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Pandas 数据分析技巧与诀窍

Pandas是一个建立在NumPy之上开源Python库。Pandas可能是Python中最流行数据分析库。它允许你做快速分析,数据清洗和准备。...Pandas一个惊人之处是,它可以很好地处理来自各种来源数据,比如:Excel表格、CSV文件、SQL文件,甚至是网页。 在本文中,我将您展示一些关于Pandas中使用技巧。...要直接更改数据帧而不返回所需数据帧,可以添加inplace=true作为参数。 出于解释目的,我将把数据框架称为“数据”——您可以随意命名它。...在不知道索引情况下检索数据: 通常使用大量数据,几乎不可能知道一行索引。这个方法可以帮你完成任务。因此,在因此,在“数据”数据框中,我们正在搜索user_id等于1一行索引。...我们有用户用分数解决不同问题历史,我们想知道每个用户平均分数。找到这一点方法也相对简单。

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python推荐系统实现(矩阵分解来协同过滤)|附代码数据

我们将在下一个视频中详细讨论它是如何工作,但让我们继续使用它。首先,我们传递了评分数据,但是我们将调用pandasas_matrix()函数,以确保我们作为一个numpy矩阵数据类型传入。...首先,我们使用numpy转置函数来触发矩阵,使一列变成一行。 这只是使数据更容易处理,它不会改变数据本身。在矩阵中,每个电影有15个唯一值代表该电影特征。...我们可以通过查看movies_df数据框并使用pandasloc函数通过其索引查找行来做到这一点。让我们打印出该电影标题和流派。 接下来,让我们从矩阵中获取电影ID为5电影属性。...这一行代码从矩阵一行中分别减去当前电影特征。这给了我们当前电影和数据库中其他电影之间分数差异。您也可以使用四个循环来一次减去一个电影,但使用numpy,我们可以在一行代码中完成。...第二步是取我们在第一步计算出差值绝对值,numpyABS函数给我们绝对值,这只是确保任何负数出来都是正值。接下来,我们将每个电影15个单独属性差异合并为一个电影总差异分数

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python推荐系统实现(矩阵分解来协同过滤)|附代码数据

我们将在下一个视频中详细讨论它是如何工作,但让我们继续使用它。首先,我们传递了评分数据,但是我们将调用pandasas_matrix()函数,以确保我们作为一个numpy矩阵数据类型传入。...首先,我们使用numpy转置函数来触发矩阵,使一列变成一行。 这只是使数据更容易处理,它不会改变数据本身。在矩阵中,每个电影有15个唯一值代表该电影特征。...我们可以通过查看movies_df数据框并使用pandasloc函数通过其索引查找行来做到这一点。让我们打印出该电影标题和流派。 接下来,让我们从矩阵中获取电影ID为5电影属性。...这一行代码从矩阵一行中分别减去当前电影特征。这给了我们当前电影和数据库中其他电影之间分数差异。您也可以使用四个循环来一次减去一个电影,但使用numpy,我们可以在一行代码中完成。...第二步是取我们在第一步计算出差值绝对值,numpyABS函数给我们绝对值,这只是确保任何负数出来都是正值。接下来,我们将每个电影15个单独属性差异合并为一个电影总差异分数

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python机器学习:推荐系统实现(以矩阵分解来协同过滤)

我们将在下一个视频中详细讨论它是如何工作,但让我们继续使用它。首先,我们传递了评分数据,但是我们将调用pandasas_matrix()函数,以确保我们作为一个numpy矩阵数据类型传入。...首先,我们使用numpy转置函数来触发矩阵,使一列变成一行。 这只是使数据更容易处理,它不会改变数据本身。在矩阵中,每个电影有15个唯一值代表该电影特征。...我们可以通过查看movies_df数据框并使用pandasloc函数通过其索引查找行来做到这一点。让我们打印出该电影标题和流派。 接下来,让我们从矩阵中获取电影ID为5电影属性。...这一行代码从矩阵一行中分别减去当前电影特征。这给了我们当前电影和数据库中其他电影之间分数差异。您也可以使用四个循环来一次减去一个电影,但使用numpy,我们可以在一行代码中完成。...第二步是取我们在第一步计算出差值绝对值,numpyABS函数给我们绝对值,这只是确保任何负数出来都是正值。接下来,我们将每个电影15个单独属性差异合并为一个电影总差异分数

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python推荐系统实现(矩阵分解来协同过滤)

我们将在下一个视频中详细讨论它是如何工作,但让我们继续使用它。首先,我们传递了评分数据,但是我们将调用pandasas_matrix()函数,以确保我们作为一个numpy矩阵数据类型传入。...首先,我们使用numpy转置函数来触发矩阵,使一列变成一行。 这只是使数据更容易处理,它不会改变数据本身。在矩阵中,每个电影有15个唯一值代表该电影特征。...我们可以通过查看movies_df数据框并使用pandasloc函数通过其索引查找行来做到这一点。让我们打印出该电影标题和流派。 接下来,让我们从矩阵中获取电影ID为5电影属性。...这一行代码从矩阵一行中分别减去当前电影特征。这给了我们当前电影和数据库中其他电影之间分数差异。您也可以使用四个循环来一次减去一个电影,但使用numpy,我们可以在一行代码中完成。...第二步是取我们在第一步计算出差值绝对值,numpyABS函数给我们绝对值,这只是确保任何负数出来都是正值。接下来,我们将每个电影15个单独属性差异合并为一个电影总差异分数

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利用 Python 分析 MovieLens 1M 数据集

1 links.csv [4jr3wscb5z.png] 文件里面的内容是帮助你如何通过网站id在对应网站上找到对应电影链接。...] 文件里面的内容包含了每一个用户对于一部电影评分。...,使用基于标签索引.loc或基于位置索引.iloc [qkaq8t5a8s.png] 2.4 按性别计算每部电影平均得分 可通过数据透视表(pivot_table)实现 该操作产生了另一个DataFrame...[ouo1tpjq6p.png] 2.5 过滤评分数据不够250条电影 通过groupby()对title进行分组print("过滤评分数据不够250条电影") ratings_by_title =...并且用unstack函数将数据转换为一个表格,一行为电影名称,一列为年龄组,值为该年龄组用户对该电影平均评分。

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用Python玩转Excel | 多表联合操作

使用Pandas则无须担心多个工作簿、多个工作表情况,Pandas可以轻松将多个工作簿中任意工作表读入,然后一同处理。...假设我们有三个表格,分别存放了学生名字、学习年龄、学生分数三个Excel文件。并且三个表格中一行数据都是相互对应。现在我们想要获取年龄大于20岁且分数大于60分学生姓名。...下面通过Pandas实现多表联合操作,完成这个任务。...# 使用fillna方法将NaN都填充为0 tab1 = name.merge(score,how='left',on='ID').fillna(0) tab1['分数'] = tab1['分数']....# 获取满足条件数据 result = tab2[(tab2['年龄'] >= 20) & (tab2['分数']>=60)] print(result) 上述代码中,先将不同Excel文件对应数据读入

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Pandas图鉴(四):MultiIndex

Pandas 给 NumPy 数组带来两个关键特性是: 异质类型 —— 一列都允许有自己类型 索引 —— 提高指定列查询速度 事实证明,这些功能足以使Pandas成为Excel和数据库强大竞争者...MultiIndex 剖析 MultiIndex 对于没有听说过Pandas的人来说,MultiIndex最直接用法是使用第二个索引列作为第一个索引列补充,可以更加独特地识别一行。...也许,建立MultiIndex最简单方法是如下: rename_axis 这里也有个缺点,需要在单独一行单独链式方法中分配层次名称。有几个替代构造函数将名字和标签捆绑在一起。...,--在纯Pandas中没有直接对应关系: pdi.insert_level(obj, pos, labels, name)用给定添加一个关卡(必要时适当广播),--在纯Pandas中不容易做到...; pdi.drop_level(obj, level_id)从MultiIndex中删除指定level(df.droplevel添加inplace参数): pdi.swap_levels(obj

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7 款 Python 数据图表工具比较

其中,路径数据一行对应是两个机场之间飞行路径;机场数据一行对应是世界上某一个机场,并且给出了相关信息;航空公司数据一行给出是每一个航空公司。 首先我们先读取数据: ?...这些数据没有列首选项,因此我们通过赋值 column 属性来添加首选项。我们想要将一列作为字符串进行读取,因为这样做可以简化后续以行 id 为匹配,对不同数据框架进行比较步骤。...这一行命令就确保了我们在 airline_id 这一列只含有数值型数据。 制作柱状图 现在我们理解了数据结构,我们可以进一步地开始描点来继续探索这个问题。...我们基于airline_id把route_length_df拆分成组,为每个航空公司建立一个大体数据框架。...上面的代码会获取airline_route_lengths中名字,然后添加到name列上,这里存贮着每个航空公司名字。我们也添加id列上以实现查找(apply函数不传index)。

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软件测试|Pandas数据分析及可视化应用实践

Pandas是一个基于Numpy数据分析库,它提供了多种数据统计和数据分析功能,使得数据分析人员在Python中进行数据处理变得方便快捷,接下来将使用Pandas对MovieLens 1M数据集进行相关数据处理操作...若输入数据集较大,可能需要读入文件一个小片段或者按照小块来遍历文件。若要读取一小部分行数据,可以指明nrows。若是分块去读数据文件,可以指明chunksize作为一块行数。...图片② 根据用户id统计电影评分均值图片3、分组聚合统计Pandas提供aggregate函数实现聚合操作,可简写为agg,可以与groupby一起使用,作用是将分组后对象使给定计算方法重新取值,...,不断细分数据形成多个维度累计信息二维数据表。...matplotlib.pyplot as plt导入到程序中,注意,在jupyter notebook中需要添加一行%matplotlib notebook。

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一文带你快速入门Python | 初识Pandas

作者:吹牛Z 本文转自公众号:数据不吹牛 这是Python数据分析实战基础第一篇内容,主要是和Pandas来个简单邂逅。已经熟练掌握Pandas同学,可以加快手速滑动浏览或者直接略过本文。...Pandas基于Numpy专业数据分析工具,可以灵活高效处理各种数据集,也是我们后期分析案例神器。...,都是基于这些表和列进行操作(关于Pandas和Excel形象关系,这里推荐我好朋友张俊红写《对比EXCEL,轻松学习Python数据分析》)。...温馨提示:使用Pandas时,尽量避免用行或者EXCEL操作单元格思维来处理数据,要逐渐养成一种列思维,一列是同宗同源,处理起来是嗖嗖快。...只需要选中访客数所在列,然后加上10000即可,pandas自动将10000和一行数值相加,针对单个值其他运算(减乘除)也是如此。 列之间运算语句也非常简洁。

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DataFrame和Series使用

='id') 2.使用 DataFrameloc 属性获取数据集里一行,就会得到一个Series对象 first_row = data.loc[941] first_row 3.可以通过 index...,可以获取DataFrame行数,列数 df.shape # 查看dfcolumns属性,获取DataFrame中列名 df.columns # 查看dfdtypes属性,获取一列数据类型...df按行加载部分数据:先打印前5行数据 观察第一列 print(df.head()) 最左边一列是行号,也就是DataFrame行索引 Pandas默认使用行号作为行索引。...loc方法传入行索引,来获取DataFrame分数据(一行,或多行) df.loc[0] df.loc[99] df.loc[last_row_index] iloc : 通过行号获取行数据 iloc...] df.iloc[[行],[列]] df.loc[:,['country','year','pop']] # 获取全部行,但一行列内容接受三个 df.iloc[:,[0,2,4,-1]] df.loc

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掌握这7种Python数据图表区别,你就是大牛数据分析师!

其中,路径数据一行对应是两个机场之间飞行路径;机场数据一行对应是世界上某一个机场,并且给出了相关信息;航空公司数据一行给出是每一个航空公司。...我们想要将一列作为字符串进行读取,因为这样做可以简化后续以行 id 为匹配,对不同数据框架进行比较步骤。我们在读取数据时设置了 dtype 属性值达到这一目的。...routes =routes[routes["airline_id"] != "\\N"] 这一行命令就确保了我们在 airline_id 这一列只含有数值型数据。...我们基于airline_id把route_length_df拆分成组,为每个航空公司建立一个大体数据框架。...大多数库基于 matplotlib 构建并且确保一些用例更简单。

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利用 Python 分析 MovieLens 1M 数据集

每部电影id 2.1.2 title 电影标题 2.1.3 genres 电影类别(详细分类见readme.txt) 3 ratings.csv 文件里面的内容包含了每一个用户对于一部电影评分...电影ID在ratings.csv,tags.csv,movies.csv和links.csv之间是一致. 2 Python 数据处理 2.1 转化DataFrame对象 通过[pandas.read_csv...]将各表转化为pandas DataFrame对象 # 用户信息 unames = ['user_id', 'gender', 'age', 'occupation', 'zip'] users =...,使用基于标签索引.loc或基于位置索引.iloc 2.4 按性别计算每部电影平均得分 可通过数据透视表(pivot_table)实现 该操作产生了另一个DataFrame,输出内容为rating...并且用unstack函数将数据转换为一个表格,一行为电影名称,一列为年龄组,值为该年龄组用户对该电影平均评分。

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Day4.利用Pandas做数据处理

Pandas基于NumPy 基于 NumPy 构建含有更高级数据结构和分析能力工具包,提供了大量能使我们快速便捷地处理数据函数和方法。 ?...基于这两种数据结构,Pandas可以对数据进行导入、清洗、处理、统计和输出。 Series对象 Series是Pandas中最基本对象,代表着一维序列,类似一种一维数组。...) Series 进行算术运算操作 对 Series 算术运算都是基于 index 进行,我们可以用加减乘除(+ - * /)这样运算符对两个Series进行运算,Pandas 将会根据索引 index...索引从0开始,如果要按照表格中一列,如id列中序号,从1开始,可以将其指定为行索引顺序 ''' # 拓展: reset_index()把索引变成某一列 可以自己尝试,就不演示了 添加数据 import...8.0 30.0 ''' #--------------------------------- #4.移除重复数据 ''' DataFrame中经常会出现重复行,利用duplicated()函数返回一行判断是否重复结果

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