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精通 Pandas:1~5

一、Pandas数据分析简介 在本章中,我们解决以下问题: 数据分析动机 如何将 Python 和 Pandas 用于数据分析 Pandas描述 使用 Pandas 好处 数据分析动机...Pandas 显着特征是它提供数据结构套件,自然适合于数据分析,主要是数据以及程度较小序列(一维向量)和面板(3D 表)。...它不如序列或数据广泛使用。 由于其 3D 性质,它不像其他两个屏幕那样容易在屏幕上显示或可视化。面板数据结构是 Pandas数据结构拼图最后一部分。 它使用较少,用于 3D 数据。...至于序列和数据,有创建面板对象不同方法。 它们将在后面的章节中进行解释。 将 3D NumPy 数组与轴标签一起使用 在这里,我们展示了如何从 3D NumPy 数组构造面板对象。...一个数据列切片只能生成另一个数据,因为它是 2D 。 因此,在后一种情况下返回是一个数据

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如果 .apply() 太慢怎么办?

如果我们想要将相同函数应用于Pandas数据中整个列值,我们可以简单地使用 .apply()。Pandas数据Pandas系列(数据一列)都可以与 .apply() 一起使用。...因此,要点是,在简单地使用 .apply() 函数处理所有内容之前,首先尝试为您任务找到相应 NumPy 函数。 将函数应用于列 有时我们需要使用数据列作为函数输入。...返回NumPy数组可以自动转换为Pandas Series。 让我们看看我们节省了多少时间。...这比对整个数据使用 .apply() 函数快26倍!! 总结 如果你尝试对Pandas数据单个列使用 .apply(),请尝试找到更简单执行方式,例如 df['radius']*2。...编写一个独立函数,可以将NumPy数组作为输入,并直接在Pandas Series(数据列) .values 上使用它。 为了方便起见,这是本文中全部Jupyter笔记本代码。

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加速数据分析,这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护航

Pandas 也是 Python 环境下数据操作和分析软件包,以及强大数据分析库。...简化将数据换为 DataFrame 对象过程,而这些数据基本是 Python 和 NumPy 数据结构中不规则、不同索引数据; 基于标签智能切片、索引以及面向大型数据子设定; 更加直观地合并以及连接数据集...; 更加灵活地重塑、置(pivot)数据集; 轴分级标记 (可能包含多个标记); 具有鲁棒性 IO 工具,用于从平面文件 (CSV 和 delimited)、 Excel 文件、数据库中加在数据,...当一个数据分配给另一个数据时,如果对其中一个数据进行更改,另一个数据值也将发生更改。为了防止这类问题,可以使用 copy () 函数。...,基于 dtypes 列返回数据一个子集。

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加速数据分析,这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护

我们都知道,Numpy 是 Python 环境下扩展程序库,支持大量维度数组和矩阵运算;Pandas 也是 Python 环境下数据操作和分析软件包,以及强大数据分析库。...简化将数据换为 DataFrame 对象过程,而这些数据基本是 Python 和 NumPy 数据结构中不规则、不同索引数据; 基于标签智能切片、索引以及面向大型数据子设定; 更加直观地合并以及连接数据集...; 更加灵活地重塑、置(pivot)数据集; 轴分级标记 (可能包含多个标记); 具有鲁棒性 IO 工具,用于从平面文件 (CSV 和 delimited)、 Excel 文件、数据库中加在数据,...当一个数据分配给另一个数据时,如果对其中一个数据进行更改,另一个数据值也将发生更改。为了防止这类问题,可以使用 copy () 函数。...,基于 dtypes 列返回数据一个子集。

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NumPy、Pandas中若干高效函数!

我们都知道,Numpy 是 Python 环境下扩展程序库,支持大量维度数组和矩阵运算;Pandas 也是 Python 环境下数据操作和分析软件包,以及强大数据分析库。...: 对象可以显式地对齐至一组标签内,或者用户可以简单地选择忽略标签,使Series、 DataFrame等自动对齐数据; 灵活分组功能,对数据集执行拆分-应用-合并等操作,对数据进行聚合和转换; 简化将数据换为...、置(pivot)数据集; 轴分级标记 (可能包含多个标记); 具有鲁棒性IO工具,用于从平面文件 (CSV 和 delimited)、Excel文件、数据库中加在数据,以及从HDF5格式中保存...当一个数据分配给另一个数据时,如果对其中一个数据进行更改,另一个数据值也将发生更改。为了防止这类问题,可以使用copy ()函数。...,基于dtypes列返回数据一个子集。

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12 种高效 Numpy 和 Pandas 函数为你加速分析

我们都知道,Numpy 是 Python 环境下扩展程序库,支持大量维度数组和矩阵运算;Pandas 也是 Python 环境下数据操作和分析软件包,以及强大数据分析库。...简化将数据换为 DataFrame 对象过程,而这些数据基本是 Python 和 NumPy 数据结构中不规则、不同索引数据; 基于标签智能切片、索引以及面向大型数据子设定; 更加直观地合并以及连接数据集...; 更加灵活地重塑、置(pivot)数据集; 轴分级标记 (可能包含多个标记); 具有鲁棒性 IO 工具,用于从平面文件 (CSV 和 delimited)、 Excel 文件、数据库中加在数据,...当一个数据分配给另一个数据时,如果对其中一个数据进行更改,另一个数据值也将发生更改。为了防止这类问题,可以使用 copy () 函数。...,基于 dtypes 列返回数据一个子集。

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如何通过Maingear新型Data Science PC将NVIDIA GPU用于机器学习

一般来说,GPU之所以快,是因为它们具有高带宽内存和以比传统CPU更高速率执行浮点运算硬件[1]。GPU主要任务是执行渲染3D计算机图形所需计算。...cuDF:数据操作 cuDF提供了类似PandasAPI,用于数据操作,因此,如果知道如何使用Pandas,那么已经知道如何使用cuDF。...数据换为cuDF数据(但不建议这样做): import pandas as pd import cudf df = pd.DataFrame({'a': [0, 1, 2, 3],'b': [0.1..., 0.2, None, 0.3]}) gdf = cudf.DataFrame.from_pandas(df) 也可以做相反事情,将cuDF数据换为pandas数据: import cudf...= df.head().to_pandas() 或转换为numpy数组: import cudf df = cudf.DataFrame([('a', list(range(20))),

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十分钟入门 Pandas

定义 Pandas是基于Numpy一种工具,目的是解决数据分析任务。...通过纳入大量库和一些标准数据模型,提供了高效操作大型数据集所需工具; 安装 pip install pandas 数据类型 Series 定义 一维数组类型,其中每个元素有各自标签;可当作一个由带标签元素组成...numpy数组,标签可以是数字或字符; 关键点 均匀数据; 尺寸大小不变; 数据值可变; Dataframe 定义 二维、表格型数组结构,可存储许多不同类型数据,且每个轴都有标签,可当作一个...series字典; 关键点 异构数据; 大小可变; 数据可变; 功能特点 潜在类是不同类型; 大小可变; 标记轴(行和列); 可对行和列执行算术运算; Panel 定义 三维,大小可变数组...# 7、get_dummies() 返回具有单热编码值数据(DataFrame)。

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十分钟入门Pandas

通过纳入大量库和一些标准数据模型,提供了高效操作大型数据集所需工具; 安装 pip install pandas 数据类型 Series 定义 一维数组类型,其中每个元素有各自标签;可当作一个由带标签元素组成...numpy数组,标签可以是数字或字符; 关键点 均匀数据; 尺寸大小不变; 数据值可变; Dataframe 定义 二维、表格型数组结构,可存储许多不同类型数据,且每个轴都有标签,可当作一个series...字典; 关键点 异构数据; 大小可变; 数据可变; 功能特点 潜在类是不同类型; 大小可变; 标记轴(行和列); 可对行和列执行算术运算; Panel 定义 三维,大小可变数组; 关键点...# 7、get_dummies() 返回具有单热编码值数据(DataFrame)。...print(pd.get_option('display.expand_frame_repr')) # 数据以拉伸页面 """ 索引与数据选择 """ # 1、.loc(),基于标签 #

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Pandas系列 - 基本数据结构

从面板中选择数据 系列(Series)是能够保存任何类型数据(整数,字符串,浮点数,Python对象等)一维标记数组。...4 copy 复制数据,默认为false 构成一个Series输入有: 数组 字典 标量值 常数 数组 #import the pandas library and aliasing as pd...数据(DataFrame)功能特点: 潜在列是不同类型 大小可变 标记轴(行和列) 可以对行和列执行算术运算 构造函数: pandas.DataFrame(data, index, columns...() 面板(Panel)是3D容器数据 3轴(axis)这个名称旨在给出描述涉及面板数据操作一些语义 轴 details items axis 0,每个项目对应于内部包含数据(DataFrame...) major_axis axis 1,它是每个数据(DataFrame)索引(行) minor_axis axis 2,它是每个数据(DataFrame)pandas.Panel(data

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上手Pandas,带你玩转数据(1)-- 实例详解pandas数据结构

文章目录 关于pandas pandas创始人对pandas讲解 pandas热度 pandas对于数据分析 pandas数据结构简介 Series DataFrame pandas数据结构方法详解...1.对表格类型数据读取和输出速度非常快。(个人对比excel和pandas,的确pandas不会死机....)在他演示中,我们可以看到读取489597行,6列数据只要0.9s。...pandas处理以下数据结构: 系列(Series) 数据(DataFrame) 面板(Panel) 说实话,第三种我也没接触过。...数据 2 一般二维标签,大小可变表格结构,具有潜在非均匀类型列。 面板 3 一般3D标签,大小可变数组。 ---- Series 系列是具有均匀数据一维数组结构。...---- DataFrame基本方法 属性或方法 描述 Ť 置行和列。 axes 以行轴标签和列轴标签作为唯一成员返回列表。 dtypes 返回此对象中dtypes。

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拯救“地图盲”,美国陆军get新软件,无人机航拍图秒变3D地图!

为了拯救军队中地图盲,一位弗吉尼亚州科学家为美国陆军设计了一款可将无人机拍摄视频转换为2D和3D地图软件。...据上周四美国陆军公布一份专利申请表明,美军地理空间研究实验室Massaro博士设计了一个算法,可将小型无人机拍摄动态视频转换为图片文件,并进行元数据提取,实现实时生成准确2D和3D地图功能。...专利申请书中表明,提取本身是一项耗费时间过程,目前还需通过技术员手动执行来实现。 该系统包含多个虚拟处理进程——元数据提取进程、数据插值进程和滤波进程,用于对从其他虚拟进程中获取数据进行解析。...TechLink作为美国国防部科技转让中间商,正在帮助私人企业评估这一换系统,并商榷互惠互利商业协议,例如商业评估许可或专利许可。...“无论这一技术用户是士兵还是农民,都可以提供有用地形数据和情报数据,并且我很乐于帮助公司学习如何将Massaro博士技术应用到他们产品或实践中。”

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图像生成卷腻了,谷歌全面转向文字→视频生成,两大利器同时挑战分辨率和长度

在文本图像上卷了大半年之后,Meta、谷歌等科技巨头又将目光投向了一个新战场:文本视频。...论文地址:https://imagen.research.google/video/paper.pdf 在论文中,谷歌详细描述了如何将该系统扩展为一个高清文本视频模型,包括某些分辨率下选择全卷积时空超分辨率模型以及选择扩散模型...下图 9 展示了 Imagen Video 对 3D 结构理解能力,它能够生成旋转对象视频,同时物体大致结构也能保留。...这个新文本视频模型名叫 Phenaki,它使用了「文本视频」和「文本图像」数据联合训练。...PHENAKI 模型架构 受之前自回归文本图像、文本视频研究启发,Phenaki 设计主要包含两大部分(见下图 2):一个将视频压缩为离散嵌入(即 token)编码器 - 解码器模型和一个将文本嵌入转换为视频

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归一化vs标准化,哪个更好

众所周知,特征工程是将原始数据换为数据过程。有各种可用功能工程技术。...归一化 理论 归一化是将数字特征转换为标准值范围过程。...其中min ^(j)和max ^(j)是数据集中特征j最小值和最大值。图像来源于Andriy Burkov《百页机器学习书》 实例 现在您已经了解了背后理论,现在让我们看看如何将其投入实际。...使用sklearn预处理-Normalizer 在将“ Age”和“ Weight”值直接输入该方法之前,我们需要将这些数据换为numpy数组。...如上所示,两个数组值都在[0,1]范围内。 我们何时应实际对数据进行归一化? 尽管归一化不是强制性(必须做事)。它可以通过两种方式为您提供帮助 归一化数据将提高学习速度。

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NumPy 和 Pandas 数据分析实用指南:1~6 全

可以通过ndarray处理类型数据,但是此时您应该使用 pandas 数据,我们将在后面的部分中进行讨论。...一维 NumPy 数组可以对应于线性代数向量; 矩阵二维数组; 和 3D,4D 或所有ndarray到张量。 因此,在适当时候,NumPy 支持线性代数运算,例如数组矩阵乘积,置,矩阵求逆等。...让我们看看如何将新信息添加到序列或数据中。 例如,让我们在pops序列中添加两个新城市,分别是Seattle和Denver。...现在,我们需要考虑从序列中学到知识如何转换为二维设置。 如果我们使用括号表示法,它将仅适用于数据列。 我们将需要使用loc和iloc来对数据行进行子集化。...我们探索了 Pandas 序列数据并创建了它们。 我们还研究了如何将数据添加到序列和数据中。 最后,我们介绍了保存数据。 在下一章中,我们将讨论算术,函数应用和函数映射。

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2D3D,在《流浪地球》中感受太空漂浮,爱奇艺推出「会动海报」

机器之心报道 参与:蛋酱 在深度学习技术加持下,每一张平面图像都能转换为效果惊艳3D图像?我突然有一个大胆想法…… ? 相比于 2D 内容,能产生身临其境感 3D 内容仿佛总是会更吸引人。...模型框架解析 想要把 2D 内容转换为「真假难辨」 3D 内容,前提是要了解真实人眼 3D 感知:「为什么在人眼中,世界是立体?」...在项目实践过程中,团队尝试了非常关于新视角生成方案,包括经典 Deep3D、基于生成网络、基于中间视差图等视角生成方案等等,最终确定了更便于引入 3D 电影数据 Monodetph 无监督训练作为我们...解决抖动问题 在解决数据集问题后,进行连续预测时,研究者发现存在预测不稳定及抖动问题。...研究者提出 2D 3D 模型采用了类似于 [10] 模型结构,如图 3 所示,将左侧上支路改为输入三左视图(t,t-1,t-2),左侧下支路改为输入前两预测视差图(t-1,t-2),右上支路为输出当前所预测视差图

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ApacheCN 数据科学译文集 20211109 更新

Jupyter 笔记本 第 3 章 Python 数据结构、函数和文件 第 4 章 NumPy 基础:数组和向量计算 第 5 章 pandas 入门 第 6 章 数据加载、存储与文件格式 第 7 章...五、常微分方程初值问题 六、计算几何 七、描述性统计 八、推断和数据分析 九、数字图像处理 Pandas 秘籍 零、前言 一、Pandas 基础 二、数据基本操作 三、开始数据分析 四、选择数据子集...Pandas 学习手册中文第二版 零、前言 一、Pandas数据分析 二、启动和运行 Pandas 三、用序列表示单变量数据 四、用数据表示表格和多元数据 五、数据结构操作 六、索引数据...数据分析实用指南 零、前言 一、配置 Python 数据分析环境 二、探索 NumPy 三、NumPy 数组运算 四、Pandas 很有趣!...使用函数组织你代码 2.7 如何阅读代码 2.8 面向对象编程 三、关键编程模式 3.1 加载文件 3.2 数据 3.3 操纵和可视化数据 四、用于计算和优化迭代式方法 4.1 生成均匀随机数

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