第4章 pandas数据获取 完整参考： 数据导入与预处理-第4章-pandas数据获取 1.1 数据获取 1.1.1 概述 数据经过采集后通常会被存储到Word、Excel、JSON等文件或数据库中...缺失值的常见处理方式有三种：删除缺失值、填充缺失值和插补缺失值，pandas中为每种处理方式均提供了相应的方法。...； 空心圆点表示异常值，该值的范围通常为小于Q1 – 1.5IQR或大于Q3 + 1.5IQR 为了能够直观地从箱形图中查看异常值，pandas中提供了两个绘制箱形图的函数：plot()和boxplot...数据变换的常见处理方式包括： 数据标准化处理 数据离散化处理 数据泛化处理 3.3.1分组与聚合 分组与聚合是常见的数据变换操作 分组指根据分组条件（一个或多个键）将原数据拆分为若干个组；...中可以使用stack()方法实现重塑分层索引操作。
这都是十分繁琐的工作，确实只为了数据可视化我们不需要实现数据可视化的工程编程，这都是数据分析师以及拥有专业的报表工具来做的事情，日常分析的话我们根据自己的需求直接进行快速出图即可，而Pandas正好就带有这个功能...可以绘制箱线图可视化每个列中的值分布。...df.plot.box(vert=False, positions=[1, 4, 5, 6, 8]) 现有接口仍然可以使用DataFrame.boxplot： df.boxplot() 可以使用by关键字参数创建分层箱线图来创建分组...，以及按多个列分组： import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif...带有DataFrame的饼图需要通过y参数或subplots=True指定目标列。当指定y时，将绘制所选列的饼图。如果指定subplots=True，则每个列的饼图都将绘制为subplots。
然后在每个分层的酒精分布中创建一组箱线图。...你能看到任何新的模式吗？ 答案： 首先，让我们在将“malic_acid”分解为问题中描述的分层之前，为酒精含量创建一个箱线图。然后，我们将应用分层并在视觉上进行比较。...例如，我们看到蓝色和橙色箱线图的中位数之间存在相对较大的差异，这两者分别代表了不同的分层，分别表示低和中等范围的“malic_acid”水平。...另一个观察是，蓝色箱线图的范围要大得多（从约11到约14.8），而绿色箱线图的“malic_acid”水平较高，范围较小（从约11.5到约14.4）。 让我们进一步将其分层为一个练习。...数据透视表 数据透视表是分组值的表格表示，它在某些离散类别内聚合数据。让我们看一些示例来了解实际中的数据透视表。
箱形图 5. 瀑布图 6. 漏斗图 7. 股价图 8. 地图 1. 树状图 树状图提供数据的分层视图，并便于识别模式，例如哪些商品是商店的畅销商品。树分支表示为矩形，每个子分支显示为更小的矩形。...旭日图 旭日图非常适合显示分层数据，层次结构的每个级别均通过一个环或圆形表示，最内层的圆表示层次结构的顶级。...不含任何分层数据（类别的一个级别）的旭日图与圆环图类似，但具有多个级别的类别的旭日图显示外环与内环的关系。...旭日图在显示一个环如何被划分为作用片段时最有效，而另一种类型的分层图表树状图适合比较相对大小。...箱型图 箱型图又称盒须图，用于显示数据到四分位点的分布，突出显示平均值和离群值。箱形可能具有可垂直延长的名为“须线”的线条。
np.r_是按列连接两个矩阵，就是把两矩阵上下相加，要求列数相等，类似于pandas中的concat()。...np.c_是按行连接两个矩阵，就是把两矩阵左右相加，要求行数相等，类似于pandas中的merge()。...因此，写入该组中的观察数量是必要的。 27、包点+箱形图 （Dot + Box Plot） 包点+箱形图 （Dot + Box Plot）传达类似于分组的箱形图信息。...在下面的图表中，我为每个项目使用了不同的颜色，但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色，除非您按组对其进行着色。颜色名称存储在下面代码中的all_colors中。...42、带有误差带的时间序列 （Time Series with Error Bands） 如果您有一个时间序列数据集，每个时间点（日期/时间戳）有多个观测值，则可以构建带有误差带的时间序列。
到目前为止，我们主要关注一维和二维数据，分别存储在 Pandas Series和DataFrame对象中。通常，超出此范围并存储更高维度的数据（即由多于一个或两个键索引的数据）是有用的。...不好的方式 假设你想跟踪两个不同年份的州的数据。...更好的方式：Pandas MultiIndex 幸运的是，Pandas 提供了一种更好的方式。...作为额外维度的MultiIndex 你可能会注意到其他内容：我们可以使用带有索引和列标签的简单DataFrame，来轻松存储相同的数据。事实上，Pandas 的构建具有这种等价关系。...类似地，如果你传递一个带有适当元组作为键的字典，Pandas 会自动识别它并默认使用MultiIndex： data = {('California', 2000): 33871648,
优化的数据结构：Pandas提供了几种高效的数据结构，如DataFrame和Series，它们是为了优化数值计算和数据操作而设计的。这些数据结构在内存中以连续块的方式存储数据，有助于提高数据访问速度。...DataFrame的一列就是Series，Series可以转化为DataFrame，调用方法函数to_frame()即可 Series 是 pandas 中的一种数据结构，可以看作是带有标签的一维数组。...索引提供了对 Series 中数据的标签化访问方式。值（Values）： 值是 Series 中存储的实际数据，可以是任何数据类型，如整数、浮点数、字符串等。...利用内置函数：Pandas广泛使用内置函数来执行常见的数据处理任务，如排序、分组和聚合。这些函数通常经过高度优化，能够快速处理大量数据。...我们从基础的Series和DataFrame结构出发，逐步深入到数据的清洗、转换和处理技巧，掌握了一套能够应对多样化数据分析任务的工具箱。
今天简单介绍一下Pandas可视化图表的一些操作，Pandas其实提供了一个绘图方法plot()，可以很方便的将Series和Dataframe类型数据直接进行数据可视化。 1....df.hist('a', bins = 20, alpha=0.5) # df.a.hist(bins = 20, alpha=0.5) 分组 # by 分组 np.random.seed(1)...箱线图又称盒须图、箱型图等，用于显示一组数据分布情况的统计图。...，填充颜色可以很好地突出趋势信息，一般颜色带有透明度会更合适于观察不同序列之间的重叠关系。...其他图表类型 在常见图表中，有密度图和六边形箱型图 绘制过程报错，暂时没有解决（本机环境：pandas1.3.1） 本节主要介绍散点矩形图、安德鲁曲线等，更多资料大家可以查阅官方文档了解 https:/
图1 箱形图 绘制数据中所有房屋的SalePrice的箱线图。箱形图不显示分布的形状，但它们可以更好地了解分布的中心和扩散以及可能存在的任何潜在异常值。...房屋销售价格的箱形图和直方图按有或没有空调分组 trace0 = go.Box( y=df.loc[df['CentralAir'] == 'Y']['SalePrice'], name...分层 从数据集中获取更多信息的另一种方法是将其划分为更小，更均匀的子集，并自己分析这些“层”中的每一个。...图13 现在首先按空调分组，然后按年龄段分组在空调组内。每种方法都突出了数据的不同方面。 还可以通过House年龄和空调共同分层，探索建筑类型如何同时受这两个因素的影响。...图15 异质性和分层 继续探索SalePrice和GrLivArea之间的关系，按BldgType进行分层。
今天简单介绍一下Pandas可视化图表的一些操作，Pandas其实提供了一个绘图方法plot()，可以很方便的将Series和Dataframe类型数据直接进行数据可视化。 1....分组 # by 分组 np.random.seed(1) data = pd.Series(np.random.randn(1000)) data.hist(by=np.random.randint(0...箱线图 箱线图又称盒须图、箱型图等，用于显示一组数据分布情况的统计图。...面积图 面积图又称区域图，是将折线图与坐标轴之间的区域使用颜色填充，填充颜色可以很好地突出趋势信息，一般颜色带有透明度会更合适于观察不同序列之间的重叠关系。...其他图表类型 在常见图表中，有密度图和六边形箱型图 绘制过程报错，暂时没有解决（本机环境：pandas1.3.1） 本节主要介绍散点矩形图、安德鲁曲线等，更多资料大家可以查阅官方文档了解 https:/
1.3 异常值的处理1.3.1 常用的检测方法有3σ原则（拉依达准则）和箱形图1.3.1.1 3σ原则1.3.1.2 箱形图 1.4 更改数据类型1.4.1 在使用构造方法中的 dtype...1.3.1 常用的检测方法有3σ原则（拉依达准则）和箱形图 3σ原则是基于正态分布的数据检洳而箱形图没有什么严格的要求，可以检测任意一组数据， 1.3.1.1 3σ原则 是指假设一组检测数据只含有随机误差... 箱开图是一种用作显示一组数据分散情况的统计图。...names：结果分层索引中的层级的名称。 根据轴方向的不同，可以将堆叠分成横向堆叠与纵向堆叠，默认采用的是纵向堆叠方式。 ...cut()函数会返回一个Categorical对象，我们可以将其看作一组表示 面元名称 的字符串，它包含了分组的数量以及不同分类的名称。
UIC机器学习存储库提供了大量不同的标准机器学习数据集，您可以使用这些数据集来学习和练习应用机器学习，我最常用的数据集是皮马印第安人糖尿病数据集。...每次以不同的方式查看数据时，您都有可能使自己注意到不同方面的信息，并可能会对问题产生不同的见解。 Pandas通过matplotlib模块来提供便捷地建立图像的功能。...您可以点击链接了解更多有关Pandas中数据可视化的知识。 特征分布 第一个容易查看的性质是每个属性的分布情况。 我们首先可以通过箱线图来了解每个属性数值的散布情况。...您可以生成每个属性的直方图矩阵和每个类值的直方图矩阵，如下所示： data.groupby('class').hist() 数据按类属性（两组）分组，然后为每个组中的属性创建直方图矩阵。...我们观察了箱线图和直方图中数据的分布情况、与类属性相比较的属性分布，以及最后在成对散点图矩阵中属性之间的关系。
图3 在mapclassify中我们使用BoxPlot()来为数据实现箱线图分层： import mapclassify as mc # 对各省2020-03-08对应的累计确诊数量进行分层 bp...个数据分配，则第一组有 (n-k+1) 种分配方式，而第一组包含的数字数量 (n_{1}) 确定之后，剩余 (n-n_{1}) 个数据的继续分组又可以视为独立的递归分组过程，因此最终需要考虑的方案个数用公式表达起来有些复杂...看到这，我们就明白了，原始的Jenks Natural Breaks算法虽然很有效，但如果以暴力遍历的方式计算，其复杂度是难以应付日常需求的，为了对其进行优化，以在少量的计算时间内计算出尽可能靠谱的分组结果...图9 可以看到，在这种方式下，数据的分组较为合理，同样将geopandas.GeoDataFrame.plot()中的参数设置为FisherJenks绘制出图10： ?...图22 2.1.10 UserDefined 关于数据分层最后要介绍的是自定义分层，即按照用户输入的分隔点来自由划分数据集，譬如我们按照新浪新闻疫情地图的划分方式： ?
qcut() ： qcut是基于分位数的离散化函数，它试图将bins分成相同的频率组。如果尝试将连续变量划分为五个箱，则每个箱中的观测数量将大致相等。...在这里，我们明确提供了这些箱，并且我们可以清楚地看到每个箱中都有不同数量的观察值。...这就是为什么如果我们有一个带有很多类别的名义类别变量，那么我们更喜欢使用频率编码。 频率编码是一种编码技术，用于将分类特征值编码到相应频率的编码技术。这将保留有关分布值的信息。...注意：我们可以使用pandas dt函数创建新功能的方式有50多种。它取决于问题陈述和日期时间变量（每天，每周或每月的数据）的频率来决定要创建的新变量。...没有传统的方式或类型可以创建新特征，但是pandas具有多种函数，可以使你的工作更加舒适。 我强烈建议你选择任何数据集，并自行尝试所有列出的技术，并在下面评论多少以及哪种方法对你的帮助最大。
：对每个分组应用自定义的聚合函数 transform：对每个分组应用转换函数，返回与原始数据形状相同的结果 rank：计算元素在每个分组中的排名 filter：根据分组的某些属性筛选数据 sum：计算分组的总和...mean：计算分组的平均值 median：计算分组的中位数 min和 max：计算分组的最小值和最大值 count：计算分组中非NA值的数量 size：计算分组的大小 std和 var：计算分组的标准差和方差...describe：生成分组的描述性统计摘要 first和 last：获取分组中的第一个和最后一个元素 nunique：计算分组中唯一值的数量 cumsum、cummin、cummax、cumprod：...：绘制堆积图 pandas.DataFrame.plot.bar：绘制柱状图 pandas.DataFrame.plot.barh：绘制水平条形图 pandas.DataFrame.plot.box：绘制箱线图...cut: 将连续数据划分为离散的箱 period_range: 生成周期范围 infer_freq: 推断时间序列的频率 tz_localize: 设置时区 tz_convert: 转换时区 dt:
结构分析 是在分组以及交叉的基础上，计算各组成部分所占的比重，进而分析总体的内部特征的一种分析方法。 这个分组主要是指定性分组，定性分组一般看结构，它的重点在于占总体的比重。...import numpy import pandas data = pandas.read_csv( 'D:\\PDA\\5.5\\data.csv' ) bins = [ min(...-1, 20, 30, 40, max(data.年龄)+1 ] labels = [ '20岁以及以下', '21岁到30岁', '31岁到40岁', '41岁以上' ] data['年龄分层...'] = pandas.cut( data.年龄, bins, labels=labels ) ptResult = data.pivot_table( values...即得到某一个年龄分层下，男女用户的占比。
我们紧接上回操作，继续来对Pandas的基本操作进行梳理。 ?...分组 # 把宝可梦按Generation分组 df.groupby(['Generation']).count() # 统计每一代的数目 df.groupby(['Generation']).mean(...# 把宝可梦按Generation分组，并统计Speed的和以及均值 df.groupby('Generation')['Speed'].agg([np.sum,np.mean]) ?...绘制箱线图 # 箱线图可以用于离群点的观察测 df.boxplot() ?...参考资料 Pandas官方文档 对于Pandas的基本操作我们就总结到这里，这个数据集还可以用来做机器学习，把宝可梦的类型作为标签来预测，或是把是否是神兽作为标签来做二分类等等，我们下回见。
sns.histplot(x=df.var1, stat="density", bins=20) # 画变量2的频率分布直方图 n_bins = 20 # 获得变量2的分组 heights, bins...箱线图1 # 箱线图1 import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import os os.chdir...1", fontsize=10) plt.show() 箱线图2-带数据点的盒须图 # 箱线图2 import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot...", fontsize=10) plt.show() 箱线图3-横向合须图 # 箱线图3 import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot...4-分组合须图 # 箱线图4 import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import os os.chdir
带有标签的二维数组”。...，包括MultiIndex、Int64Index、DatetimeIndex等 掌握分层索引，可以通过多种方式熟练地创建分层索引。...使用at和iat访问数据 pandas中还可以使用at和iat访问数据，与前两种方式相比，这种方式可以访问DataFrame类对象的单个数据。...1.5.3.2 使用分层索引访问数据 掌握分层索引的使用方式，可以通过[]、loc和iloc访问Series类对象和DataFrame类对象的数据 pandas中除了可以通过简单的单层索引访问数据外，...与单层索引相比，分层索引只适用于[]、loc和iloc，且用法大致相同。 使用[]访问数据 由于分层索引的索引层数比单层索引多，在使用[]方式访问数据时，需要根据不同的需求传入不同层级的索引。
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