺失值补全 分类 K近邻分类、贝叶斯分类、决策树分类、SVM分类、随机森林分类、集成学习（Bagging/Boosting
它的工作方式类似于普通的 DataFrame 构造函数，只是生成的 DataFrame 索引可以是结构化 dtype 的特定字段。...虽然Series类似于 ndarray，但如果需要一个实际的 ndarray，则使用Series.to_numpy()。...如果未传递任何列，则列将是字典键的有序列表。...它的工作方式类似于普通的DataFrame 构造函数，不同之处在于生成的 DataFrame 索引可能是结构化 dtype 的特定字段。...Series 结果将是一个具有与输入 Series 相同索引的 DataFrame，并且只有一个列，其名称是 Series 的原始名称（仅当未提供其他列名时）。
注意 不能假设numpy.empty会返回一个全为零的数组。该函数返回未初始化的内存，因此可能包含非零的“垃圾”值。只有在打算用数据填充新数组时才应使用此函数。...asarray 将输入转换为 ndarray，如果输入已经是 ndarray，则不复制 arange 类似于内置的range，但返回一个 ndarray 而不是列表 ones, ones_like 生成所有值为...1 的数组，具有给定的形状和数据类型；ones_like接受另一个数组，并生成相同形状和数据类型的ones数组 zeros, zeros_like 类似于ones和ones_like，但生成的是全为...还可以在 pandas 中找到与排序相关的其他数据操作（例如，按一个或多个列对数据表进行排序）。 唯一值和其他集合逻辑 NumPy 具有一些用于一维 ndarrays 的基本集合操作。...类似于method="min"，但等级总是在组之间增加 1，而不是在组中相等元素的数量之间增加 具有重复标签的轴索引 到目前为止，我们看过的几乎所有示例都具有唯一的轴标签（索引值）。
在这种情况下，你仍然必须管理云数据存储区，每次实例启动时，都需要等待数据从存储空间传输到实例，同时，还要考虑将数据存储在云上的合规性问题，以及在远程计算机上工作带来的不便。...Vaex 是一个开源的 DataFrame 库（类似于Pandas），对和你硬盘空间一样大小的表格数据集，它可以有效进行可视化、探索、分析甚至进行实践机器学习。...用户友好的API：只需处理一个数据集对象，制表符补全和docstring可以帮助你：ds.mean，类似于Pandas。...这将我们引向另一个重点：Vaex只会在需要时遍历整个数据集，并且会尝试通过尽可能少的数据传递来做到这一点。 无论如何，让我们从极端异常值或错误数据输入值开始清除此数据集。...从describe方法的输出中，我们可以看到在fare_amount，total_amount和tip_amount列中有一些疯狂的异常值。对于初学者，任何这些列中的任何值都不应为负。
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