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Pandas数据处理与分析教程：从基础到实战

Pandas的两个主要数据结构是Series和DataFrame，可以理解为NumPy数组的增强版。它们提供了更多的功能和灵活性，使得数据处理变得更加直观和方便。...数据透视表是一种用于对数据进行汇总和聚合的功能。...NaN 300 NaN NaN Bob NaN 20 NaN NaN 250 NaN Charlie NaN NaN 35 NaN NaN 350 数据透视表中的每个单元格表示对应姓名和年份的销售额和利润的总和...# 查看数据的基本信息 print(df.info()) 使用info方法打印出数据的基本信息，包括列名称、数据类型以及非空值的数量等。...最后，使用groupby方法按照月份对数据进行分组，然后使用sum方法计算每个月的总销售额和利润，并将结果存储在monthly_sales_profit中。

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嵌入式AI —— 6. 为糖葫芦加糖，浅谈深度学习中的数据增广

，一晃过去了两个月。。。。...闲话不多说，开始正题，小编这次带来的是，进行深度学习部署时的一段比较有用的小插曲：浅谈深度学习中的数据增广。 数据增广，听起来很玄乎，其实很简单，就是把有限的数据集变得更大更多。...我们需要减少数据集中无关特征的数量。对于上面的猫狗分类器，一个简单的办法就是为数据集添加不同朝向的猫狗图片。更好的办法是，将数据集中的照片进行水平翻转，再用新的数据集就会训练得到你想要的结果。...我们赋予每个技术一个增强因子，以增强数据集。 但是要注意，并不是所有的模型都适合进行数据集扩展的，比如，人脸识别，一般不能进行水平翻转。 翻转：对图片进行水平或是垂直翻转 ?...裁剪，随机从原始图中采样一部分，然后调整为原始大小，又称作随机裁剪。 ?

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Python在Finance上的应用4 ：处理股票数据进阶

名为烛形图的OHLC图表是一种将开盘价，最高价，最低价和收盘价数据全部集中在一个很好的格式中的图表。 另外，它有漂亮的颜色和前面提到的美丽的图表？...Pandas自动为你处理，但就像我说的那样，我们没有烛形图的奢侈品。 首先，我们需要适当的OHLC数据。 目前的数据确实有OHLC的价值，除非我错了，特斯拉从未有过送转，但你永远不会是这样的幸运。...我们也可以用.mean（）或.sum（）做10天的平均值或10天的总和。请记住，这10天的平均值是10天的平均值，而不是移动平均值。...由于我们的数据是每日数据，因此将其重新采样为10天的数据会显着缩小数据的大小。这是你可以如何规范化多个数据集。...有时，您可能会在每个月的一个月初记录一次数据，每个月末记录的其他数据，以可能终每周记录一些数据。您可以将该数据框重新采样到月末，每个月，并有效地将所有数据归一化！

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玩转Pandas，让数据处理更easy系列6

Numpy中只能通过位置找到对应行、列，因此Pandas是更强大的具备可插可删可按照键索引的工具库。...合地话就是映射为具体的某个数据结构。...04 分(splitting) 分组就是根据默认的索引映射为不同索引取值的分组名称，来看如下所示的DataFrame实例df_data，可以按照多种方式对它分组，直接调用groupby接口， ?...06 治：分组上的操作 对分组上的操作，最直接的是使用aggregate操作，如下，求出每个分组上对应列的总和，大家可以根据上面的分组情况，对应验证： agroup = df.groupby('A')...如果根据两个字段的组合进行分组，如下所示，为对应分组的总和， abgroup = df.groupby(['A','B']) abgroup.aggregate(np.sum) ?

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总结了25个Pandas Groupby 经典案例！！

大家好，我是俊欣~ groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。...如果我们有一个包含汽车品牌和价格信息的数据集，那么可以使用groupby功能来计算每个品牌的平均价格。 在本文中，我们将使用25个示例来详细介绍groupby函数的用法。...这25个示例中还包含了一些不太常用但在各种任务中都能派上用场的操作。 这里使用的数据集是随机生成的，我们把它当作一个销售的数据集。...Daisy","PG1")) daisy_pg1.head() output 21、rank函数 rank函数用于根据给定列中的值为行分配秩。...我们可以使用rank和groupby函数分别对每个组中的行进行排序。

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Matplotlib类别比较图（3）

（可选参数） flows：数据流（流入流出）。（必要参数） oreintations：数据流方向。（必要参数） labels：每个数据流的名称。...（注意，输入总和为1，输出也要为1） flows = [0.2, 0.1, 0.4, 0.3, -0.6, -0.05, -0.15, -0.2] #设置数据流的每个标签 labels = ['理财'...nodes：节点列表 links：连接列表 实例：现有一些数据，记录了一个月的主要消费情况，使用桑基图表示消费的类别关系，并反映每个类别的流向特征。...2、词云图 词云图是通过使每个字的大小与其出现的频率成正比，显示不同单词再给定文本中的频率，然后将所有字排在一起，形成云状图案，也可以任意格式排列：水平线、垂直列或其他形状。...在词云图中使用颜色通常是毫无意义的，主要是为了美观，我们可以用颜色对单词进行分类或显示另外一个数据变量。通常用于博客中，也可以比较两个不同的文本。

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25个例子学会Pandas Groupby 操作

groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。...如果我们有一个包含汽车品牌和价格信息的数据集，那么可以使用groupby功能来计算每个品牌的平均价格。 在本文中，我们将使用25个示例来详细介绍groupby函数的用法。...这25个示例中还包含了一些不太常用但在各种任务中都能派上用场的操作。 这里使用的数据集是随机生成的，我们把它当作一个销售的数据集。...("Daisy","PG1") ) daisy_pg1.head() 21、rank函数 rank函数用于根据给定列中的值为行分配秩。...我们可以使用rank和groupby函数分别对每个组中的行进行排序。

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25个例子学会Pandas Groupby 操作（附代码）

来源：DeepHub IMBA本文约2300字，建议阅读5分钟本文用25个示例详细介绍groupby的函数用法。 groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。...它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。 如果我们有一个包含汽车品牌和价格信息的数据集，那么可以使用groupby功能来计算每个品牌的平均价格。...在本文中，我们将使用25个示例来详细介绍groupby函数的用法。这25个示例中还包含了一些不太常用但在各种任务中都能派上用场的操作。 这里使用的数据集是随机生成的，我们把它当作一个销售的数据集。..."Daisy","PG1") ) daisy_pg1.head() 21、rank函数 rank函数用于根据给定列中的值为行分配秩。...我们可以使用rank和groupby函数分别对每个组中的行进行排序。

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手把手教你做一个“渣”数据师，用Python代替老情人Excel

3、导入表格 默认情况下，文件中的第一个工作表将按原样导入到数据框中。 使用sheet_name参数，可以明确要导入的工作表。文件中的第一个表默认值为0。...6、查看DataFrame中的数据类型 ? 三、分割：即Excel过滤器 描述性报告是关于数据子集和聚合的，当需要初步了解数据时，通常使用过滤器来查看较小的数据集或特定的列，以便更好的理解数据。...4、将总列添加到已存在的数据集 ? 5、特定列的总和，使用loc函数 ? 或者，我们可以用以下方法： ? 6、用drop函数删除行 ? 7、计算每列的总和 ?...简单的数据透视表，显示SepalWidth的总和，行列中的SepalLength和列标签中的名称。 现在让我们试着复杂化一些： ? 用fill_value参数将空白替换为0： ?...可以非常自信地说它是电子表格上计算的每个数据的支柱。 不幸的是Pandas中并没有vlookup功能！ 由于Pandas中没有“Vlookup”函数，因此Merge用与SQL相同的备用函数。

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pandas速成笔记(3)-joingroupbysort行列转换

接上篇继续 ，这回看下一些常用的操作： 一、join 联表查询 有数据库开发经验的同学，一定对sql中的join ... on 联表查询不陌生，pandas也有类似操作 假设test.xlsx的sheet1..., sheet2中分别有下面的数据(相当于2张表) 现在要以ID做为作为Key，将二张表join起来，可以这样写： import pandas as pd pd1 = pd.read_excel(...如果2个表格中的Key，名称不一样，比如第2个表格长这样，第1列不叫ID，而是stutent_id 也不影响，只要在读取时设置了索引即可，默认join时就是用index列做为key关联 二、groupby...希望按Category看看，在本月当中该Category的Amount占"当月Amount总和"的占比，比如2021-09月，Amount总和为60，而9月之中，C类的Amount=30，即9月C类的Amount...print("------------") # 插入2列 df.insert(2, 'MonthTotal', 0) df.insert(3, 'MonthPercent', 0.0) # 计算每个月

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Pandas最详细教程来了！

导读：在Python中，进行数据分析的一个主要工具就是Pandas。Pandas是Wes McKinney在大型对冲基金AQR公司工作时开发的，后来该工具开源了，主要由社区进行维护和更新。...惯例是将pandas简写为pd，命令如下： import pandas as pd Pandas包含两个主要的数据结构：Series和DataFrame。...▲图3-7 loc方法将在后面的内容中详细介绍。 索引的存在，使得Pandas在处理缺漏信息的时候非常灵活。下面的示例代码会新建一个DataFrame数据df2。...函数频率的参数及说明如下所示： B：交易日 C：自定义交易日（试验中） D：日历日 W：每周 M：每月底 SM：半个月频率（15号和月底） BM：每个月份最后一个交易日 CBM：自定义每个交易月 MS：...示例代码如下： import pandas as pd s=pd.Series([1,4,6,2,3]) s Out: 0 1 1 4 2 6 3 2 4 3 在这段代码中

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数据分析之matplotlib.pypl

刻度显示的2倍 plt.figure(figsize=(8,18)) plt.plot(x,y) 　　4，设置x轴，y轴，图片的名称 plt.xlabel('xxx') plt.ylabel('yyy...如果指定了多个数据集合,例如DataFrame对象，颜色序列将会设置为相同的顺序。...默认值为vertical data=[1,2,3,2,3,1,4,5,2,2] plt.hist(data,bins=10) #data数据时1到5，所以它会把1到5之间分成11个区域，把每个区域所包含数据的个数给统计出来...七、饼图 　　饼图主要有两种，取决于第一个数据参数，首先数据的是一个列表，但列表中出现整数时，每块占比等于自身值除以所有值总和，这种情况下占比总和为1；当每个值都是0到1之间，而且总和小于等于1，那么每个的占比就是自身值...1，占比总和肯定为1的 plt.pie([2,4,6]) #表示的是2占12的比例，4占12的比例，6占12的比例 ?

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一文归纳Python特征生成方法(全)

B6 ：近期转账日期；C1 (后缀_fir表示上个月)：存款；C2：存款产品数； X1：理财存款；X2：结构性存款； label：资金情况上升下降情况。...# 一键数据分析 import pandas_profiling pandas_profiling.ProfileReport(df) 3 特征生成方法(手动) 特征生成方法可以分为两类：聚合方式...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...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

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解决pandas.core.frame.DataFrame格式数据与numpy.ndarray格式数据不一致导致无法运算问题

问题描述在pandas的DataFrame格式数据中，每一列可以是不同的数据类型，如数值型、字符串型、日期型等。而ndarray格式数据需要每个元素都是相同类型的，通常为数值型。...例如，我们有一个销售数据的DataFrame，其中包含了产品名称、销售数量和单价。现在我们希望计算每个产品的销售总额。...我们希望通过计算​​Quantity​​列和​​Unit Price​​列的乘积来得到每个产品的销售总额。但是由于列中包含了不同的数据类型（字符串和数值），导致无法进行运算。...同质性：ndarray中存储的数据类型必须是相同的，通常是数值型数据。高效性：ndarray底层采用连续的内存块存储数据，并且对于数组中的每个元素，采用相同大小的内存空间。...**sum()**：计算数组元素的总和。例如​​a.sum()​​可以计算数组​​a​​中元素的总和。ndrray的索引和切片ndarray支持基于索引和切片的灵活数据访问和操作。

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（数据科学学习手札99）掌握pandas中的时序数据分组运算

，经常需要对原始时间粒度下的数据，按照不同的时间粒度进行分组聚合运算，譬如基于每个交易日的股票收盘价，计算每个月的最低和最高收盘价。 　　...图1 2 在pandas中进行时间分组聚合 　　在pandas中根据具体任务场景的不同，对时间序列进行分组聚合可通过以下两类方式实现： 2.1 利用resample()对时序数据进行分组聚合 resample...如果你熟悉pandas中的groupby()分组运算，那么你就可以很快地理解resample()的使用方式，它本质上就是在对时间序列数据进行“分组”，最基础的参数为rule，用于设置按照何种方式进行重采样...# 以6个月为统计窗口计算每月股票平均收盘价且显示为当月第一天 ( AAPL .set_index('date') # 设置date为index .resample('6MS'...) # 以6个月为单位 .agg({ 'close': 'mean' }) ) ?

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掌握pandas中的时序数据分组运算

pandas分析处理时间序列数据时，经常需要对原始时间粒度下的数据，按照不同的时间粒度进行分组聚合运算，譬如基于每个交易日的股票收盘价，计算每个月的最低和最高收盘价。...图1 2 在pandas中进行时间分组聚合 在pandas中根据具体任务场景的不同，对时间序列进行分组聚合可通过以下两类方式实现： 2.1 利用resample()对时序数据进行分组聚合 resample...如果你熟悉pandas中的groupby()分组运算，那么你就可以很快地理解resample()的使用方式，它本质上就是在对时间序列数据进行“分组”，最基础的参数为rule，用于设置按照何种方式进行重采样...( AAPL .set_index('date') # 设置date为index .resample('6MS') # 以6个月为单位 .agg({ '...它通过参数freq传入等价于resample()中rule的参数，并利用参数key指定对应的时间类型列名称，但是可以帮助我们创建分组规则后传入groupby()中： # 分别对苹果与微软每月平均收盘价进行统计

3.3K10

通过Pandas实现快速别致的数据分析

您需要激发关于您可以追踪的数据的问题，并且，去更好地了解您拥有的数据。您可以通过对数据进行汇总和可视化来做到这一点。...Pandas Python中的Pandas库是专为进行快速的数据分析和操作而建立的，它是非常简单和容易上手的，如果你在R等其他平台上进行过数据分析等操作。...加载数据 首先将文件中的CSV数据作为数据框加载到内存中。因为我们知道数据集提供的数据的名称，所以我们将在从文件加载数据时设置这些名称。...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。...from pandas.tools.plotting import scatter_matrix scatter_matrix(data, alpha=0.2, figsize=(6, 6), diagonal

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手把手 | 数据科学速成课：给Python新手的实操指南

大数据文摘作品 编译：王梦泽、丁慧、笪洁琼、Aileen 数据科学团队在持续稳定的发展壮大，这也意味着经常会有新的数据科学家和实习生加入团队。...我们聘用的每个数据科学家都具有不同的技能，但他们都具备较强的分析背景和在真正的业务案例中运用此背景的能力。例如，团队中大多数人都曾研究计量经济学，这为概率论及统计学提供了坚实的基础。...因此，Pandas让Python数据科学工作变得更加简单！ 使用pd.read_csv（）读取数据集 我们的Python代码中的第一步是加载Python中的两个数据集。...删除首次活动后的所有会话 在上一步中使用简单的合并，我们为每个会话添加了首次活动的时间标记。通过比较会话时间标记与首次活动时间标记，你应该能够过滤掉无用的数据并缩小问题的规模。...添加自变量X：访问量的累计总和 我们的自变量是页面访问量。但是，我们不能简单地将会话中的页面访问量计算在内，因为早期会话中的页面访问会影响转换概率。

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