Panda's :来自pd.crosstab()的矩阵_来自现有panda字典的新专栏_交织来自2个dfs panda的行 - 腾讯云开发者社区

In [79]: s = pd.Series(list("abcaa")) In [80]: pd.get_dummies(s) Out[80]: a b c 0 True...生成的`Index` 将与原始行的索引标签对应重复： ```py In [93]: keys = ["panda1", "panda2", "panda3"] In [94]: values = [...In [99]: s = pd.Series([[1, 2, 3], "foo", [], ["a", "b"]]) In [100]: s Out[100]: 0 [1, 2, 3] 1...In [79]: s = pd.Series(list("abcaa")) In [80]: pd.get_dummies(s) Out[80]: a b c 0 True...生成的 Index 将根据原始行的索引标签重复： In [93]: keys = ["panda1", "panda2", "panda3"] In [94]: values = [["eats",

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Python基本统计分析

(v1,v2) 两独立样本的 t 检验 stat, p_value = spss.ttest_ind(v1,v2) 非独立样本的 t 检验配对 Paired Student’s t-test（本例中v1...Pearson’s Correlation Coefficient v1,v2符合正态分布 r, p_value = spss.pearsonr(v1,v2) spearman v1,v2的分布没有特定的要求...协方差矩阵 df.cov(numeric_only=True) # sepal_length sepal_width petal_length petal_width # sepal_length...1.274315 -0.329656 3.116278 1.295609 # petal_width 0.516271 -0.121639 1.295609 0.581006 相关系数矩阵...The null hypothesis is that there is no association between the true order of pouring and the woman's

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左手用R右手Python系列10——统计描述与列联分析

is.na(x)] m <- mean(x) n <- length(x) s <- sd(x) skew <- sum((x-m)^3/s^3)/n kurt <- sum((x-m...)^4/s^4)/n - 3 return(c(n=n, mean=m, stdev=s, skew=skew, kurtosis=kurt)) } sapply(diamonds[myvars],...列联表统计（针对类别型变量的） table() #简单的频数统计表（输出列联表矩阵，等同于count函数） xtabs() #公式法输入，输出列联表 prop.table...ftable(mytable) #使用ftable函数将三维列联表进行矩阵化 ?...pandas的交叉表函数pd.crosstab参数设定规则与透视表保持了很高的相似度，确实从呈现形式上来讲，数值型变量的尽管聚合方式有很多【均值、求和、最大值、最小值、众数、中位数、方差、标准差、求和等

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基于Titanic数据集的完整数据分析

(data.Start,data.Sex).T # 转置功能 Out25: # 制作基于统计数量的透视表 pd.crosstab(data.Start,data.Sex).T.style.background_gradient..., col='Embarked', data=data ) plt.show() Embarked字段填充众数S：...In 37: data['Embarked'].fillna('S',inplace=True) In 38: data.Embarked.isnull().any() Out38: False 字段...In 60: # 直接替换 data['Sex'].replace(['male','female'],[0,1],inplace=True) data['Embarked'].replace(['S'...在实施交叉验证后的混淆矩阵，查看分类效果： In 90: f,ax=plt.subplots(3,3,figsize=(12,10)) y_pred = cross_val_predict(svm.SVC

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来看AI如何解决，基于人力资源分析的 ML 模型构建全方案 ⛵

3 级大多数员工来自工作级别 1 和 2大多数员工将工作满意度评为 3 和 4大多数员工只在 1 个公司工作过大多数员工的绩效等级为 3大多数员工要么没有股票期权，要么没有一级股票期权大多数员工有 5...# Age 与 attritionage=pd.crosstab(data.Age,data.Attrition)age.div(age.sum(1),axis=0).plot(kind='bar',stacked...销售部门是公司的主体，研发占公司的30%左右，人力资源占比最小。拥有生命科学教育背景的员工数量较多，而人力资源教育背景的员工数量较少。大部分员工来自销售职位，最少来自人力资源部门。大部分员工未婚。...相关性分析我们计算特征之间的相关系数并绘制热力图：# 计算相关度矩阵并绘制热力图plt.figure(figsize=(20,15))sns.heatmap(data.corr(method='spearman...在建模之前，有一件非常重要的事情，是我们需要选择合适的评估指标对模型进行评估，这能给我们指明模型优化的方向，我们在这里，针对分类问题，尽量覆盖地选择了下面这些评估指标准确度得分混淆矩阵precisionrecallF1

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机器学习三剑客之PandasPandas的两大核心数据结构Panda数据读取(以csv为例)数据处理Pandas的分组和聚合(重要)

/students_score.csv") # 数据的形状 result.shape # 每列数据的类型信息 result.dtypes # 数据的维数 result.ndim # 数据的索引(起/始...个 print("-->后5个:") print(result.tail(5)) # 打印描述信息(实验中好用) print("-->描述信息:") print(result.describe()) Panda.../train.csv", nrows = 10) # 将数据中的time转换为最小分度值为秒(s)的计量单位 train["time"] = pd.to_datetime(train["time"],...unit="s") 从日期中拆分出新 # 新增列year, month, weekday train["year"] = pd.DatetimeIndex(train["time"]).year train...) # 交叉表, 表示出用户姓名,和商品名之间的关系 user_goods = pd.crosstab(u_o_g["姓名"],u_o_g["goods_name"]) Pandas的分组和聚合(重要)

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从零开始学Python【38】--朴素贝叶斯模型（实战部分）

【高斯贝叶斯分类器】面部皮肤区分数据集来自于UCI网站，该数据集含有两个部分，一部分为人类面部皮肤数据，该部分数据是由不同种族、年龄和性别人群的图片转换而成的；另一部分为非人类面部皮肤数据。...cm = pd.crosstab(gnb_pred,y_test) # 绘制混淆矩阵图 sns.heatmap(cm, annot = True, cmap = 'GnBu', fmt = 'd')...【多项式贝叶斯分类器】蘑菇数据集来自于UCI网站，一共包含8 124条观测和22个变量，其中因变量为type，表示蘑菇是否有毒，剩余的自变量是关于蘑菇的形状、表面光滑度、颜色、生长环境等。...(X_test) # 构建混淆矩阵 cm = pd.crosstab(mnb_pred,y_test) # 绘制混淆矩阵图 sns.heatmap(cm, annot = True, cmap = '...bnb.fit(X_train,y_train) # 模型在测试数据集上的预测 bnb_pred = bnb.predict(X_test) # 构建混淆矩阵 cm = pd.crosstab(bnb_pred

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数据分析之Pandas变形操作总结

作者：耿远昊，Datawhale成员，华东师范大学 pandas 是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）；用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。...3. crosstab（交叉表）交叉表是一种特殊的透视表，典型的用途如分组统计，如现在想要统计关于街道和性别分组的频数： pd.crosstab(index=df['Address'],columns...交叉表的功能也很强大（但目前还不支持多级分组），下面说明一些重要参数： ① values和aggfunc：分组对某些数据进行聚合操作，这两个参数必须成对出现 pd.crosstab(index=df[...结论：stack函数可以看做将横向的索引放到纵向，因此功能类似与melt，参数level可指定变化的列索引是哪一层（或哪几层，需要列表） df_stacked = df_s.stack(level=0)...result.equals(df_s) True 哑变量与因子化 1.

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Python从零开始第六章机器学习②逻辑回归实战（2）

probablities pred_probs = log_regress.predict_proba(X=test_features) print(pred_probs) 获取预测生存状态与实际生存状态的交叉矩阵...print(pd.crosstab(preds, test_label)) Survived 0 1 row_0 0 92 24 1 14...log_regress.score(X = test_features , y = test_label) 0.7865168539325843 除了使用crosstab（）函数生成混淆矩阵之外...，您还可以使用Scikit中的metrics模块中的confusion_matrix（）函数来学习： # In[*] from sklearn import metrics # view the confusion...metrics.confusion_matrix( y_true = test_label, # True labels y_pred = preds) # Predicted labels 获取模型的其他评价指标

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Helm从入门到实践

所以总结以上，我们在 k8s 中部署一个应用，通常面临以下几个问题：如何统一管理、配置和更新这些分散的 k8s 的应用资源文件如何分发和复用一套应用模板如何将应用的一系列资源当做一个软件包管理 Helm...kube-apiserver 进行更新 chart 的基本结构 Helm的打包格式叫做chart，所谓chart就是一系列文件, 它描述了一组相关的 k8s 集群资源。...Tiller server 主要负责如下：监听来自 Helm client 的请求通过 chart 及其配置构建一次发布安装 chart 到Kubernetes集群，并跟踪随后的发布通过与Kubernetes...可以搜索两类不同资源： helm search hub 搜索 Artifact Hub，该仓库列出了来自不同仓库的大量chart。...上述发布的名称是：happy-panda。

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推荐系统为什么使用稀疏矩阵？如何使用python的SciPy包处理稀疏矩阵

这意味着当我们在一个矩阵中表示用户(行)和行为(列)时，结果是一个由许多零值组成的极其稀疏的矩阵。 ? 在真实的场景中，我们如何最好地表示这样一个稀疏的用户-项目交互矩阵?...为什么我们不能只使用Numpy数组或panda数据流呢? 要理解这一点，我们必须理解计算的两个主要约束——时间和内存。前者就是我们所知道的“程序运行所需的时间”，而后者是“程序使用了多少内存”。...当我们运行矩阵计算并希望将这些稀疏矩阵存储为Numpy数组或panda DataFrame时，它们也会消耗很多内存。 ?...空间复杂度当处理稀疏矩阵时，将它们存储为一个完整的矩阵(从这里开始称为密集矩阵)是非常低效的。这是因为一个完整的数组为每个条目占用一块内存，所以一个n x m数组需要n x m块内存。...± 5.24 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each) >>> 56 显然，当我们用稀疏模块存储一个稀疏矩阵时，可以获得时间和空间的最佳性能

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Helm从入门到实践

所以总结以上，我们在 k8s 中部署一个应用，通常面临以下几个问题：如何统一管理、配置和更新这些分散的 k8s 的应用资源文件如何分发和复用一套应用模板如何将应用的一系列资源当做一个软件包管理 Helm...进行更新 chart 的基本结构 Helm的打包格式叫做chart，所谓chart就是一系列文件, 它描述了一组相关的 k8s 集群资源。...Tiller server 主要负责如下：监听来自 Helm client 的请求通过 chart 及其配置构建一次发布安装 chart 到Kubernetes集群，并跟踪随后的发布通过与Kubernetes...可以搜索两类不同资源： helm search hub 搜索 Artifact Hub，该仓库列出了来自不同仓库的大量chart。...上述发布的名称是：happy-panda。

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卡方检验及其Python实现

分类数据的拟合优度检验独立性检验分类数据的拟合优度检验前面我已经写了关于几种常见的假设检验内容，而检验主要是测试样本分类数据的分布是否符合预期分布。...hispanic"]*300 + \ ["black"]*250 +["asian"]*75 + ["other"]*150) national_table = pd.crosstab...(index=national[0], columns="count") minnesota_table = pd.crosstab(index=minnesota[0], columns="count...voters = pd.DataFrame({"race":voter_race, "party":voter_party}) voter_tab = pd.crosstab...、p值和自由度以及理论值矩阵。

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kaggle实战-银行用户流失预测

]) pd.crosstab(df["Attrition_Flag"],df["Education_Level"]).plot(kind="bar", ax=ax2, ylim=[0,5000]) pd.crosstab...相关性现有数据中的字段涉及到分类型和数值型，采取不同的分析和编码方式数值型变量：使用相关系数Pearson 分类型变量：使用Cramer’s V ；克莱姆相关系数，常用于分析双变量之间的关系参考内容...np.triu(np.ones_like(cramerv_matrix, dtype=np.bool)) cat_heatmap = sns.heatmap(cramerv_matrix, # 系数矩阵...0.90 0.90 0.90 3342 weighted avg 0.95 0.95 0.95 3342 从3种模型的混淆矩阵和分类模型的相关评价指标来看...avg 0.91 0.90 0.91 3342 weighted avg 0.95 0.95 0.95 3342 调参后的混淆矩阵

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Helm从入门到实践

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【原创干货】6000字、22个案例详解Pandas数据分析预处理时的实用技巧，超简单

有时候我们想要改变行索引的名称或者是列方向的名称，我们则可以这么做 pd.crosstab(df['省份'], df['顾客类型'], colnames = ['顾客的类型'],...下面我们指定聚合函数，并且作用在我们指定的列上面，用到的参数是aggfunc参数以及values参数，代码如下 pd.crosstab(df['省份'], df['顾客类型'],..., 1480195805, 1490195805], 'value': [2, 3, 4]}) pd.to_datetime(df['date'], unit='s'...00:00:00') 亦或是 pd.to_datetime('2022/01/12 11:20:10', format='%Y/%m/%d %H:%M:%S') output...) %m 表示的是月份(01-12) %d 表示的是一个月当中的一天(0-31) %H 表示的是24小时制的小时数 %I 表示的是12小时制的小时数 %M 表示的是分钟数 (00-59) %S 表示的是秒数

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泰坦尼克号幸存预测

性别中男性最多, 达到577人次; 船票中681种, 总数891, 部分人共用一张票; 舱位总数204, 缺失占比(891-204)/891= 77%; 登船港口总数889, 缺失2个, 共有3种类型, 其中S最多...用数据说话: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #生成Pclass_Survived的列联表 Pclass_Survived = pd.crosstab...2个, 且数据中S最多, 达到644个, 占比644/891=72%, 那么我们就采用众数进行填充. train['Embarked'] = train['Embarked'].fillna(train...Survived']) Embarked_Survived.plot(kind = 'bar') plt.title('Survived status by Embarked') C港生存机会明显高于Q港, S港...Embarked是定类变量, 转化为定量变量. train['Embarked'] = train.Embarked.map({'S': 0, 'C': 1, 'Q': 2}) 现有特征: PassengerId

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集成学习-Bagging和Boosting算法

plot_boundary(rf, axis=[4, 31, 4, 36]) # 边界 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap='Accent') # 数据点 #cm = pd.crosstab...(y_pred, y_test) # 混淆矩阵 #sns.heatmap(data=cm, annot=True, cmap='GnBu', fmt='d') #plt.xlabel('Real')...(y_pred, y_test) # 混淆矩阵 #sns.heatmap(data=cm, annot=True, cmap='GnBu', fmt='d') #plt.xlabel('Real')...(y_pred, y_test) # 混淆矩阵 #sns.heatmap(data=cm, annot=True, cmap='GnBu', fmt='d') #plt.xlabel('Real')...(y_pred, y_test) # 混淆矩阵 #sns.heatmap(data=cm, annot=True, cmap='GnBu', fmt='d') #plt.xlabel('Real')

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Python Bokeh 库进行数据可视化实用指南

df_min = pd.crosstab(df['Min'], df['Sabotages Fixed']).reset_index() df_min = df_min.rename(columns={...df_user = pd.crosstab(df['User ID'], df['Outcome']).reset_index() df_user['Loss'] = df_user['Loss']*-...", alpha=0.8) s2 = figure(width=250, height=250, background_fill_color="#fafafa") s2.triangle(x, y1,...show(column(s1, s2, s3)) 如果我们使用 row() 函数，输出将如下所示。...# 将结果排成一行并显示 show(row(s1, s2, s3)) 在 Bokeh 中制作仪表板布局。在这里我拍了三张图表，一张是棒棒糖图，另外两张是Bokeh的饼图。

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使用机器学习和Python揭开DNA测序神秘面纱

由于机器学习或深度学习模型要求输入必须是特征矩阵或数字值，但目前我们仍然以字符或字符串格式存储数据。因此，下一步是将这些字符编码为矩阵。...单词袋下面开始进行机器学习现在，我们已经学习了如何从DNA序列中提取特征矩阵，让我们将我们新获得的知识应用于机器学习用例。 ?...基因家族是一组具有共同祖先的相关基因。基因家族的成员可以是旁系同源物或直系同源物。基因旁系同源物是来自相同物种的具有相似序列的基因，而基因直系同源物是在不同物种中具有相似序列的基因。...human_texts[item])#separate labels y_human = human_dna.iloc[:, 0].values # y_human for human_dna#Now let's...结论在本文中，我们学习了如何分析DNA序列数据，如何对其进行可视化，以及如何使用不同的编码技术将这些序列表示为矩阵。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十四）

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