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Pandas 对数值进行分箱操作的 4 种方法

使用 Pandas 的between 、cut、qcut 和 value_count离散化数值变量。...分箱是一种常见的数据预处理技术有时也被称为分桶或离散化，他可用于将连续数据的间隔分组到“箱”或“桶”中。在本文中，我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。...1、between & loc Pandas .between 方法返回一个包含 True 的布尔向量，用来对应的 Series 元素位于边界值 left 和 right 之间。...'A' 以下是每个分数区间的人数： df.grade.value_counts() C 488 B 310 A 202 Name: grade, dtype: int64 此方法需要为每个...3、qcut qcut可以根据排名或基于样本分位数将变量离散为大小相等的桶[3]。 在前面的示例中，我们为每个级别定义了分数间隔，这回使每个级别的学生数量不均匀。

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数据科学|Pandas 对数值进行分箱操作的 4 种方法

在本文中，我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。...我们创建以下合成数据用于演示 import pandas as pd # version 1.3.5 import numpy as np def create_df(): df = pd.DataFrame...1、between & loc Pandas .between 方法返回一个包含 True 的布尔向量，用来对应的 Series 元素位于边界值 left 和 right 之间。...'A' 以下是每个分数区间的人数： df.grade.value_counts() C 488 B 310 A 202 Name: grade, dtype: int64 此方法需要为每个...3、qcut qcut可以根据排名或基于样本分位数将变量离散为大小相等的桶[3]。 在前面的示例中，我们为每个级别定义了分数间隔，这回使每个级别的学生数量不均匀。

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基于Pandas的DataFrame、Series对象的apply方法

jupyter notebook 即在同级目录中打开cmd，cmd中输入命令并运行：jupyter notebook 编辑代码文件如下，然后运行： import pandas as pd df =...解决方案如下： import pandas as pd file = open('豆瓣排名前250电影.csv') df = pd.read_csv(file, sep='#') 这样的代码能够成功运行...3.Series对象的apply方法 Series对象的apply方法是Series对象进行映射。 Series对象的map方法也是Series对象进行映射。 下图对比两种方法的不同之处： ?...2种不同方法对比.png 作者一直以为Series对象的map和apply方法是一样的，实际上是不同的。 所以，Series对象映射为DataFrame对象的时候必须得用apply方法。...image.png 4.DataFrame对象的apply方法 DataFrame对象的apply方法有非常重要的2个参数。

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Pandas 对数值进行分箱操作的4种方法总结对比

分箱是一种常见的数据预处理技术有时也被称为分桶或离散化，他可用于将连续数据的间隔分组到“箱”或“桶”中。在本文中，我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。...1、between & loc Pandas .between 方法返回一个包含 True 的布尔向量，用来对应的 Series 元素位于边界值 left 和 right[1] 之间。...df.loc[df['score'].between(80, 100, 'right'), 'grade'] = 'A' 以下是每个分数区间的人数： df.grade.value_counts() 此方法需要为每个...3、qcut qcut可以根据排名或基于样本分位数将变量离散为大小相等的桶[3]。 在前面的示例中，我们为每个级别定义了分数间隔，这回使每个级别的学生数量不均匀。...df.grade.value_counts() 4、value_counts 虽然 pandas .value_counts 通常用于计算系列中唯一值的数量，但它也可用于使用 bins 参数 [4]

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Pandas 对数值进行分箱操作的4种方法总结对比

来源：DeepHub IMBA本文约1500字，建议阅读5分钟我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。...分箱是一种常见的数据预处理技术有时也被称为分桶或离散化，他可用于将连续数据的间隔分组到“箱”或“桶”中。在本文中，我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。...1、between & loc Pandas .between 方法返回一个包含 True 的布尔向量，用来对应的 Series 元素位于边界值 left 和 right[1] 之间。...3、qcut qcut可以根据排名或基于样本分位数将变量离散为大小相等的桶[3]。 在前面的示例中，我们为每个级别定义了分数间隔，这回使每个级别的学生数量不均匀。...df.grade.value_counts() 4、value_counts 虽然 pandas .value_counts 通常用于计算系列中唯一值的数量，但它也可用于使用 bins 参数 [4]

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基于多源观测数据的降水估计新方法

我们提出了一种新的方法，利用基于生成对抗网络（GAN）的完整红外（IR）降水估计提供的条件信息来融合不完整的被动微波（PMW）降水估计，并将该算法命名为PrecipGAN。...PrecipGAN提供了一种可在全球范围内实施的精确和计算效率高的替代算法，以产生基于卫星的降水估计。...方法 降水事件的含量和演化拆解 降水事件是可降水云的时空记录，其动态变化包括位置移动、形状变形和强度变化。...PrecipGAN以基于物理的方式合并PMW估计（时空覆盖有限，但精度相对较高）和IR估计（时空覆盖完整，但精度相对较低），以生成无缝降水估计。...例如，对于基于斑块的算法，每个斑块的模拟结果应合理合并，以形成一个具有空间连续性和一致性的完整的全局图。

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ACM MM2022｜基于多尺度 Transformer 的视频插帧方法

，使用多尺度由粗到精 transformer 的视频插帧方法。...在第二阶段采用 transformer 网络，利用自注意力机制估计整数帧与中间帧的多对一映射来提升特征迁移的鲁棒性。...现有的视频插帧方法大多为基于流的方法，即估计出整数帧到中间帧的密集光流，再通过估计的流将特征迁移到中间时间点，最后通过残差估计合成中间帧。...然而，这类方法通常具有两个问题：首先，在运动估计过程中，基于流的方法通常需要预设一个运动模型（线性，二次，三次）。当遇到较为复杂的运动场景，或者当前帧某些区域具有较为复杂的非线性运动。...因此这里使用基于transformer的方式，即估计patch之间的关联。再利用cross attention，产生多对一的映射，利用加权和的方式来提升特征迁移的鲁棒性。

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PAMI 2020｜基于深度对抗方法处理视图缺失的多视图学习

为了提高在视图缺失情况下的多视图学习性能，增强潜在表示的完备性，本文在给出多视图的完备性和通用性定义的基础上，基于提出的CPM-Nets算法，引入对抗策略，对缺失视图进行处理，提高了模型的完备性，并提出一种非参数分类损失进行优化...因此，基于多视图对物体描述的一致性，通过整合多个视图对物体描述的互补信息，可以提高模型的性能。...在应用中，可以用于缺失视图的处理。 (3)非完整数据上的学习 一种比较直接的方法是将数据补全后，再应用于现有模型。补全时的方法可以基于全局、基于局部，也可以将全局和局部综合考虑。...近年来也有基于深度学习的补全方法出现。 当然，也有一些方法可以不进行数据补全，如基于分组等策略的方法。...不同视图缺失度下各个算法的聚类任务性能对比 四、总结 本文提出了基于各样本和各视图信息的多视图数据表示学习方法，且对于随机的视图数据缺失现象，也能够表现出较好的性能。

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pandas每天一题-题目14：新增列的多种方式

这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列，来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。...这个项目从基础到进阶，可以检验你有多么了解 pandas。 我会挑选一些题目，并且提供比原题库更多的解决方法以及更详尽的解析。 计划每天更新一期，希望各位小伙伴先自行思考，再查看答案。...为此，pandas 提供一个方法： 1df.assign(unit_price = df.item_price/df.quantity) 初学者可能不太理解这里的写法，实际上它只不过是普通的方法调用。...1value = df.item_price/df.quantity 2df.assign(unit_price = value) 行1：2个列计算，得到的仍然是一列(Series) 行2：调用 assign...Python数据分析包pandas(十二)：多列堆叠 懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(十一)：分段匹配

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SIGIR23 武大、阿里 | 基于自适应特征学习的多场景推荐方法

一些工作主要关注于如何找到更好的网络结构如辅助网络，专家网络，多塔结构等；本文主要关注如何针对不同的场景保留各自特定的特征和意图，即不同的特征在不同的场景中有不同的表现。...文末省流版哦 2.方法 image.png 2.1 特征缩放 同一个特征在不同场景也会有不同的表现，因此特征缩放模块就是基于场景信息对特征进行缩放。...ps：这里感觉和其他动态权重的多场景模型差不多，比如PEPNet，感觉就是名字不一样，实现方式略有差异。...门控机制用于将这些专家网络的输出汇总公式如下，其中 N_e 为专家网络的个数， e_s 为场景emb，基于场景emb得到权重向量g，然后对多个专家网络的输出进行加权。...h_N)\\ \alpha_s=\frac{1}{N_s-1}\sum_{j=1,s_j\neq s}^{N_s}(e_s\cdot e_{s_j}) 3.结果 image.png 4.总结 本文是针对多场景推荐问题提出的相关方法

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MLOD：基于鲁棒特征融合方法的多视点三维目标检测

与其他多视图方法不同，裁剪的图像特征不直接馈送到检测头，而是被深度信息掩盖以过滤掉3D边框外的部分。图像和BEV特征的融合具有挑战性，因为它们来自不同的视角。...1.MLOD架构 大约有三种方法可以利用摄像头和激光雷达做自动驾驶的3D目标检测：1）图像区域建议，2）基于投影和3）多视图方法。 本文提出的两步神经网络结构如图1所示。...为了提高计算效率，仅使用RPN的鸟瞰视图（BEV）特征生成3D提议。基于提议的深度信息，3D提议之外的图像特征被前景掩码层（foreground mask layer）掩盖。...ε1和ε2是小缓冲区，用于吸收3D提议和点云的不确定性。（图2中dmin = 6.8，dmax = 9.7） 在多视图3D目标检测方法中，基于BEV的IoU来分配提议标签。...但是，MLOD方法在KITTI测试集上比AVOD差。这可能是由MLOD和AVOD中使用不同地平面引起的。评估表明，该方法可以达到当前最佳性能。 表I：MLOD与当前3D目标检测器的性能比较 ?

1.1K30

图解pandas模块21个常用操作

经过多年不懈的努力，Pandas 离这个目标已经越来越近了。 下面对pandas常用的功能进行一个可视化的介绍，希望能让大家更容易理解和学习pandas。...9、列选择 在刚学Pandas时，行选择和列选择非常容易混淆，在这里进行一下整理常用的列选择。 ? 10、行选择 整理多种行选择的方法，总有一种适合你的。 ? ? ?...11、返回指定行列 pandas的DataFrame非常方便的提取数据框内的数据。 ? 12、条件查询 对各类数值型、文本型，单条件和多条件进行行选择 ? ?...14、聚合函数 data.function(axis=0) 按列计算 data.function(axis=1) 按行计算 ? 15、分类汇总 可以按照指定的多列进行指定的多个运算进行汇总。 ?...16、透视表 透视表是pandas的一个强大的操作，大量的参数完全能满足你个性化的需求。 ? 17、处理缺失值 pandas对缺失值有多种处理办法，满足各类需求。 ?

8.5K12

基于多源数据融合方法的中国1公里土地覆盖图（2000）

简介： 基于多源数据融合方法的中国1公里土地覆盖图（2000）在评价已经有土地覆盖数据的基础上，将2000年中国1:10万土地利用数据、中国植被图集(1:100万)的植被型分类、中国1:10万冰川图、中国...* * @File : 基于多源数据融合方法的中国1公里土地覆盖图（2000） * @Time : 2022/05/25 * @Author : piesat * @Version...1公里土地覆盖图（2000） */ // 加载基于多源数据融合方法的中国1公里土地覆盖图（2000） var images = pie.ImageCollection("TPDC/MICLCOVER2000...基于多源数据融合方法的中国1公里土地覆盖图（2000）. 国家青藏高原科学数据中心, DOI: 10.11888/Socioeco.tpdc.270467....基于多源数据融合方法的中国1 km土地覆盖分类制图. 地球科学进展, Issue(2), 192-203. 2.Ran, Y. H. , Li, X. , Lu, L. , & Li, Z.

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【干货】这17个技能，让你的Excel飞一样的提升

1、最快数据行公式求和 选取空行，点Σ（或按Alt + =）可以快速设置求和公式 2、多区域最快求和 如果求和的区域有多个，可以选定位，然后再点Σ（或按Alt+ =）可以快速设置求和公式。...3.拆分姓名和手机号码 先输入第一个姓名，选取它和下面的空行，按Ctrl+E，一秒搞定拆分（提取手机号码同样方法） 即使手机号码位置不定，也可以提取出来 4、快速复制表格 复制 - 粘贴，99.9%的人都是这样复制一个表...排序方法演示： 12、隔行填充 ctrl+g定位条件空值 - 在编辑栏中输入=A2，按ctrl+enter完成填充 13、多列转一列 =第2列的第一个单元格，向下向右复制，最后公式转换成数值。...15、一列转多列 如果转换成每5行一列，在第2列输入=A6，然后复制 16、Countif函数 作用：根据条件统计个数 示例：统计两个列重复的内容 =COUNTIF(Sheet15!...17、Rank函数 作用：计算某个值在一组数据中的排名 示例：在C列计算当日收入的总排名 =RANK(B2,B:B)

1.6K60

基于运动相关分析的实时多源异构传感器时空标定方法研究

大多数现有方法专用于特定的传感器组合，例如IMU-相机或相机-激光系统。但是，异构多传感器融合是机器人领域的趋势，因此需要一种统一的校准方法。...通过与最新的校准方法进行比较，某些传感器组合的实验结果表明了该方法的准确性和鲁棒性，异构多传感器集的校准结果证明了该方法的可扩展性和多功能性。...因此，需要一种统一、无目标、实时、高精度的校准方案。本文主要研究了基于3D运动相关分析的异构传感器的时间校准。该方法使用相同的三维相关分析还可估计关键的外部旋转参数。...，其可与基于优化方法相媲美。...贡献如下： 针对多源异构传感器校准，提出了一种使用鲁棒的三维运动相关分析进行统一、实时的时间偏移校准方法。 基于时间校准结果，在相同的三维相关分析机制中得到了外部旋转参数校准的解析解。

1.2K30

Matplotlib时间序列型图表（1）

往期回顾： 在前几篇文章中，我们介绍了数据分布型图表的几种绘制方法，如下图所示（滑动以浏览），对以往的工作做个总结。...目的就是简化大家代码的书写过程，拓宽绘图方法，为科研和商业绘图提供帮助。...在前三篇文章中，我们系统介绍了python内置库和pandas中常见的时间处理方法，以此为基础，进入到我们今天的主题——时间序列图的绘制。...日历图的可视化形式主要有：以年为单位的日历图和以月为单位的日历图。日历图的数据结构一般为（日期-Date，数值-Value），将数值映射到日期在日历图上展示，其中数值映射到颜色。...的astype参考手册： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.astype.html

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数据处理基石：pandas数据探索

Pandas数据初探索 本文介绍的是Pandas数据初探索。...--MORE--> 思维导图 [008i3skNgy1gri4v3z7j0j30u010t4f1.jpg] 模拟数据 本文中的方法介绍使用的是一份模拟数据，有字符型、数值型，还有时间类型；同时数据刻意存在了缺失值...方法的结果中两个数值相乘 df.size # 56=7*8 数据维度ndim 表示数据是多少维，比如二维，三维等 [008i3skNgy1gri41qj5tjj30kg08074s.jpg] 数据基本信息...] 查看均值 一般 DataFrame 计算后为一个 Series，Series 计算后是一个具体的数值 下面的代码是按照列来计算均值： df.mean() # 按列计算 # 结果 age...内置数学计算方法 Pandas中内置的多种数学计算函数 # 默认按照列0计算，1表示按照行计算 df.abs() # 绝对值 df.mode() # 众数 df.mean() # 返回所有列的均值 df.mean

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数据处理基石：pandas数据探索

Pandas数据初探索 本文介绍的是Pandas数据初探索。...--MORE--> 思维导图 [008i3skNgy1gri4v3z7j0j30u010t4f1.jpg] 模拟数据 本文中的方法介绍使用的是一份模拟数据，有字符型、数值型，还有时间类型；同时数据刻意存在了缺失值...方法的结果中两个数值相乘 df.size # 56=7*8 数据维度ndim 表示数据是多少维，比如二维，三维等 [008i3skNgy1gri41qj5tjj30kg08074s.jpg] 数据基本信息...] 查看均值 一般 DataFrame 计算后为一个 Series，Series 计算后是一个具体的数值 下面的代码是按照列来计算均值： df.mean() # 按列计算 # 结果 age...内置数学计算方法 Pandas中内置的多种数学计算函数 # 默认按照列0计算，1表示按照行计算 df.abs() # 绝对值 df.mode() # 众数 df.mean() # 返回所有列的均值 df.mean

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超级简单，适合小白的爬虫程序

一、前言 今天教大家一个最简单的爬虫程序，只需要几行代码就能爬取多页数据。...这个程序需要用到一个名为pandas的库，先介绍一下pandas： pandas是基于NumPy构建的，使数据预处理、清洗、分析工作变得更快更简单。...import pandas as pd 创建DataFrame存放数据，DataFrame是pandas里的一种数据结构，可以存放数值、字符串等，与excel表格很像。...直接用read_html获取网页数据并传入url： df = pd.concat([df,pd.read_html(url)[3]]) [3]：因为python的数字是从0开始算的，表示是从0开始算到3...四、案例：爬取中商网股票多页数据 如果你想爬取多页数据只需要创建个for循环： import pandas as pd df = pd.DataFrame() for i in range(1,208

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pandas每天一题-题目8：去重计数的多种实现方式

这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列，来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。...这个项目从基础到进阶，可以检验你有多么了解 pandas。 我会挑选一些题目，并且提供比原题库更多的解决方法以及更详尽的解析。 计划每天更新一期，希望各位小伙伴先自行思考，再查看答案。...如果对你有帮助，记得转发推荐给你的好友！ 上期文章：pandas每天一题-题目7：批量列计算 后台回复"数据"，可以下载本题数据集 如下数据： 数据描述： 此数据是订单明细表。...---- 方式2 之所以说上一种方式是不准确，是因为没有考虑到空值的问题。 len 函数不会忽略空值(nan) ，因此如果列中有空值，那么就比正确结果数量多。...，经过去重后只会保留一个 nan 值 ---- 方式3 实际上，pandas 本身有提供一个忽略 nan 的计数方法： df.order_id.drop_duplicates().count() 点评

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