参考链接： Python中的统计函数 1(中位数和平均值的度量) 数据的描述性统计与python实现 使用pandas导入数据 导入需要的包 import pandas as pd import...加权平均值的大小不仅取决于总体中各单位的数值（变量值）的大小，而且取决于各数值出现的次数（频数），由于各数值出现的次数对其在平均数中的影响起着权衡轻重的作用，因此叫做权数 几何平均数：几何平均数是对各变量值的连乘积开项数次方根... 数据的离中趋势 方差：样本方差的定义 标准差：样本方差的算术平方根，定义： 极差：最大值-最小值 平均差：各个变量值同平均数的离差绝对值的算术平均数。...，其定义为标准差与平均值之比： 离散系数是衡量资料中各观测值离散程度的一个统计量。...偏态系数大于0，因为均值在众数之右，是一种右偏的分布，又称为正偏 峰态系数：用来度量数据在中心聚集程度，四阶中心矩与σ4的比值作为衡量峰度的指标： 在正态分布情况下，峰度系数值是3，>3的峰度系数说明观察量更集中
sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.feature_selection import SelectKBest ,chi2 import pandas...data.shape data = data.sample(frac=1).reset_index(drop=True) print data[["label"]] return 补充拓展：pandas...实现对dataframe抽样 随机抽样 import pandas as pd #对dataframe随机抽取2000个样本 pd.sample(df, n=2000) 分层抽样 利用sklean中的函数灵活进行抽样...from sklearn.model_selection import train_test_split #y是在X中的某一个属性列 X_train, X_test, y_train, y_test...= train_test_split(X,y, test_size=0.2, stratify=y) 以上这篇python使用pandas抽样训练数据中某个类别实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考
数值型描述统计 算数平均值 样本中的每个值都是真值与误差的和。 算数平均值表示对真值的无偏估计。...，可以为不同的样本赋予不同的权重。...# 在np中，使用argmax获取到最大值的下标 print(np.argmax(a), np.argmin(a)) # 在pandas中，使用idxmax获取到最大值的下标 print(series.idxmax...若样本数量为奇数，中位数为最中间的元素 若样本数量为偶数，中位数为最中间的两个元素的平均值 案例：分析中位数的算法，测试numpy提供位数API np.median() 中位数...，那么通过这些样本计算的方差会小于等于对总体数据集方差的无偏估计值。
在进行画像分析之前需要对客户的基本信息和购物信息有一个描述性统计。 抽取部分指标用于本文的描述性统计指标展示，具体分析方式如下。 接着导入需分析的数据。...toad库下的detect函数，进行数据描述性统计分析，语句如下： #计算描述性统计值 describe = toad.detector.detect(date) describe 得到结果如下： 其中...index列包含了客户的ID、产品ID、性别、年龄、城市类别、居住在当前城市的年数、产品类别和购买信息等变量名称。...为了更清晰地展示变量对应的统计值，把结果导出到csv文档中，具体语句如下： describe.to_csv('describe.csv', encoding='gbk') 得到结果如下： 至此，在Python...中应用toad.detector.detect进行数据挖掘已经讲解完毕，感兴趣的同学可以自己实现一遍。
数据统计描述与列联表分析是数据分析人员需要掌握的基础核心技能，R语言与Python作为优秀的数据分析工具，在数值型数据的描述，类别型变量的交叉分析方面，提供了诸多备选方法。...这里根据我们平时对于数据结构的分类习惯，按照数值型和类别型变量分别给大家盘点一下R与Python中那些简单使用的分析函数。...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...【crosstab】的规则几乎与Excel中的透视表理念很像，可以作为所有的数值型、类别型变量的表述统计、频率统计和交叉列联表统计使用。...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。
1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 4 df = pd.DataFrame({ 5 'key1': [4, 5, 3,...df.mean() 23 # 只统计数字列，默认忽略nan。...('df的key2列的最大值',df['key2'].max()) 86 print('统计df的分位数，参数q确定位置',df.quantile(q=0.75)) 87 print('对df求和'...111 df的key2列的最大值 5.0 112 统计df的分位数，参数q确定位置 key1 4.25 113 key2 4.25 114 Name: 0.75, dtype: float64...，只能对一列，不能对Dataframe 193 print(df['key2'].value_counts()) 194 195 # 判断Dataframe中的每个元素是否都是在某个列表中 196 print
假如在程序中我们用a+b来表示两个数相加，那么当a=1，b=2时，就可以计算出1+2=3，此时这个a和b就是变量，它们也可以等于其他数值，结果也是随着数值的改变而改变的。a和b的值能变动，就叫变量。...3、python中的一些关键字不能当做变量，这些关键字已经被系统使用了，如果作为变量名就不知道是系统内置的，还是自己定义的。 4、变量名是区分大写的。 5、变量名中不能含有空格。...变量是能改变的，名字可以随意给哪个内存中的数据用嘛。而常量就是不能变的。常量的定义必须是大写字母。比如：NAME = "大能猫"，表示NAME就是内存中“大能猫”这个数据的专属名字。...NAME不会拿去给内存中其他的数据当做名字了。那么整个程序运行过程中，NAME代表的都是"大能猫"。python中其实并没有做这样的限制，如果非要让NAME = "大花猫" 也行的。...只是我们约定了常量就这样表示，所以我们在python中，常量的使用，还是要遵从不要改变它的原则。 PS：只是个人在学习python过程中的笔记总结，便于自己理解和记忆，有很多错误之处。
变量与数据类型 变量 编程语言中为了能够更好的处理数据，都需要使用一些变量。Python 语言的变量可以是各种不同的数据类型，使用变量的时候不需要声明直接使用就可以。...变量命名规则 Python 3 中的变量命名有一定要求: 变量名只能包含字母、数字和下划线。...我们可以在交互式环境下使用 keyword 模块查看关键字： 另外需要注意的是: 慎用小写字母I和大写字母O,因为可能被人看成1和0 ,不过ubuntu还是蛮好区分的 一般在公司我们要求变量名要简短而且具有描述性...使用变量及打印 在XFce 终端中输入 python3，进入交互环境，尝试输入如下的代码，并理解输出的含义，注意执行后不要退出，需要继续下一节的实验内容： >>> a = 10 >>> b = 10.6...，type 是 Python 3 内置的一个函数，用来显示变量的数据类型 运算 继续在上一节中的 python 3 的交互环境中执行下面的操作，理解 Python 3 中的数学运算： e = a + b
1.python中的变量命名规则 变量名由字母、数字、下划线组成 变量不能以数字开头 不可以使用关键字 eg：a a1 _a 这些命名规则是可以的 变量的赋值是变量的声明和定义的过程 eg：a = 1...In [2]: id(a) Out[2]: 1718155184 2.Python运算符 2.1 赋值运算符 赋值运算符 描述 = 给变量赋值 += 变量加右边的数值赋值给变量 -= 变量减去右边的数值赋值给变量...*= 变量乘以右边的数值赋值给变量 /= 变量除以右边的数值赋值给变量 %= 变量除以右边的数值结果取余给变量 python2中的运算结果 [root@mx ~]# ipython Python 2.7.8...中在运行赋值运算符的时候，变量始终是整型，而在python3中，变量在做除法运算符的时候会变为浮点型。...python2中在做除法运算的时候会自动取整，而python3中做除法运算的时候会直接除尽。
引言：本文为《Python for Excel》中第5章Chapter 5：Data Analysis with pandas的部分内容，主要讲解了pandas如何对数据进行描述性统计，并讲解了将数据聚合到子集的两种方法...描述性统计和数据汇总 理解大型数据集的一种方法是计算整个数据集或有意义子集的描述性统计数据，如总和或均值。...描述性统计 描述性统计（descriptivestatistics）允许使用定量度量来汇总数据集。例如，数据点的数量是一个简单的描述性统计，而平均值，如均值、中位数或众数是其他流行的例子。...默认情况下，它们返回沿轴axis=0的系列，这意味着可以获得列的统计信息： 如果需要每行的统计信息，使用axis参数： 默认情况下，缺失值不包括在描述性统计信息（如sum或mean）中，这与Excel...在数据框架的所有行中获取统计信息有时不够好，你需要更细粒度的信息，例如，每个类别的均值，这是下面的内容。 分组 再次使用我们的示例数据框架df，让我们找出每个大陆的平均分数。
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【wen】问了一个Pandas数据处理的问题，一起来看看吧。...他的代码如下： import pandas as pd results = [] df = pd.read_excel('G:\合并结果+2023-09-22.xlsx',dtype=str).convert_dtypes...= '销售地').count() 都是可以得到预期的结果的： 后来【巭孬】也给了一个代码，如下所示： # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('G:\合并结果+2023-09...-22.xlsx', dtype=str).convert_dtypes() # 统计销售地的行数 sales_counts = df['销售地'].value_counts().reset_index...这篇文章主要盘点了一个Python数据处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
一般在python进行数据分析/统计分析时，第一步总是对数据进行一些描述性分析、相关性分析，但是总会是有一大堆代码，那么今天就介绍一个神器pandas_profiling，一行命令就能搞定大部分描述性分析...安装 pip install pandas_profiling 使用 那么我们继续使用之前文章中使用过很多次的NBA数据集，还记得我们在介绍pandas使用的那篇文章中分很多章节去讲解如何使用pandas...可以看到，除了之前我们需要的一些描述性统计数据，该报告还包含以下信息： 类型推断：检测数据帧中列的数据类型。...要点：类型，唯一值，缺失值 分位数统计信息，例如最小值，Q1，中位数，Q3，最大值，范围，四分位数范围 描述性统计数据，例如均值，众数，标准偏差，总和，中位数绝对偏差，变异系数，峰度，偏度 最常使用的值...直方图 相关性矩阵 缺失值矩阵，计数，热图和缺失值树状图 文本分析：了解文本数据的类别（大写，空格），脚本（拉丁，西里尔字母）和块（ASCII） 当然我们还以将该报告保存为html，这样结合Django
机器学习 Author：louwill Machine Learning Lab 在做结构化数据训练时，类别特征是一个非常常见的变量类型。...机器学习中有多种类别变量编码方式，各种编码方法都有各自的适用场景和特点。本文就对机器学习中常见的类别编码方式做一个简单的总结。...Pandas和Sklearn都提供了One-hot编码的实现方式，示例代码如下。...目标变量编码：Target Encoding Target Encoding就是用目标变量的类别均值来给类别特征做编码。CatBoost中就大量使用目标变量统计的方法来对类别特征编码。...，可总结机器学习中类别特征的编码方式如下： Label Encoding 类别特征内部有序 One-hot Encoding 类别特征内部无序 类别数值<5 Target Encoding
可以看到，除了之前我们需要的一些描述性统计数据，该报告还包含以下信息： 类型推断：检测数据帧中列的数据类型。...要点：类型，唯一值，缺失值 分位数统计信息，例如最小值，Q1，中位数，Q3，最大值，范围，四分位数范围 描述性统计数据，例如均值，众数，标准偏差，总和，中位数绝对偏差，变异系数，峰度，偏度 最常使用的值...直方图 相关性矩阵 缺失值矩阵，计数，热图和缺失值树状图 文本分析：了解文本数据的类别（大写，空格），脚本（拉丁，西里尔字母）和块（ASCII） 02 使用cufflinks绘制图表 上一个神器Pandas...使用%store就可以轻松解决 %store 变量 #保存变量 %store -r 变量 #在另一个notebook中调用变量 ? ?...没关系使用%who命令可以列出这个notebook中的全部变量 ?
目录 基本特征 创建 自动生成行索引 自定义生成行索引 使用 索引与值 基本操作 统计功能 ---- 基本特征 一个表格型的数据结构 含有一组有序的列（类似于index） 大致可看成共享同一个index...admin 2 3 admin 3 另一种删除方法 name a 1 admin 1 3 admin 3 （1）添加列 添加列可直接赋值，例如给 aDF 中添加...tax 列的方法如下： import pandas as pd import numpy as np data = np.array([('xiaoming', 4000), ('xiaohong'...，但这种方式是直接对原始数据操作，不是很安全，pandas 中可利用 drop()方法删除指定轴上的数据，drop()方法返回一个新的对象，不会直接修改原始数据。...，在此不一一列举，有兴趣的同学可以自己去找一下 统计功能 DataFrame对象成员找最低工资和高工资人群信息 DataFrame有非常强大的统计功能，它有大量的函数可以使用，具体代码如下所示
教程目录 该教程分为12节 第1节：下载并安装python及Scipy生态 第2节：熟悉使用python、numpy、matplotlib和pandas 第3节：加载CSV数据 第4节：对数据进行描述性统计分析...中正确地加载CSV数据集 有几种常用的方法供参考： 使用标准库中CSV的CSV.reader()加载 使用第三方库numpy中的numpy.loadtxt()加载 使用第三方库pandas中的pandas.read_csv...(url, names=names) # 读取数据 print(data.head(5)) # 打印数据集前5行 第4节：对数据进行描述性统计分析 导入数据后，第一步要做的是理解数据。...对数据理解的越透彻，建立的模型也会越精确。这里就要提到描述性统计分析，主要包括数据的频数分析、集中趋势分析、离散程度分析、分布以及一些基本的统计图形。...print(description) 数据描述结果 第5节：对数据进行可视化分析 仅仅是做描述性统计无法直观地理解数据，python提供了丰富的可视化工具，帮助展示数据。
卡方检验并不能展现出两个分类变量相关性的强弱，只能展现两个分类变量是否有关。 / 01 / 数据挖掘的技术与方法 数据挖掘的方法分为描述性与预测性两种。 两类方法均是基于历史数据进行分析。...描述性模型用于直观反映历史状况，为后续分析提供灵感。 预测性模型从历史数据中寻找规律，并用于预测未来。 描述性数据挖掘常用算法：聚类分析、关联规则分析。...将待分析的两分类变量中的一个变量的每一个类别设为列变量。 另一个变量的每一个类别设为行变量，中间对应着不同类别下的频数。 下面以书中的数据为例，即探索分类变量是否违约与分类变量是否破产的关系。...下面用Python对数据进行卡方检验。...但是统计学上却并不是这样的。 ①自由度是指当以样本的统计量来估计总体参数时，样本中独立或能自由变化的数据的个数。
创建方法如下所示： 自动生成索引 Series能创建自动生成索引的字典，索引从0开始，代码如下所示： import pandas as pd aSer = pd.Series([1,...，还能自定义生成索引，代码如下所示： import pandas as pd bSer = pd.Series(['apple', 'peach', 'lemon'], index=[1, 2, 3]...[1, 2, 3], dtype='int64') 使用 基本运算 定义好了一个Series之后，我们可以对它进行一些简单的操作，代码如下所示： import pandas as pd...数据对齐的一个重要功能是：在运算中自动对齐不同索引的数据，代码如下所示： import pandas as pd data = {'AXP': '86.40', 'CSCO': '122.64', '...':'86.40','CSCO':'122.64','CVX':'23.78'} cSer = pd.Series(aSer) print(bSer + cSer) # 都有数据才会显示，如bSer中无
1 变量的定义 变量即variable Python 中的变量赋值不需要类型声明。 每个变量在内存中创建，都包括变量的标识，名称和数据这些信息。...每个变量在使用前都必须赋值，变量赋值以后该变量才会被创建。 等号（=）用来给变量赋值。 等号（=）运算符左边是一个变量名,等号（=）运算符右边是存储在变量中的值。例如： ?...3标准数据类型 在内存中存储的数据可以有多种类型。 例如，一个人的年龄可以用数字来存储，他的名字可以用字符来存储。 Python 定义了一些标准类型，用于存储各种类型的数据。...4 变量的数字类型 Python支持四种不同的数字类型： int（有符号整型） long（长整型[也可以代表八进制和十六进制]） float（浮点型） complex（复数） 5 字符串变量 字符串或串...python的字串列表有2种取值顺序: 从左到右索引默认0开始的，最大范围是字符串长度少1 从右到左索引默认-1开始的，最大范围是字符串开头 如果你要实现从字符串中获取一段子字符串的话，可以使用变量 [
Python中的变量是什么呢？变量，记录事物变化的状态。是为了让计算机具备人的某项功能，能更好的完成人类下达的任务，由此诞生了变量。...当变量定义的时候，会在内存中申请一块空间专门用来存放变量值，而变量名，就是这个空间的门牌号，能方便的找到这块内存空间。...为了提高自己在程序员中的地位，切忌不可用中文。 不可使用Python中的关键字。 不可数字开头。 变量名命名方式 变量名一般有三种命名方式。 纯小写+数字+下划线。变量名一般会采用这种方式。 <!...这一般是用来定义程序中的常量。注意，这是约定俗成的规范，不是Python本身的语法。 赋值符号 [format,png] 上面的“=”等号就是变量的赋值符号。...type：不同类型的值记录事物的状态有所不同，这就是Python的数据类型。可以使用type()来查看。 变量值：存储值的本身。
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