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『数据分析』pandas计算连续行为天数的几种思路

类似需求在去年笔者刚接触pandas的时候也做过《利用Python统计连续登录N天或以上用户》，这里我们可以用同样的方法进行实现。...图2：akshare数据预览 由于我们只需要用到aqi，并按照国际标准进行优良与污染定级，这里简单做下数据处理如下：（后台直接回复0427获取的数据是处理后的数据哈） import pandas as...{x.max()}', # 求起止日期 '空气质量':"count", # 求连续天数 }).nlargest(5,'空气质量') # 取 空气质量 字段最大的前5组数据 ?...解法1：利用循环创建辅助列 创建一个辅助列，辅助列的值按照以下思路创建函数获取 如果空气质量为优良，则辅助列值+1；若当前空气质量和上一日不同，则辅助列值也+1 以上均不满足，则辅助列值不变 last...图10：思路2的解法2小明哥结果 以上就是本次全部内容，其实我们在日常工作生活中还可能遇到类似场景如：计算用户连续登录天数、计算用户连续付费天数、计算南方梅雨季节连续下雨天数等等！

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利用Python统计连续登录N天或以上用户

第四步，计算差值 这一步是辅助操作，使用第三步中的辅助列与用户登录日期做差值得到一个日期，若某用户某几列该值相同，则代表这几天属于连续登录 因为辅助列是float型，我们在做时间差的时候需要用到to_timedelta...='d') #计算登录日期与组内排序的差值（是一个日期） ?...第六步，计算每个用户连续登录最大天数 这里用到的是sort_values和first方法，对每个用户连续登录天数做组内排序（降序），再取第一个值即为该用户连续登录最大天数 data = data.sort_values...补充 当我们计算出每个用户在周期内的每个连续登录天数后，想计算连续登录N天或以上玩家清单就非常方便了，条件筛选即可。 同时，也可以自由计算连续登录最大天数 各玩家数等等。...['role_id']).rank() #分组排序 df['date_sub'] = df['@timestamp'] - pd.to_timedelta(df['辅助列'],unit='d') #计算登录日期与组内排序的差值

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数据导入与预处理-课程总结-04~06章

na_df.isna() # 计算每列缺失值的总和 na_df.isnull().sum() # 看看缺失值所在的行 na_df[na_df.isnull().T.any()] # 删除缺失值 -...1. 3σ原则 3σ原则，又称为拉依达原则，它是先假设一组检测数据只含有随机误差，对该组数据进行计算处理得到标准偏差，按一定概率确定一个区间，凡是超过这个区间的误差不属于随机误差而是粗大误差，含有粗大误差范围内的数据...ignore_index：是否忽略索引，可以取值为True或False（默认值）。若设为True，则会在清除结果对象的现有索引后生成一组新的索引。...连续数据又称连续变量，指在一定区间内可以任意取值的数据，该类型数据的特点是数值连续不断，相邻两个数值可作无限分割。...='raise', ordered=True) x：表示面元划分的连续数据，可以取值为一维数组或Series类对象。

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一文介绍特征工程里的卡方分箱，附代码实现

四、卡方检验实例 某医院对某种病症的患者使用了A，B两种不同的疗法，结果如表1，问两种疗法有无差别？ 表1 两种疗法治疗卵巢癌的疗效比较 ? 可以计算出各格内的期望频数。...它主要包括两个阶段：初始化阶段和自底向上的合并阶段。 1、初始化阶段： 首先按照属性值的大小进行排序（对于非连续特征，需要先做数值转换，比如转为坏人率，然后排序），然后每个属性值单独作为一组。...2、合并阶段： （1）对每一对相邻的组，计算卡方值。 （2）根据计算的卡方值，对其中最小的一对邻组合并为一组。...值得注意的是，小编之前发现有的实现方法在合并阶段，计算的并非相邻组的卡方值（只考虑在此两组内的样本，并计算期望频数），因为他们用整体样本来计算此相邻两组的期望频数。...def calIV(df,var,target): ''' 计算IV值 param df：数据集pandas.dataframe param var：已分组的列名，无缺失值

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Python数据科学：方差分析

之前已经介绍的变量分析： ①相关分析：一个连续变量与一个连续变量间的关系。 ②双样本t检验：一个二分分类变量与一个连续变量间的关系。 本次介绍： 方差分析：一个多分类分类变量与一个连续变量间的关系。...③需验证组间的方差是否相同，即方差齐性检验。 组间误差与组内误差、组间变异与组内变异、组间均方与组内均方都是方差分析中的衡量标准。 如果组间均方明显大于组内均方，则说明教育程度对薪水的影响显著。...这里组间均方与组内均方的比值是服从F分布，下面贴出F分布曲线图。 ? 其中横坐标为F值，即组间均方与组内均方的比值。 当F值越大时，即组间均方越大、组内均方越小，说明组间的变异大。...02 多因素方差分析 多因素方差分析检验多个分类变量与一个连续变量的关系。 除了考虑分类变量对连续变量的影响，还需要考虑分类变量间的交互效应。 这里由于我的数据满足不了本次操作，所以选择书中的数据。...:忽略分隔符后的空白,dropna:对缺失的数据进行删除 df = pd.read_csv('creditcard_exp.csv', skipinitialspace=True) df = df.dropna

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七步搞定一个综合案例，掌握pandas进阶用法！

3.分组排序 由于我们最终需要取排序Top3(或top50%)的产品，因此需要在各组内先按照销售量降序排列，再计算百分比，最后求累计百分比。也可以先计算每个产品各自的占比，再排序之后求累计百分比。...各组内按销售数量(或百分比)做降序。这里的排序有两个层次的含义，第一种是组内实际顺序不变，只给一个排序编号。代码如下所示，method=first是保证序号是连续且唯一的。...其中累计到第二行的时候已经达到了61.1%，超过了50%，因此最终只需取前两行即可。 5.目标筛选 经过了前面的数据准备，在这一步需要在每组内，筛选累计值达到50%的行，且最多三行。...上图第三列就是我们需要的目标group_rank值，注意先要把默认的名字改过来，并将此结果与原始数据做一个合并。在此基础上，就可以将每组内不超过目标group_rank值的行筛选出来。...还是看一下city='杭州'，sub_cate='用品'的最终结果： ? 可以看出，该组内最初有5行数据，筛选后剩下两行，且销售量占比超过50%，至此需求已基本实现。

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Machine Learning-特征工程之卡方分箱（Python）

四、卡方检验实例 某医院对某种病症的患者使用了A，B两种不同的疗法，结果如表1，问两种疗法有无差别？ 表1 两种疗法治疗卵巢癌的疗效比较 ? 可以计算出各格内的期望频数。...它主要包括两个阶段：初始化阶段和自底向上的合并阶段。 1、初始化阶段： 首先按照属性值的大小进行排序（对于非连续特征，需要先做数值转换，比如转为坏人率，然后排序），然后每个属性值单独作为一组。...2、合并阶段： （1）对每一对相邻的组，计算卡方值。 （2）根据计算的卡方值，对其中最小的一对邻组合并为一组。...值得注意的是，小编之前发现有的实现方法在合并阶段，计算的并非相邻组的卡方值（只考虑在此两组内的样本，并计算期望频数），因为他们用整体样本来计算此相邻两组的期望频数。...def calIV(df,var,target): ''' 计算IV值 param df：数据集pandas.dataframe param var：已分组的列名，无缺失值

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Pandas全景透视：解锁数据科学的黄金钥匙

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。...如果method被指定，对于连续的空值，这段连续区域，最多填充前 limit 个空值（如果存在多段连续区域，每段最多填充前 limit 个空值）。...如果method未被指定， 在该axis下，最多填充前 limit 个空值（不论空值连续区间是否间断）downcast：dict, default is None，字典中的项为，为类型向下转换规则。...()函数将连续性数值进行离散化处理：如对年龄、消费金额等进行分组pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision...则表示将x中的数值分成等宽的n份（即每一组内的最大值与最小值之差约相等）；如果是标量序列，序列中的数值表示用来分档的分界值如果是间隔索引，“ bins”的间隔索引必须不重叠举个例子import pandas

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Python数据分析之数据预处理（数据清洗、数据合并、数据重塑、数据转换）学习笔记

fillna()方法可以实现填充空值或者缺失值  ​ value：用于填充的数值， ​ method：表示填充方式，默认值为None，‘ffill’前填充，‘bfill’后填充 ​ limit：可以连续填充的最大数量...keep：删除重复项并保留第一次出现的项取值可以为 first、last或 False  ​ duplicated()方法用于标记 Pandas对象的数据是否重复，重复则标记为True，不重复则标记为False...，对其进行计算处理得到标准偏差，按一定概率确定一个区间，凡是超过这个区间的误差都是粗大误差，在此误差的范围内的数据应予以剔除。  ​...dropna：表示是否将旋转后的缺失值删除，若设为True，则表示自动过滤缺失值，设置为 False则相反。 ...4.2 离散化连续数据  Pandas 的 cut ()函数能够实现离散化操作。  4.2.1 cut ()函数  x：表示要分箱的数组，必须是一维的。  bins：接收int和序列类型的数据。

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Day4.五种常见图形的绘制

掌握两个库的使用可以满足我们在不同情况下的需求。 散点图 散点图（scatter plot），它将两组数据（或者变量）的值显示在二维坐标中，适合展示两个变量之间的关系。...在Seaborn中，数据格式需要转换一下，采用科学计算库Pandas中的数据格式DataFrame；对DataFrame的概念我们了解即可，下期DataScience也会推出科学计算库Numpy和Pandas...直方图 直方图( histogram )将横坐标等分成一定数量的小区间，在小区间内填充图形，它的高度是y值。特点是用来绘制连续性的数据，展示一组或者多组数据的分布状况(统计)。...)函数 参数x是一维数组，bins代表直方图中的小区间数量，kde代表显示核密度估计，默认是True。...=nums, labels=labels, autopct='%1.1f%%') # autopct:设置圆内的文本 # '1.1f%'指图片上显示的数字格式，表示小数点前后位数# 另外两个%%是format

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-Day3.常见图形不同绘制方式

掌握两个库的使用可以满足我们在不同情况下的需求。 散点图 散点图（scatter plot），它将两组数据（或者变量）的值显示在二维坐标中，适合展示两个变量之间的关系。...在Seaborn中，数据格式需要转换一下，采用科学计算库Pandas中的数据格式DataFrame；对DataFrame的概念我们了解即可，下期DataScience也会推出科学计算库Numpy和Pandas...直方图 直方图( histogram )将横坐标等分成一定数量的小区间，在小区间内填充图形，它的高度是y值。特点是用来绘制连续性的数据，展示一组或者多组数据的分布状况(统计)。...)函数 参数x是一维数组，bins代表直方图中的小区间数量，kde代表显示核密度估计，默认是True。...%%') # autopct:设置圆内的文本 # '1.1f%'指图片上显示的数字格式，表示小数点前后位数# 另外两个%%是format格式的符号plt.show() 运行结果： ?

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《python数据分析与挖掘实战》笔记第3章

为了消除少数极端值的影响， 可以使用截断均值或者中位数来度量数据的集中趋势。截断均值是去掉高、低极端值之后的平均数。 （2）中位数 中位数是将一组观察值按从小到大的顺序排列，位于中间的那个数。...当然，众数一般用于离散型变量而非连续型变量。 2.离中趋势度量 （1）极差 极差=最大值一最小值 极差对数据集的极端值非常敏感，并且忽略了位于最大值与最小值之间的数据的分布 情况。...(1 ) Pearson相关系数 一般用于分析两个连续性变量之间的关系，其计算公式如下。 ? (2 ) Spearman秩相关系数 Pearson线性相关系数要求连续变量的取值服从正态分布。...表3-8 Pandas主要统计特征函数 方法名 函数功能 所属库 sum() 计算数据样本的总和(按列计算) Pandas mean() 计算数据样本的算术平均数 Pandas var() 计算数据样本的方差...Pandas std() 计算数据样本的标准差 Pandas corr() 计算数据样本的Spearman (Pearson)相关系数矩阵 Pandas cov() 计算数据样本的协方差矩阵 Pandas

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Pandas

Pandas 1.Pandas介绍 1.1Pandas与Numpy的不同？ 答：Numpy是一个科学计算库，用于计算，提高计算效率。...Pandas是专门用于数据挖掘的开源python库，也可用于数据分析。Pandas以Numpy为基础，借力Numpy模块在计算方面性能高的优势；同时基于matplotlib，能够简便的画图。...1/2/3/…/n个数的和 cummax 计算前1/2/3/…/n个数的最大值 cummin 计算前1/2/3/…/n个数的最小值 cumprod 计算前1/2/3/…/n个数的积 3.2.5自定义运算...答：连续属性离散化的目的是为了简化数据结构，数据离散化技术可以用来减少给定连续属性值的个数。离散化方法经常作为数据挖掘的工具。 7.2什么是数据的离散化？...答：连续属性的离散化就是在连续属性的值域上，将值域划分为若干个离散的区间，最后用不同的符号或整数值代表落在每个子区间中的属性值。 简单的说，就是对数据进行分类。

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Pandas图鉴(二)：Series 和 Index

在Pandas中，它被称为MultiIndex（第4部分），索引内的每一列都被称为level。 索引的另一个重要特性是它是不可改变的。与DataFrame中的普通列相比，你不能就地修改它。...缺失值被当作普通值处理，这有时可能会导致令人惊讶的结果。 如果想排除NaN，你需要明确地做到这一点。在这个特殊的例子中，s.dropna().is_unique == True。..., join, explode 如果知道正则表达式，Pandas也有矢量版本的常用操作： findall, extract, replace Group by 在数据处理中，一个常见的操作是计算一些统计数据...对于每一组，要求提供元素的总和，元素的数量，以及每一组的平均值。 除了这些集合功能，还可以根据特定元素在组内的位置或相对价值来访问它们。...这对于groupby来说是不需要的。实际上，如果组内元素不是连续存储的，它也同样能工作，所以它更接近collections.defaultdict而不是itertools.groupby。

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esproc vs python 4

，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。...计算出指定时间段内每天每种货物的库存状态 题目介绍：stocklog.csv中的数据有四个字段分别是STOCKID货物编号,DATE日期(不连续),QUANTITY出入库数量,INDICATOR标致,如果...我们的目的是用这份数据分别计算出指定时间内各种货物的库存状态，即STOCKID,货物编号,DATE日期(连续的),OPEN开库时数量,ENTER当天入库数量,TOTAL最当天最大数量,ISSUE当天出库数量...A4：按照STOCKID和DATE分组，同时对各组进行计算，if(x,true,false),这里是如果INDICATOR==ISSUE,if()函数等于QUANTITY的值，否则为0，将此结果在该组中求和后添加到字段...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。

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【Python环境】scikit-learn的线性回归模型

，而回归问题是预测一个连续的结果。...pandas的两个主要数据结构：Series和DataFrame： Series类似于一维数组，它有一组数据以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成。...DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典。...因为响应变量是一个连续的值，所以这个问题是一个回归问题。数据集一共有200个观测值，每一组观测对应一个市场的情况。...回归问题的评价测度 对于分类问题，评价测度是准确率，但这种方法不适用于回归问题。我们使用针对连续数值的评价测度(evaluation metrics)。

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