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Python入门之数据处理——12种有用的Pandas技巧

在利用某些函数传递一个数据帧的每一行或列之后，Apply函数返回相应的值。该函数可以是系统自带的，也可以是用户定义的。举个例子，它可以用来找到任一行或者列的缺失值。 ? ?...让我们基于其各自的众数填补出“性别”、“婚姻”和“自由职业”列的缺失值。 #首先导入函数来判断众数 ? 结果返回众数和其出现频次。请注意，众数可以是一个数组，因为高频的值可能有多个。...现在，我们可以填补缺失值并用# 2中提到的方法来检查。 #填补缺失值并再次检查缺失值以确认 ? ? # 4–透视表 Pandas可以用来创建MS Excel风格的透视表。...有些类别的频率可能非常低，把它们归为一类一般会是个好主意。 在这里，我定义了一个通用的函数，以字典的方式输入值，使用Pandas中“replace”函数来重新对值进行编码。 ? ?...加载这个文件后，我们可以在每一行上进行迭代，以列类型指派数据类型给定义在“type（特征）”列的变量名。 ? ? 现在的信用记录列被修改为“object”类型，这在Pandas中表示名义变量。

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Python数据分析及可视化-小测验

chipo = pd.read_csv('datasets/chipo.csv') chipo.head(10) 1.3 第三步：根据列名为item_name中每种商品出现的频率，绘制出柱状图 给出的答案示例是购买次数排名第...x_list是x轴标记点，数据类型为列表；xticks_list是x轴标记点显示值，数据类型为列表； rotation设置为90，是x轴标记点显示值以右边为轴逆时针旋转90度。...] tags = ['偏短','标准','正常','偏长','超长'] 2.5 第五步：具体显示每个分组下的电影数量 在pandas官网中查询pandas.cut函数中的参数，其中参数bins是数据区间分割值...---我是分割线-------------\n") print(text) 4.4 第四步：提取出原始数据中的第一行review列中的文本数据，并用display函数进行输出显示 text1...，删除掉Year列数据后，得出如下所示的基本统计参数 names.drop('Year', axis=1).describe()

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    机器学习测试笔记（2）——Pandas

    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。...Pandas 适用于处理以下类型的数据： 与 SQL 或 Excel 表类似的，含异构列的表格数据; 有序和无序（非固定频率）的时间序列数据; 带行列标签的矩阵数据，包括同构或异构型数据; 任意其它形式的观测...、统计数据集, 数据转入 Pandas 数据结构时不必事先标记。...格式保存 / 加载数据； 时间序列：支持日期范围生成、频率转换、移动窗口统计、移动窗口线性回归、日期位移等时间序列功能。

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    pandas每天一题-题目18：分组填充缺失值

    上期文章：pandas每天一题-题目17：缺失值处理的多种方式 后台回复"数据"，可以下载本题数据集 如下数据： import pandas as pd import numpy as np df =...一个订单会包含很多明细项，表中每个样本(每一行)表示一个明细项 order_id 列存在重复 item_name 是明细项物品名称 quantity 是明细项数量 item_price 是该明细项的总价钱...，使用出现频率最高的进行填充 同上，如果存在多个 choice_description 的出现频率一致，随机选取填充 下面是答案了 ---- 构建数据 原题数据的缺失值情况比较简单，为此我改造一下数据。...nan 这里可以发现，其实大部分的表(DataFrame)或列(Series)的操作都能用于分组操作 现在希望使用组内出现频率最高的值来填充组内的缺失值： dfx = modify(1, 1414)...列(Series) 行4：使用 value_counts 统计每个值的频数，然后取出第一笔的索引值(choice_description 的值) ---- 推荐阅读： 入门Python，这些JupyterNotebook

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    《python数据分析与挖掘实战》笔记第3章

    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。...对于定量数据，欲了解其分布形式是对称的还是非对称的，发现某些特大或特小的可疑值，可通过绘制频率分布表、绘制频率分布直方 图、绘制茎叶图进行直观地分析；对于定性分类数据，可用饼图和条形图直观地显示分布情况...1.集中趋势度量 （1）均值 均值是所有数据的平均值。 作为一个统计量，均值的主要问题是对极端值很敏感。如果数据中存在极端值或者数据 是偏态分布的，那么均值就不能很好地度量数据的集中趋势。...即在全部数据中， 小于和大于中位数的数据个数相等。 ⑶众数 众数是指数据集中出现最频繁的值。众数并不经常用来度量定性变量的中心位置，更适 用于定性变量。众数不具有唯一性。...其 中，Pandas提供了大量的与数据探索相关的函数，这些数据探索函数可大致分为统计特征函数与统计作图函数，而作图函数依赖于Matplotlib，所以往往又会跟Matplotlib结合在一起使用。

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    panda python_12个很棒的Pandas和NumPy函数，让分析事半功倍

    Pandas非常适合许多不同类型的数据：  具有异构类型列的表格数据，例如在SQL表或Excel电子表格中  有序和无序(不一定是固定频率)的时间序列数据。  ...具有行和列标签的任意矩阵数据(同类型或异类)  观察/统计数据集的任何其他形式。实际上，数据根本不需要标记，即可放入Pandas数据结构。  ...以下是Pandas的优势：  轻松处理浮点数据和非浮点数据中的缺失数据(表示为NaN)  大小可变性：可以从DataFrame和更高维的对象中插入和删除列  自动和显式的数据对齐：在计算中，可以将对象显式对齐到一组标签...，用于从平面文件(CSV和定界文件)、 Excel文件，数据库加载数据，以及以超高速HDF5格式保存/加载数据  特定于时间序列的功能：日期范围生成和频率转换、移动窗口统计、日期移位和滞后。  ...将数据帧分配给另一个数据帧时，在另一个数据帧中进行更改，其值也会进行同步更改。为了避免出现上述问题，可以使用copy()函数。

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    【机器学习数据预处理】数据准备

    如表所示，数据源A中的ID字段和数据源B中的ID字段分别描述的是菜品编号和订单编号，即描述的是不同的实体。 （2）异名同义   两个名称不同的字段所代表的实际意义是一致的。   ...(axis=0, level=None, numeric_only=False) 参数为DataFrame或pandas的Series对象，返回的是DataFrame中每一列非空值个数或Series对象的非空值个数...对于定量数据，可以通过绘制频率分布表、频率分布直方表、茎叶图等进行分布分析，这些图可以直观地分析数据是对称分布或是非对称分布，也可以发现某些特大或特小的可疑值；对于定性数据，可以通过绘制饼图或柱形图对其分布情况进行直观地分析...这里的 f_i 起了权重的作用。   作为一个统计量，均值的主要问题是对极端值很敏感。如果数据中存在极端值或数据是偏态分布的，那么均值就不能很好地度量数据的集中趋势。...表示应用于每行或每列的函数。无默认值 axis 接收0或1。代表操作的轴向。默认为0 3. 使用apply()方法聚合数据 apply()方法类似于agg()方法，能够将函数应用于每一列。

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    自然语言处理之词袋模型与TF-IDF指标

    词袋模型和TF-IDF就是一种将token转变成向量的方法。 词袋模型：首先定义一些特殊的标记词，统计这些标记词在文本中出现的次数，将这些数字组成一个向量来代表文本。...，统计这6个词在文本中出现的次数，得到一个如右边表格所示的矩阵，每一行组成的向量代表一个文本。...在上面的模型中，选取的标记词都是一个单字，如果标记词中包含词组（比如包含两个、三个或者n个单字），那么这样的模型就可以在一定程度上弥补丢失的词的顺序这个缺点，这种方法我们成为n-grams。...image.png 如图，标记词中加入了两个单词组成的词组，这样重新得到一个矩阵，同样每一行代表一条文本信息。 缺点：当文本过大时会导致过多的特征。...解决方法：剔除一些用处不大的n-grams。 出现频率过高的n-grams。比如英语中的a, the这种对于识别没有用处的冠词，出现频率又极高，可以剔除 出现频率过低的n-grams。

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    分享几个常用的Python函数，助你快速成为Pandas大神！！

    在Python当中模块Pandas在数据分析中以及可视化当中是被使用的最多的，也是最常见的模块，模块当中提供了很多的函数和方法来应对数据清理、数据分析和数据统计，今天小编就通过20个常用的函数方法来为大家展示一下其中的能力...查看某一列的数据类型 首先我们来查看一下数据集当中每一列的数据类型， groceries.dtypes Member_number int64 Date object...数据统计 “value_counts”方法是被使用最广泛的工具，在数据统计和计数当中，计算一下该列当中每大类的离散值出现的频率 marketing["OwnHome"].value_counts()...将某一列作为索引 一般数据集中的索引大家可以理解为就是“行数”，也就是“第一行”、“第二行”，当然我们可以通过“set_index”这个方法来将任意某一列设置为我们需要的索引，比方说数据集中的“Date...标注重点 我们有时候可能需要对数据集当中某些数据打标签，表上颜色来显示其重要性，在“Pandas”模块中有“style”这个方法可以使用，例如下面的代码将“Salary”以及“Catalogs”这两列的最大值标出来了

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    Pandas库常用方法、函数集合

    “堆叠”为一个层次化的Series unstack: 将层次化的Series转换回数据框形式 append: 将一行或多行数据追加到数据框的末尾 分组 聚合 转换 过滤 groupby：按照指定的列或多个列对数据进行分组...：计算分组的标准差和方差 describe：生成分组的描述性统计摘要 first和 last：获取分组中的第一个和最后一个元素 nunique：计算分组中唯一值的数量 cumsum、cummin、cummax...、cumprod：计算分组的累积和、最小值、最大值、累积乘积 数据清洗 dropna: 丢弃包含缺失值的行或列 fillna: 填充或替换缺失值 interpolate: 对缺失值进行插值 duplicated...: 替换字符串中的特定字符 astype: 将一列的数据类型转换为指定类型 sort_values: 对数据框按照指定列进行排序 rename: 对列或行进行重命名 drop: 删除指定的列或行 数据可视化...pandas.plotting.bootstrap_plot：用于评估统计数据的不确定性,例如均值,中位数,中间范围等 pandas.plotting.lag_plot：绘制时滞图，用于检测时间序列数据中的模式

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    项目实战01：“达观杯”文本竞赛

    数据包含2个csv文件： 》train_set.csv：此数据集用于训练模型，每一行对应一篇文章。文章分别在“字”和“词”的级别上做了脱敏处理。...“字”的编号与“词”的编号是独立的！ 》test_set.csv：此数据用于测试。数据格式同train_set.csv，但不包含class。...TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。...某一特定文件内的高词语频率，以及该词语在整个文件集合中的低文件频率，可以产生出高权重的TF-IDF。因此，TF-IDF倾向于过滤掉常见的词语，保留重要的词语。...TF-IDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。

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    手把手教你用Python玩转时序数据，从采样、预测到聚类丨代码

    时序数据采样 数据集 这里用到的例子，是2011年11月到2014年2月期间伦敦家庭的用电量。 ? 可以看出，这个数据集是按照每半小时统计一次的节奏，记下每家每户用了多少电。...重采样意味着改变时序数据中的时间频率，在特征工程中这个技能非常有用，给监督学习模型补充一些结构。 依靠pandas进行重采样的方法类似groupby，通过下面的例子，可以更方便的理解。...在使用Prophet之前，我们先重命名一下数据集中的每列。数据列为ds，我们要预测的值列为y。 下面的例子就是以每天为间隔的时序数列。 ? 导入Prophet，创建模型，填充数据。...为了实现预测功能，我们创建未来数据帧，设置预测未来多少时间和频率，然后Prophet就可以开始预测了。 这里设置的是预测两周，以天为单位。 ? 搞定了，可以预测未来两个月的家庭用电量了。 ?...方法很简单，导入原始数据，然后为一年中的某一天和一天中的某一小时添加两列。 ? ? 连接和树形图 连接函数将距离信息和分组对象根据相似性聚类，他们相互连接，创造更大的聚类。

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    Pandas 概览

    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。...有序和无序（即非固定频率）的时间序列数据。 带行列标签的矩阵数据，包括同构或异构型数据。 任意其它形式的观测、统计数据集。数据转入 Pandas 数据结构时不必事先标记。...格式保存 / 加载数据； 时间序列：支持日期范围生成、频率转换、移动窗口统计、移动窗口线性回归、日期位移等时间序列功能。...大小可变与数据复制 Pandas 所有数据结构的值都是可变的，但数据结构的大小并非都是可变的，比如，Series 的长度不可改变，但 DataFrame 里就可以插入列。

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    零基础5天入门Python数据分析：第五课

    data.head() 我们使用pandas这个包来进行数据分析之前，需要先将Excel表格读入内存中，head方法可以显示前几行（默认是5行）： Excel表格中的第一行自动作为列名（也成为列索引...1.1 统计班级人数 在我们的例子里，每一行表示一个学生，所以统计人数，只需要计算行数即可： len函数可以直接返回行数，而常用的应该是使用shape这个属性，返回的是数据的shape，如上的(50...1.2 统计各科平均分 在pandas中，计算均值的方法是mean： mean可以直接用在整个数据集（表格）上，这样会直接计算所有数值型字段的均值；也可以单独用着某个字段（列）上，在pandas中访问某个列...Pandas 适用于处理以下类型的数据： 与 SQL 或 Excel 表类似的，含异构列的表格数据; 有序和无序（非固定频率）的时间序列数据; 带行列标签的矩阵数据，包括同构或异构型数据; 任意其它形式的观测...、统计数据集, 数据转入 Pandas 数据结构时不必事先标记。

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