在本文中，我们将探讨四种不同的方法来计算 Python 列表中的唯一值。 在本文中，我们将介绍如何使用集合模块中的集合、字典、列表推导和计数器。...方法 1：使用集合 计算列表中唯一值的最简单和最直接的方法之一是首先将列表转换为集合。Python 中的集合是唯一元素的无序集合，这意味着当列表转换为集合时，会自动删除重复值。...生成的集合unique_set仅包含唯一值，我们使用 len（） 函数来获取唯一值的计数。 方法 2：使用字典 计算列表中唯一值的另一种方法是使用 Python 中的字典。...计数器类具有高效的计数功能和附加功能，使其适用于高级计数任务。在选择适当的方法来计算列表中的唯一值时，请考虑特定于任务的要求，例如效率和可读性。...结论 总之，计算列表中唯一值的任务是 Python 编程中的常见要求。在本文中，我们研究了四种不同的方法来实现这一目标：利用集合、使用字典、利用列表理解和使用集合模块中的计数器。
produce conflicting and overly-optimistic AUPRC values》的文章，比较了常用软件工具在基因组学研究中的计算结果，发现产生的 AUPRC 值之间存在冲突和过度乐观的情况...研究发现，这些工具计算出的 AUPRC 值对分类器的排名不同，并且有些工具产生了过于乐观的结果。...引言 在计算生物学中，许多问题可以被表述为二元分类问题，目标是推断一个实体（例如，一个细胞）是否属于目标类别（例如，一种细胞类型）。...工具产生的 AUPRC 值的不一致性和对比鲜明的分类器排名：作者将这些工具应用于四个现实场景中的分类器评估，并发现不同的工具和它们的问题影响了PRC分析的实践。...例如，在 COVID-19 研究数据的分析中，10 个工具产生了6个不同的 AUPRC 值，范围从 0.416 到 0.684。
在本章中，您将学习如何： 使用一个或多个键（以函数、数组或 DataFrame 列名的形式）将 pandas 对象分成片段 计算组摘要统计信息，如计数、均值或标准差，或用户定义的函数 应用组内转换或其他操作...这里重要的是，数据（一个 Series）已经通过在组键上拆分数据进行聚合，产生了一个新的 Series，现在由 key1 列中的唯一值进行索引。...两个datetime值之间的差异（以天，秒和微秒计） tzinfo 存储时区信息的基本类型 在字符串和日期时间之间转换 您可以使用str或strftime方法对datetime对象和 pandas 的...唯一的要求是函数从数组的每个部分产生一个单一值（一个减少）。例如，虽然我们可以使用rolling(...).quantile(q)计算样本分位数，但我们可能对特定值在样本中的百分位数感兴趣。...在接下来的章节中，我们将展示如何开始使用建模库，如 statsmodels 和 scikit-learn。 对于closed和label的默认值选择可能对一些用户来说有点奇怪。
聚合的结果是每列在组中的一个标量值，或者至少被视为这样。例如，产生值组中每列的总和。...方法 描述 any() 计算组中任何值是否为真 all() 计算组中所有值是否为真 count() 计算组中非 NA 值的数量 cov() * 计算组的协方差 first() 计算每个组中首次出现的值...() 计算每个组的中位数 min() 计算每个组中的最小值 nunique() 计算每个组中唯一值的数量 prod() 计算每个组中值的乘积 quantile() 计算每个组中值的给定分位数 sem()...() 计算每个组的中位数 min() 计算每个组中的最小值 nunique() 计算每个组中唯一值的数量 prod() 计算每个组中值的乘积 quantile() 计算每个组中值的给定分位数 sem()...rank() 计算每个组内每个值的排名 shift() 在每个组内上下移动值 此外，将任何内置聚合方法作为字符串传递给transform()（请参见下一节）将在组中广播结果，产生一个转换后的结果。
用于标签编码的replace() pandas中的replace函数动态地将当前值替换为给定值。新值可以作为列表，字典，series，str，float和int传递。...我们不喜欢独热编码的主要原因有两个。 首先，它不必要地增加了尺寸，并且随着尺寸的增加，计算时间也会增加。另一个原因是独热编码二进制变量的稀疏性增加。变量的最大值为0，这会影响模型的性能。...在这里，在Big Mart Sales数据中，我们将对Item_Type变量使用频率编码，该变量具有16个唯一的类别。...但是，如果你强调日期，则会发现你还可以计算一周中的某天，一年中的某个季度，一年中的某周，一年中的某天等等。我们可以通过这一日期时间变量创建的新变量的数量没有限制。...仅通过单个日期时间变量，我们就可以创建六个新变量，这些变量在模型构建时肯定会非常有用，这并不奇怪。 注意：我们可以使用pandas dt函数创建新功能的方式有50多种。
处理较大的数据时，此问题可能会产生可笑的错误结果。 准备 在此秘籍中，我们添加了两个较大的序列，它们的索引只有几个唯一值，但顺序不同。 结果将使索引中的值数量爆炸。...此秘籍中所有序列的长度都已输出，我们清楚地看到series_add现已爆炸超过一百万个值。 索引中的每个唯一值都会产生笛卡尔积，因为索引并不完全相同。...我们在步骤 2 中找到每列的最大值。在这里，需要谨慎，因为 Pandas 会默默地丢弃无法产生最大值的列。.../img/00195.jpeg)] 正确放置在垂直列中的唯一变量是Group。...Pandas 会迫使您做更多的工作来获得相同的绘图。 在第 4 步中，我们必须使用value_counts方法预先计算垃圾箱的高度。
数据 为了说明这是如何工作的，让我们假设我们有一个简单的数据集，它有一个datetime列和几个其他分类列。您感兴趣的是某一列(“类型”)在一段时间内(“日期”)的汇总计数。...pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x7fc04f3b9cd0> """ 以上代码来自pandas的doc文档 在上面的代码块中...好的一方面是，Plotly能够产生出色的可视化效果，并与HTML集成。从不好的是，在单图和混合图之间切换时，语法可能会非常混乱。...代替由点按时间顺序连接的点，我们有了某种奇怪的“ z”符号。 运行中的go.Scatter（）图，但未达到预期。点的连接顺序错误。下面图形是按日期对值进行排序后的相同数据。...读取和分组数据 在下面的代码块中，一个示例CSV表被加载到一个Pandas数据框架中，列作为类型和日期。类似地，与前面一样，我们将date列转换为datetime。
以加法为例，它会匹配索引相同（行和列）的进行算术运算，再将索引不匹配的数据视作缺失值，但是也会添加到最后的运算结果中，从而组成加法运算的结果。...在多数情况下，对时间类型数据进行分析的前提就是将原本为字符串的时间转换为标准时间类型。pandas 继承了 NumPy 库和 datetime 库的时间相关模块，提供了 6 种时间相关的类。...： 拼接后的数据可以看到数据的来源 拼接的时候需要删除默认的整数标签 join 或者 merge 方法实现的其实是表的横向拼接，需要纵向拼接时的情况 df 的拼接是从 numpy 的拼接引入的，选择沿着不同的轴进行匹配会产生不同的结果...) 行列值的重塑（数据透视long→wide） 这部分主要介绍的是 pivot 函数，pivot 函数实现的是数据从长的形式向宽的形式的转换，一般意义上来说，我们认为存储在 csv 或者数据库中的文件属于长的格式...有的时候分割变量也会借助分位数进行分割，这个时候就要用到与 pd.cut()类似的 pd.qcut()方法，若传入 bins 为一个整数，则表示等分的区间个数，若传入的为一个值在 0-1 的列表，则会根据列表进行划分
，并将该列命名为y，m，同时计算该组的销售量 group()函数分组但不汇总，groups分组同时汇总。...建立索引时假定记录的主键唯一，否则出错。...通过关联字段x 和 y 将P 的记录按照A 对齐。对着排列P计算y的值，计算结果和A中的x的值相等则表示两者对齐。这里是当前产品的出入库记录与B5中的时间序列对齐。...(),将DATE字段转换为pandas的datetime类型。...另外python中的merge函数不支持差集计算（或许其他函数支持），造成在第四例中特别麻烦。python pandas的dataframe结构是按列进行存储的，按行循环时就显得特别麻烦。
当然： 应用于较大时间框架的指标将产生较少的条 平台也将考虑以下内容 较大时间框架的最小周期 最小周期可能会导致在策略添加到 Cerebro 之前需要消耗几个数量级的较小时间框架的数据。...如果只考虑较小的时间框架： next将在 10 个条之后首先被调用，这是简单移动平均需要产生值的时间 注意 请记住，策略监视创建的指标，并且只有在所有指标都产生值时才调用next。...理由是最终用户已经添加了指标以在逻辑中使用它们，因此如果指标尚未产生值，则不应进行任何逻辑 但在这种情况下，较大的时间框架（每周）会延迟调用next，直到每周数据的简单移动平均产生值为止，这需要…...这是将时间框架混合并（在这种情况下仅有一个）指标应用于较大时间框架的自然副作用。 较大时间框架的简单移动平均值在消耗 5 个日间条时产生 5 倍相同的值。...目前为止，backtrader 还没有实现任何跟踪观察者值并将它们存储到文件中的机制。最好的方法是： 在策略的 start 方法中打开一个文件。 在策略的 next 方法中写入值。
如以上述数据集，同一cust_no对应多条记录，通过对cust_no(客户编号)做分组聚合，统计C1字段个数、唯一数、平均值、中位数、标准差、总和、最大、最小值，最终得到按每个cust_no统计的C1平均值...# 以cust_no做聚合，C1字段统计个数、唯一数、平均值、中位数、标准差、总和、最大、最小值 df.groupby('cust_no').C1.agg(['count','nunique','mean...group): return sum(group**2) df.groupby('cust_no').C1.apply(x2_sum) 3.2 转换方式 转换方式是指对字段间做加减乘除等运算生成数据特征的过程...自动化特征工程是通过Fearturetools等工具，从一组相关数据表中自动生成有用的特征的过程。对比人工生成特征会更为高效，可重复性更高，能够更快地构建模型。...# df1为原始的特征数据 df1 = df.drop('label',axis=1) # df2为客户清单(cust_no唯一值) df2 = df[['cust_no']].drop_duplicates
“by”参数可以使用字符串，也可以是列表，ascending 的参数也可以是单个值或者列表 ascending 默认值是 True 列中的每行上的 apply 函数 在前一篇的增加列的部分，根据风速计算人体感觉是否舒适...SQL 一样的连接，内联，外联，左联，右联 作为我们的示例数据，可以唯一标识一行的就是 Datatime 列 merged_df = df_1.merge(df_2, how='left', on='...datetime') 在 DataFrame 中查找 NaN 每行有多少 NaN，df.isnull().sum() Dataframe 中 NaN 的总数，上面统计出来的数量求和，df.isnull(...).sum().sum() 分组 Group By 分组在数据统计的时候经常使用。...特别是统计数量、计算和、求平均值，等等。
pandas 数据清洗 1. 去除 NaN 值 在Pandas的各类数据Series和DataFrame里字段值为NaN的为缺失数据，不代表0而是说没有赋值数据，类似于python中的None值。...数据的缺失有很多原因，缺失不是错误、无效，需要对缺失的数据进行必要的技术处理，以便后续的计算、统计。 可以通过numpy 模块的 nan 得到NaN 值。...fillna() fillna 方法可以将df 中的nan 值按需求填充成某值 # 将NaN值用0填充 df.fillna(0,inplace = True) # inplace 指明在原对象上直接修改...，会从最近的那个非NaN值开始将之后的位置全部填充，填充的数值为列上保留数据的最大值最小值之间的浮点数值。...pandas 时间序列 时间序列数据在金融、经济、神经科学、物理学里都是一种重要的结构化的数据表现形式。
那么在不升级计算机配置的前提下，我们要怎么解决内存不足的问题呢？...了解子类型 正如前面介绍的那样，在底层，Pandas 将数值表示为 NumPy ndarrays，并将它存储在连续的内存块中。该存储模型消耗的空间较小，并允许我们快速访问这些值。...你可以看到，存储在 Pandas 中的字符串的大小与作为 Python 中单独字符串的大小相同。 使用分类来优化对象类型 Pandas 在 0.15版引入了 Categoricals （分类）。...当对象列中少于 50% 的值时唯一对象时，我们应该坚持使用 category 类型。但是如果这一列中所有的值都是唯一的，那么 category 类型最终将占用更多的内存。...因此，将其转换为 datetime 时，内存的占用量会增加一倍，因为 datetime 的类型是 64 位。无论如何，将其转换成 datetime 是有价值的，因为它将让时间序列分析更加容易。
默认值是 True 列中的每行上的 apply 函数 在前一篇的增加列的部分，根据风速计算人体感觉是否舒适，为了功能的演示，在这里使用 DataFrame 的 apply 方法，他会在指定列的每个值上执行...) 基于索引关键字合并 Pandas 还提供了像 SQL 一样的连接，内联，外联，左联，右联 作为我们的示例数据，可以唯一标识一行的就是 Datatime 列 merged_df = df_1.merge...(df_2, how='left', on='datetime') 在 DataFrame 中查找 NaN 每行有多少 NaN，df.isnull().sum() Dataframe 中 NaN 的总数...，上面统计出来的数量求和，df.isnull().sum().sum() 分组 Group By 分组在数据统计的时候经常使用。...特别是统计数量、计算和、求平均值，等等。
2）极值、缺失值的处理方法 3）标准化与归一化的处理 4）Category变量的编码方式 5）变量分箱的常用方式 6）IV值的计算与经验判断 7）WOE的计算， WOE编码 8）交叉验证的策略与评价...，交叉验证获取优化的超参数，在train set上fit， 在test set上predict， 评估模型的优劣 4.4 CASE： 银行客户流失预警模型 资料地址：http://www.chinahadoop.cn...， 用y变量在这个category变量的某一类中的比率来代替这一类的取值。...如： city=’guangzhou’ city=’nanjing’ 用isGuangzhou， isNanjing这两个变量来替换掉city这个变量 第三种做法，用category变量的某一类在样本中的出现次数来代替...计算每个剩下来的变量的IV值， WOE值 B： 取IV>= 0.02的所有变量 C： 生成变量对， 计算变量对之间的相关系数，如果相关系数大于某个阈值（取0.8）， 则变量对里面选IV值高的那个变量入模
image.png 5.8 缺失值处理 缺失值数据在大部分数据分析应用中都很常见，pandas的设计目标之一就是让缺失数据的处理任务尽量轻松。 pandas对象上的所有描述统计都排除了缺失数据。...Pandas中的时间序列 不管在哪个领域中（如金融学、经济学、生态学、神经科学、物理学等），时间序列数据都是一种重要的结构化数据形式。在多个时间点观察或者测量到的任何事物都是可以形成一段时间序列。...image.png 使用datetime模块中的striptime方法，需要2个参数，第1个参数是字符串，第2个参数是字符串格式。方法返回值的数据类型是datetime对象。...image.png 7.3 Pandas中的时间序列 pandas通常是用于处理成组日期的，不管这个日期是DataFrame的轴索引还是列。to_datetime方法可以解析多种不同的日期表示形式。...pandas库中的date_range方法可以产生时间日期索引，关键字periods可以指定有多少天。 ? image.png
多表操作 merge合并 pandas.merge可根据一个或多个键将不同DataFrame中的行合并起来 pd.merge(left, right)# 默认merge会将重叠列的列名当做键，即how...left和right的key值并集的行的dataframe pd.merge(left_frame, right_frame, on='key', how='left')#产生以left_frame的...key所有值为行的dataframe，right_frame中的key没有该值的话那些列数据为NaN pd.merge(left_frame, right_frame, on='key', how='...concat 轴向连接 pandas.concat可以沿着一条轴将多个表对象堆叠到一起：因为模式how模式是“outer” # 默认 axis=0 上下拼接，列column重复的会自动合并 pd.concat...GroupBy的mean()，sum()，size()，count()等方法,索引为key1列中的唯一值 In [128]: grouped.sum() Out[128]: key1 a 8 b
业界有很多免费的脚本语言都适合进行数据准备工作，其中Python Pandas具有多种数据源接口和丰富的计算函数，受到众多用户的喜爱；esProc SPL作为一门较新的数据计算语言，在语法灵活性和计算能力方面也很有特色...Pandas没有真正的记录对象，这在某些场景下会带来方便，但也提高了理解难度，编码时缺乏直观感。...，除了行号，Pandas和SPL还提供了其他种类的索引，以及对应的查询函数，包括唯一值的哈希索引，有序值的二分查找索引。...SPL的计算函数也很丰富，包括：遍历循环.()、过滤select、排序sort、唯一值id、分组group、聚合max\min\avg\count\median\top\icount\iterate、关联...计算同期比时，Pandas用shift函数进行整体移行，从而间接达到访问“上一条记录”的目的，再加上要处理零和空值等问题，整体代码就更长了。
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