在数据分析与机器学习中，经常会遇到处理数据的问题。而使用Python进行数据处理和分析时，pandas库和numpy库是常用的工具。其中，pandas库提供了DataFrame数据结构，numpy库提供了ndarray数据结构。然而，有时候我们会遇到DataFrame格式数据与ndarray格式数据不一致导致无法进行运算的问题。本文将介绍一种解决这个问题的方法。
1、平均数：所有数加在一起求平均 2、中位数：对于有限的数集，可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数。如果观察值有偶数个，通常取最中间的 两个数值的平均数作为中位数。 3、众数：出现次数最多的那个数 4、加权平均数：加权平均值即将各数值乘以相应的权数，然后加总求和得到总体值，再除以总的单位数。加权平均值的大小不仅取决于 总体中各单位的数值（变量值）的大小，而且取决于各数值出现的次数（频数），由于各数值出现的次数对其在平均数中的影响起着权衡 轻重的作用，因此叫做权数。 因为加权平均值是根据权数的不同进行的平均数的计算，所以又叫加权平均数。在日常生活中，人们常常 把“权数”理解为事物所占的“权重” x占a% y占b% z占c% n占m% 加权平均数=（ax+by+cz+mn）/(x+y+z+n)
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说pandas | DataFrame中的排序与汇总方法,希望能够帮助大家进步!!!
今天是pandas数据处理专题的第六篇文章，我们来聊聊DataFrame的排序与汇总运算。
今天是读《python数据分析基础》的第18天，读书笔记的内容是使用pandas进行数据清洗以及探索 由于原始数据在某种程度上是“脏”的，原始数据并不能完全使用于分析。因此，需要为其进行清洗。而为了解数据的大致情况，则需要进行数据探索。 以下是进行简单的数据清洗以及探索的代码： 注：数据来源于https://github.com/cbrownley/foundations-for-analytics-with-python/tree/master/statistics/churn.csv #数据探
> 最近有许多小伙伴问我要入门 Python 的资料，还有小伙伴完全没有入门 Python 就直接购买了我的 pandas 专栏。因此我决定写几篇 Python 数据处理分析必备的入门知识系列文章，以帮助有需要的小伙伴们更好入门。
数据准备是一项必须具备的技术，是一个迭代且灵活的过程，可以用于查找、组合、清理、转换和共享数据集，包括用于分析/商业智能（BI）、数据科学/机器学习（ML）和自主数据集成中。具体来说，数据准备是在处理和分析之前对原始数据进行清洗和转换的过程，通常包括重新格式化数据、更正数据和组合数据集来丰富数据等。
dropna()方法，能够找到DataFrame类型数据的空值（缺失值），将空值所在的行/列删除后，将新的DataFrame作为返回值返回。
在我看来，对于Numpy以及Matplotlib，Pandas可以帮助创建一个非常牢固的用于数据挖掘与分析的基础。而Scipy（会在接下来的帖子中提及）当然是另一个主要的也十分出色的科学计算库，但是我认为前三者才是真正的Python科学计算的支柱。
对于文本数据的处理(清洗)，是现实工作中的数据时不可或缺的功能，在这一节中,我们将介绍Pandas的字符串操作。Python内置一系列强大的字符串处理方法，但这些方法只能处理单个字符串，处理一个序列的字符串时，需要用到for循环。
在日常开展数据分析的过程中，我们经常需要对字符串类型数据进行处理，此类过程往往都比较繁琐，而pandas作为表格数据分析利器，其内置的基于Series.str访问器的诸多针对字符串进行处理的方法，以及一些top-level级的内置函数，则可以帮助我们大大提升字符串型数据处理的效率。
昨天写一个小项目的时候，想用pandas把数据写入到Excel中去，结果发现我原先写的那套pandas教程是真的垃圾啊。 痛定思痛，我决定重写一份。
之前黄同学曾经总结过一些Pandas函数，主要是针对字符串进行一系列的操作。在此基础上我又扩展了几倍，全文较长，建议先收藏。
NumPy是用于Python的科学计算库。它是数据科学领域中许多其他库（例如Pandas）的基础。
Pandas-11. 文本操作 以如下代码作为例子： s = pd.Series(['Tom ', ' William Rick', 'John', 'Alber@t']) lower() 将Series/Index中的字符串转换为小写 upper() 将Series/Index中的字符串转换为答谢 len() 计算字符串长度 strip() 从Series/Index中的字符串中两侧删除空白字符 split() 用给定的模式拆分字符串 cat(sep=' ') 用给定的模式连接Series/I
Pandas[1]是用Python分析数据的工业标准。只需敲几下键盘，就可以加载、过滤、重组和可视化数千兆字节的异质信息。它建立在NumPy库的基础上，借用了它的许多概念和语法约定，所以如果你对NumPy很熟悉，你会发现Pandas是一个相当熟悉的工具。即使你从未听说过NumPy，Pandas也可以让你在几乎没有编程背景的情况下轻松拿捏数据分析问题。
来源：DeepHub IMBA本文约2700字，建议阅读9分钟本文为你介绍一种既能够保存信息，又节省内存的方案：我们称之为“稀疏矩阵”。 在机器学习中，如果我们的样本数量很大，在大多数情况下，首选解决方案是减少样本量、更改算法，或者通过添加更多内存来升级机器。这些方案不仅粗暴，而且可能并不总是可行的。由于大多数机器学习算法都期望数据集（例如常用的 DataFrame）是保存在内存中的对象（因为内存读取要比磁盘读取快不止一个量级），所以升级硬件这种解决方案基本上会被否定。所以科学家们找到的一种既能够保存信息，
Python lambda函数，又称匿名函数，与我们使用def…语句创建的函数不同，可以命名函数，lambda函数不需要名称。当需要一个快速且不需要经常重复使用的（通常是一个小的）函数时，它非常有用。单独使用Lambda函数可能没有太多意义。lambda函数的价值在于它在哪里与另一个函数（例如map()或filter()）一起使用。
作者 | Casey Whorton 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
在机器学习中，如果我们的样本数量很大，在大多数情况下，首选解决方案是减少样本量、更改算法，或者通过添加更多内存来升级机器。这些方案不仅粗暴，而且可能并不总是可行的。由于大多数机器学习算法都期望数据集（例如常用的 DataFrame）是保存在内存中的对象（因为内存读取要比磁盘读取快不止一个量级），所以升级硬件这种解决方案基本上会被否定。所以科学家们找到的一种既能够保存信息，又节省内存的方案：我们称之为“稀疏矩阵”。
由于在公众号上文本字数太长可能会影响阅读体验，因此过于长的文章，我会使用"[L1]"来进行分段。这系列将介绍Pandas模块中的Series，本文主要介绍：
Python列表是一种强大的数据结构，用于在程序中存储和操作一系列的值。列表是可变的（mutable），可以动态地增加、删除和修改其中的元素。在Python中，列表是最常用的数据结构之一，被广泛应用于各种编程场景，从简单的数据处理到复杂的数据结构和算法。本文将介绍Python列表的基本概念、常用操作以及一些实际应用。
Java 8 是一个非常成功的版本，Java8 新增的Stream，配合同版本出现的 Lambda ，给我们操作集合提供了极大的便利。
前面介绍了Pandas最重要的两个类：Series和DataFrame，讲述了这两种数据结构常用的属性和操作，比如values，index, columns，索引，Series的增删改查，DataFrame的增删改查，Series实例填充到Pandas中，请参考：
本文介绍的如何使用Pandas来读取各种json格式的数据，以及对json数据的保存
在我们处理数据，尤其是和时间相关的数据中，经常会听到移动窗口、滑动窗口或者移动平均、窗口大小等相关的概念。
目前Python可以说是非常流行，在目前的编程语言中，Python的抽象程度是最高的，是最接近自然语言的，很容易上手。
来源：DeepHub IMBA本文约1500字，建议阅读5分钟我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。 分箱是一种常见的数据预处理技术有时也被称为分桶或离散化，他可用于将连续数据的间隔分组到“箱”或“桶”中。在本文中，我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。 我们创建以下合成数据用于演示 import pandas as pd # version 1.3.5import numpy as npdef create_df():df
Python中与数据类型相关函数及属性有如下三个：type/dtype/astype。
整体流程跟HashMap比较类似，大致是以下几步： （1）如果桶数组未初始化，则初始化； （2）如果待插入元素所在的桶为空，则尝试把此元素直接插入到桶的第一个位置； （3）如果正在扩容，则当前线程一起加入到扩容的过程中； （4）如果待插入的元素所在的桶不为空且不在迁移元素，则锁住这个桶（分段锁）； （5）如果当前桶中元素以链表方式存储，则在链表中寻找该元素或者插入元素； （6）如果当前桶中元素以红黑树方式存储，则在红黑树中寻找该元素或者插入元素； （7）如果元素存在，则返回旧值； （8）如果元素不存在，整个Map的元素个数加1，并检查是否需要扩容； 添加元素操作中使用的锁主要有（自旋锁 + CAS + synchronized + 分段锁）。 为什么使用synchronized而不是ReentrantLock？ 因为synchronized已经得到了极大地优化，在特定情况下并不比ReentrantLock差。
在2021年3月16日，JDK的迎来了它的一个新版本JDK16，虽然JDK16不是LTS版本，但是作为下一个LTS版本JDK17的先行版本，JDK16为我们带来了17个方面的提升,包括了新的语言特性、新的工具、内存管理的提升等方面。
分箱是一种常见的数据预处理技术有时也被称为分桶或离散化，他可用于将连续数据的间隔分组到“箱”或“桶”中。在本文中，我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。
数据结构是计算机科学中的一个重要概念，它描述了数据之间的组织方式和关系，以及对这些数据的访问和操作。常见的数据结构有：数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆和图。
5. 获得指定分数范围的元素(正序),LIMIToffset count 与SQL中的用法基本相同，即在获得的元素列表的基础上向后偏移offset 个元素
最近有小伙伴推荐我多写写一个增强 pandas 功能的库—— pyjanitor 。他提供了许多实用功能，结合 pandas 使用能够大大提升我们的代码效率，那么我就针对这个库做一个系列教程。
Polars[2]是Pandas最近的转世（用Rust编写，因此速度更快，它不再使用NumPy的引擎，但语法却非常相似，所以学习 Pandas 后对学习 Polars 帮助非常大。
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Pandas是一个受众广泛的python数据分析库。它提供了许多函数和方法来加快数据分析过程。pandas之所以如此普遍，是因为它的功能强大、灵活简单。本文将介绍20个常用的 Pandas 函数以及具体的示例代码，助力你的数据分析变得更加高效。
https://colab.research.google.com/drive/1yWTl2OzOnxG0jCdmeIN8nV1MoX3KQQ_1%3Fusp%3Dsharing
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/33
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