在 PHP 中如果要交换两个变量的值，一般使用中间临时变量来处理，比如： $tmp = $x; $x = $y; $y = $tmp; 比如上面交换临时变量 x 和 y 的值，就要用到临时变量 其实可以是用...PHP 函数 list 来处理： list($x,$y) = array($y, $x); 这样一行代码就简洁得多了，如果使用 PHP 7.1 及以上的版本，还可以使用短数组语法（[]）： [$x,
03 Pandas的基本功能 Pandas常用的基本功能如下： 从Excel、CSV、网页、SQL、剪贴板等文件或工具中读取数据； 合并多个文件或者电子表格中的数据，将数据拆分为独立文件； 数据清洗，如去重...3、读取数据 了解了数据集的意义后，我们将数据读取到Pandas里，变量名用df（DataFrame的缩写，后续会介绍），它是Pandas二维数据的基础结构。...这样就把数据读取到变量df中，输入df看一下内容，在Jupyter Notebook中的执行效果如图2所示。...注意，这里并没有修改原Excel，从我们读取数据后就已经和它没有关系了，我们处理的是内存中的df变量。 将name建立索引后，就没有从0开始的数字索引了，如图4所示。 ?...df.mean() # 返回所有列的均值 df.mean(1) # 返回所有行的均值，下同 df.corr() # 返回列与列之间的相关系数 df.count() # 返回每一列中的非空值的个数
',inplace=True) 代码中subset对应的值是列名，表示只考虑这两列，将这两列对应值相同的行进行去重。...默认值为subset=None表示考虑所有列。 keep='first'表示保留第一次出现的重复行，是默认值。...() # 根据分组结果，计算每个分组下的最大值 grouped.mean() grouped.size() grouped.describe() grouped.sum() 所以我们的分组汇总过程就应该这么写...虽然已经成功提取到了数据但是依旧有一个问题，并不是每天数据都是完整的，在疫情刚开始的时候，很多大洲并没有数据，这会导致绘图时的不便，而在之前的缺失值处理的文章中我们已经详细的讲解了如何处理缺失值。...关于pandas中其他语法我们会在以后的技术解析文章中慢慢探讨，最后彩蛋时间，有没有更省事的获取历史数据的办法？
describe 函数输出： df.describe(include='all') 注意我使用了describe 函数的 include 参数设置为"all"，强制 pandas 包含要包含在摘要中的数据集的所有数据类型...该Overview包括总体统计的。这包括变量数（数据框的特征或列）、观察数（数据框的行）、缺失单元格、缺失单元格百分比、重复行、重复行百分比和内存中的总大小。...变量 报告的这一部分详细分析了数据集的所有变量/列/特征。显示的信息因变量的数据类型而异。 数值变量 对于数值数据类型特征，可以获得有关不同值、缺失值、最小值-最大值、平均值和负值计数的信息。...计数图是一个基本的条形图，以 x 轴作为列名，条形的长度代表存在的值的数量（没有空值）。类似的还有矩阵和树状图。 5. 样本 此部分显示数据集的前 10 行和最后 10 行。 如何保存报告？...，我们一起了解了一个新工具“Pandas Profiling”——从 Pandas DataFrame 生成报告的一站式解决方案。
中读取了两列构成新的DataFrame。...有个问题，直接使用describe方法只能统计数值类的列，对于字符类的变量没有统计。加个参数就行。...frame1.describe(include=['O']) 3 缺失值处理 pandas 对缺失值一般填充NAN。...#以0填充缺失值 frame1.fillna(0) #丢掉任何包含NAN的行 frame1.dropna() #删除全为nan的行 frame1.dropna(how="all") 二 应用篇 1 数据读取...大家可以在附件获取到数据。
这包括确定特定预测变量的范围，识别每个预测变量的数据类型以及计算每个预测变量的缺失值的数量或百分比等步骤。 pandas库为EDA提供了许多非常有用的功能。...为了更好地指导在这些个性化调整过程中的重点，需要知道从哪里开始以及要关注什么。这是pandas-profiling的用武之地。...对于分类变量，仅进行微小更改： 分类变量'Sex'的输出 pandas-profiling不是计算均值，最小值和最大值，而是计算分类变量的类计数。...由于'Sex'是一个二元变量，只找到两个不同的计数。 想知道pandas-profiling究竟是如何计算它的输出的。源代码可以在GitHub上找到。...相关性和样本 在每个特定变量的EDA下，pandas-profiling将输出Pearson和Spearman相关矩阵。 Pearson相关矩阵输出 可以在生成报告的初始代码行中设置一些相关阈值。
/allvisit/', headers=headers) 设置请求头User-Agent，模拟浏览器发送请求 使用requests.get()方法发送GET请求，获取网页内容，并将结果保存在resp变量中...，分别保存在types、names、authors、counts、nums变量中 构建数据结构 datas = [] for t, name, author, count, num in zip(types...df.describe() df.groupby('类型').count() 使用describe()方法对数据进行统计描述，包括计数、均值、标准差、最小值、最大值等 使用groupby()方法按'...语法提取网页中的推荐数数据 datas = [] # 创建一个空列表，用于存储提取到的数据 for t, name, author, count, num in zip(types, names,...df.describe() # 使用describe()方法获取数据的统计描述信息 df.groupby('类型').count() # 使用groupby()方法按照类型列进行分组，然后使用count
本文将为您介绍如何在Python中实现高效的数据处理与分析，以提升工作效率和数据洞察力。 1、数据预处理： 数据预处理是数据分析的重要步骤，它包括数据清洗、缺失值处理、数据转换等操作。...例如，使用drop_duplicates()函数去除重复值，使用dropna()函数删除包含缺失值的行或列等。...以下是一些常见的数据分析技巧： 数据统计：使用pandas库的describe()函数可以生成关于数据的统计信息，包括均值、标准差、百分位数等。...['age'].describe() print(statistics) 数据聚合：使用pandas库的groupby()函数可以根据某个变量进行分组，并进行聚合操作，如求和、平均值等。...在本文中，我们介绍了如何在Python中实现高效的数据处理与分析。从数据预处理、数据分析和数据可视化三个方面展开，我们学习了一些常见的技巧和操作。
一、描述性统计 想拿一个简单的数据试试手，翻到了一份我国2012-2015年季度GDP的数据，如下表（单位：万亿）， ? 想整理到DataFrame中，如何处理？...描述性统计 pandas除了加总，还可以利用 .describe() 得到每列的各种描述性分析： ? 当然，除了用 .describe() 还可以自己用函数来得到，比如： ?...丢弃缺失值 两种方法可以丢弃缺失值，比如第四天的日记中使用的的城市人口数据： ? 将带有缺失的行丢弃掉： ? 这个逻辑是：“一行中只要有一个格缺失，这行就要丢弃。”...这个例子中索引有两层，国家和年份，来学习一些简单的操作。 1. 用层次索引选取子集： ? ? 选取多个子集呢？ ? 2. 自定义变量名 自定义变量名的好处很多，可以更方便的对数据进行选择。...从我多年统计师从业经验来看，学会了如何跳过行，也要学如何读取某些行，使用 nrows=n 可以指定要读取的前n行，以数据 ? 为例： ? 2.
这将我们引向另一个重点：Vaex只会在需要时遍历整个数据集，并且会尝试通过尽可能少的数据传递来做到这一点。 无论如何，让我们从极端异常值或错误数据输入值开始清除此数据集。...一个很好的方法是使用describe方法对数据进行高级概述，其中显示了样本数、缺失值数和每一列的数据类型。如果列的数据类型为数字，则还将显示平均值、标准偏差以及最小值和最大值。...你能想象在纽约市被困出租车中超过3个小时吗？无论如何，我们要保持开放的态度，并考虑所有花费时间少于3小时的行程： ? 现在，让我们研究出租车的平均速度，同时选择一个合理的数据范围： ?...从describe方法的输出中，我们可以看到在fare_amount，total_amount和tip_amount列中有一些疯狂的异常值。对于初学者，任何这些列中的任何值都不应为负。...如果你对探索本文中用到的数据集感兴趣，可以直接在 S3 中配合 Vaex 使用它，请参阅完整的 Jupyter notebook 了解如何实现。
原理 pandas有个很管用的.describe()方法，它替我们做了大部分的工作。...names参数指定为True，意味着变量名存于第一行。最后，usecols参数指定文件中哪些列要存进csv_read对象。...不过这里还是有一个陷阱：所有的观测值被选出的概率相同，可能我们得到的样本中，变量的分布并不能代表整个数据集。...然后，我们可以分别计算出各卧室数目下的比例，乘上strata_cnt变量，就得到了各自的记录条数。.value_counts()方法返回的是指定列（例子中的beds）中，每个值的数目。...要保证精确度，我们训练和测试不能用同样的数据集。 本技法中，你会学到如何将你的数据集快速分成两个子集：一个用来训练模型，另一个用来测试。 1.
默认情况下，它只计算数值数据的主统计信息。结果用pandas数据帧表示。 data.describe() ? b） 添加其他非标准值，例如“方差”。...正如预期的那样，它将只显示数值数据的统计信息。 data.corr()默认情况下的皮尔逊相关性 ? J） 所选变量（示例中为“Survived”）与其他变量之间的相关性。...在这种情况下，从第4行到第10行选择年龄大于或等于10岁的乘客。 data.loc[4:10, ['Age']] >= 10 ? g） 在某些条件下使用loc选择特定值。...g） 选择其他值。 从第6行到第12行，最后一列。 data.iloc[6:13, -1] 第3列和第6列的所有行。 data.iloc[:, [3,6]] 7、28、39行，从第3列到第6列。...data.dropna(axis=0, inplace=True) #从行中删除nan data.isnull().values.any() #是否有丢失的数据？
这将我们引向另一个重点：Vaex只会在需要时遍历整个数据集，并且会尝试通过尽可能少的数据传递来做到这一点。 无论如何，让我们从极端异常值或错误数据输入值开始清除此数据集。...一个很好的方法是使用describe方法对数据进行高级概述，其中显示了样本数、缺失值数和每一列的数据类型。如果列的数据类型为数字，则还将显示平均值、标准偏差以及最小值和最大值。...目前，我们将以此为起点，根据行程距离消除极端离群值： 出行距离一列中存在极端异常值，这也是研究出行时间和出租车平均速度的动机。...从describe方法的输出中，我们可以看到在fare_amount，total_amount和tip_amount列中有一些疯狂的异常值。对于初学者，任何这些列中的任何值都不应为负。...如果你对探索本文中用到的数据集感兴趣，可以直接在 S3 中配合 Vaex 使用它，请参阅完整的 Jupyter notebook 了解如何实现。
在实际的工作中，我们可能需要处理的是一系列的数值型数据框，如何将这个函数应用到数据框中的每一列呢？可以使用apply函数，这个非常类似于R中的apply的应用方法。...左连接中，没有Score的学生Score为NaN 缺失值处理 现实生活中的数据是非常杂乱的，其中缺失值也是非常常见的，对于缺失值的存在可能会影响到后期的数据分析或挖掘工作，那么我们该如何处理这些缺失值呢...常用的有三大类方法，即删除法、填补法和插值法。 删除法 当数据中的某个变量大部分值都是缺失值，可以考虑删除改变量；当缺失值是随机分布的，且缺失的数量并不是很多是，也可以删除这些缺失的观测。...替补法 对于连续型变量，如果变量的分布近似或就是正态分布的话，可以用均值替代那些缺失值；如果变量是有偏的，可以使用中位数来代替那些缺失值；对于离散型变量，我们一般用众数去替换那些存在缺失的观测。...默认情况下，dropna会删除任何含有缺失值的行 删除所有行为缺失值的数据 import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1,2,3
需要说明的是，上表中从左上角至右下角的对角线上的数值都为1，这个1其实没有什么实际意义，因为它表示的是变量自身与自身的皮尔逊相关系数,自然是1。...前面通过直接观察法得出的结论是比较准确的。- 第2行代码中的read_excel()是pandas模块中的函数，用于读取工作簿数据。...举一反三 求单个变量和其他变量间的相关性 代码文件：求单个变量和其他变量间的相关性.py - 数据文件：相关性分析.xlsx import pandas as pd df=pd.read_excel(r'C...- 第10～14行代码中的describe()是pandas模块中DataFrame对象的函数，用于总结数据集分布的集中趋势，生成描述性统计数据。该函数的语法格式和常用参数含义如下。...知识延伸 第8行代码中的cut()是pandas模块中的函数，用于对数据进行离散化处理，也就是将数据从最大值到最小值进行等距划分。该函数的语法格式和常用参数含义如下。
对于分类变量，我们可以使用独热编码（One-Hot Encoding）将其转换为数值型数据。 数据特征工程则是为了从原始数据中提取出更多有用的信息，以提高模型的性能。...dropna()方法用于删除含有缺失值的行。 【例】当某行或某列值都为NaN时,才删除整行或整列。这种情况该如何处理? 关键技术: dropna()方法的how参数。...本小节后续案例中所用的df数据如下，在案例中将不再重复展示。 【例】使用近邻填补法，即利用缺失值最近邻居的值来填补数据，对df数据中的缺失值进行填补,这种情况该如何实现?...本节主要从重复值的发现和处理两方面进行介绍。 本节各案例所用到的df数据如下,在各案例的代码展示中将不再重复这部分内容。 【例】请使用Python检查df数据中的重复值。...从运行结果中可以看出,对s1索引重置后,数据中出现了缺失值。
Hmisc::describe(diamonds[myvars]) #可输出变量与观测值个数、缺失值与唯一值个数、均值与分位数，五最大值最小值。 ?...psych::describe(diamonds[myvars]) #可以计算非缺失值的数量、平均值、标准差、中位数、截尾均值、绝对中位差、最小值、最大值、值域、偏度、峰度和平均值的标准误。 ?...Python: 关于Python中的变量与数据描述函数，因为之前已经介绍过一些基础的聚合函数，这里仅就我使用最多的数据透视表和交叉表进行讲解：Pandas中的数据透视表【pivot_table】和交叉表...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...以上透视表是针对数值型变量的分组聚合，那么针对类别型变量则需要使用pandas中的交叉表函数进行列表分析。
在本章中，您将学习如何从数据帧中选择一个数据列，该数据列将作为序列返回。 使用此一维对象可以轻松显示不同的方法和运算符如何工作。 许多序列方法返回另一个序列作为输出。...准备 此秘籍将数据帧的索引，列和数据提取到单独的变量中，然后说明如何从同一对象继承列和索引。...步骤 2 返回得分最高的 100 部电影。 我们可以将该中间结果另存为自己的变量，但是，我们在步骤 3 中将nsmallest方法链接到该变量，该方法恰好返回五行，按budget排序。...它们能够独立且同时选择行或列。 准备 此秘籍向您展示如何使用.iloc和.loc索引器从数据帧中选择行。....jpeg)] 请注意，前面的数据帧中的第三，第四和第五行中的所有值是如何丢失的。
未来的版本中将提高到3.6，在不管什么时候开始学习，可以选择使用最新版的Python和Pandas。...Pandas常用操作 查看数据 在更多的时候，做数据分析，往往会从外部读取数据，常用的读取从excel表格数据，DataFrame可以便捷的去读excel数据。...我们在5.1.4中已经抓取到了豆瓣TOP250的电影信息，并且将信息保存为movie.xlsx。以下示例中均是采用movie.xlsx文件的内容，读者可以先按照5.1.4小节的方法将数据抓取到本地。...iloc中i的意思是指integer，所以它只接受整数作为参数。数值都是index的值，从0开始，即0表示第一行。...当然可以反过来，只不过需要在by参数列表中，更换下排序列的顺序。 6.2.4 Pandas缺失值处理 有时候我们拿到的原始数据的质量并不好，有很多缺失值，这是很正常的情况。
Pandas连续剧又来啦，在我们之前两篇文章中， 超详细整理！...，今天继续为大家带来三大类实用操作： 基本数据处理与转换 简单汇总&分析数据 与pandas相得益彰的实用工具 基本数据处理与转换 在了解如何选取想要的数据以后，你可以通过这节的介绍来熟悉pandas...一行描述数值栏位 当你想要快速了解DataFrame里所有数值栏位的统计数据（最小值、最大值、平均和中位数等）时可以使用describe函数： 你也可以用取得想要关注的数据一节的技巧来选取自己关心的统计数据...让我们再次拿出Titanic数据集： 你可以将所有乘客（列）依照它们的Pclass栏位值分组，并计算每组里头乘客们的平均年龄： 你也可以搭配刚刚看过的describe函数来汇总各组的统计数据： 你也可以依照多个栏位分组...对时间数据做汇总 给定一个跟时间相关的DataFrame： 你可以用resample函数来一招不同时间粒度汇总这个时间DataFrame： 此例中将不同年份（Year）的样本分组，并从每一组的栏位A中选出最大值
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