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在Python中进行探索式数据分析（EDA）

探索性数据分析（Exploratory Data Analysis ,EDA）是对数据进行分析并得出规律的一种数据分析方法。它是一个数据试图讲述的故事。...Python中的EDA 在python中有很多可用的库，例如pandas，NumPy，matplotlib，seaborn等。借助这些库，我们可以对数据进行分析并提供有用的见解。...根据以上结果，我们可以看到python中的索引从0开始。 底部5行 ? 要检查数据框的维数，让我们检查数据集中存在的行数和列数。...根据箱形图，超出Q1（25个百分位数）和Q3（75个百分位数）或IQR（四分位数间距）范围之外的任何观测值均被视为异常值。 如果数据集中存在大量异常值，则必须对异常值进行处理。...这不是EDA的终点。上面执行的所有步骤都是在进行特征工程或建模之前必须执行的基础数据分析。 EDA是整个数据科学过程中的重要步骤之一。据说模型构建大部分时间都用于EDA和特征工程。

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Python pandas获取网页中的表数据（网页抓取）

标签：Python与Excel,pandas 现如今，人们随时随地都可以连接到互联网上，互联网可能是最大的公共数据库，学习如何从互联网上获取数据至关重要。...因此，有必要了解如何使用Python和pandas库从web页面获取表数据。此外，如果你已经在使用Excel PowerQuery，这相当于“从Web获取数据”功能，但这里的功能更强大100倍。...这里只介绍HTML表格的原因是，大多数时候，当我们试图从网站获取数据时，它都是表格格式。pandas是从网站获取表格格式数据的完美工具！...因此，使用pandas从网站获取数据的唯一要求是数据必须存储在表中，或者用HTML术语来讲，存储在…标记中。...pandas将能够使用我们刚才介绍的HTML标记提取表、标题和数据行。 如果试图使用pandas从不包含任何表（…标记）的网页中“提取数据”，将无法获取任何数据。

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删除重复值，不只Excel，Python pandas更行

标签：Python与Excel,pandas 在Excel中，我们可以通过单击功能区“数据”选项卡上的“删除重复项”按钮“轻松”删除表中的重复项。确实很容易！...第3行和第4行包含相同的用户名，但国家和城市不同。 删除重复值 根据你试图实现的目标，我们可以使用不同的方法删除重复项。最常见的两种情况是：从整个表中删除重复项或从列中查找唯一值。...数据框架是一个表或工作表，而pandas Series是该表/表中的一列。换句话说，数据框架由各种系列组成。...图7 Python集 获取唯一值的另一种方法是使用Python中的数据结构set，集(set)基本上是一组唯一项的集合。由于集只包含唯一项，如果我们将重复项传递到集中，这些重复项将自动删除。...图8 下面是一个示例。 我们的列（或pandas Series）包含两个重复值，”Mary Jane”和”Jean Grey”。通过将该列转换为一个集，我们可以有效地删除重复项！

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使用 Python 进行数据清洗的完整指南

在右图中有一个异常值，当模型试图覆盖数据集的所有点时，这个异常值的存在会改变模型的拟合方式，并且使我们的模型不适合至少一半的点。...数据不一致意味着列的唯一类具有不同的表示形式。例如在性别栏中，既有m/f，又有male/female。在这种情况下，就会有4个类，但实际上有两类。...例如， 某人的年龄是 560； 某个操作花费了 -8 小时； 一个人的身高是1200 cm等； 对于数值列，pandas的 describe 函数可用于识别此类错误： df.describe() 无效数据的产生原因可能有两种...重复数据 当数据集中有相同的行时就会产生重复数据问题。这可能是由于数据组合错误（来自多个来源的同一行），或者重复的操作（用户可能会提交他或她的答案两次）等引起的。处理该问题的理想方法是删除复制行。...但是我们拆分的目标是保持测试集完全独立，并像使用新数据一样使用它来进行性能评估。所以在操作之前必须拆分数据集。 虽然训练集和测试集分别处理效率不高（因为相同的操作需要进行2次），但它可能是正确的。

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统计师的Python日记【第九天：正则表达式】

第4、5两天掌握了Pandas这个库的基本用法。 第6天学习了数据的合并堆叠。 第7天开始学习数据清洗，着手学会了重复值删除、异常值处理、替换、创建哑变量等技能。...第2天：再接着介绍一下Python呗 【第3天：Numpy你好】 【第4天：欢迎光临Pandas】 【第四天的补充】 【第5天：Pandas，露两手】 【第6天：数据合并】 【第七天：数据清洗（1）】...（2）函数 在SAS中，PRXPARSE()是获取一个正则表达式的pattern，在Python中对应的就是 compile() 。...参照SAS正则表达的介绍，试图将在SAS中实现的功能在Python中也能实现。 2....先来分析一下： 首先两个PD不是必须的，有的有、有的没有，但后面(XX)括号里面两个数字是必须的，我就按照这样的模式来获取红色字体部分： pattern = re.compile('P?D?

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用过Excel，就会获取pandas数据框架中的值、行和列

标签：python与Excel,pandas 至此，我们已经学习了使用Python pandas来输入/输出（即读取和保存文件）数据，现在，我们转向更深入的部分。...在Python中，数据存储在计算机内存中（即，用户不能直接看到），幸运的是pandas库提供了获取值、行和列的简单方法。 先准备一个数据框架，这样我们就有一些要处理的东西了。...图4 方括号表示法 它需要一个数据框架名称和一个列名，如下图所示：df[列名]。方括号内的列名是字符串，因此我们必须在其两侧使用引号。尽管它需要比点符号更多的输入，但这种方法在任何情况下都能工作。...语法如下： df.loc[行，列] 其中，列是可选的，如果留空，我们可以得到整行。由于Python使用基于0的索引，因此df.loc[0]返回数据框架的第一行。...获取1行 图7 获取多行 我们必须使用索引/切片来获取多行。在pandas中，这类似于如何索引/切片Python列表。

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在Python中实现Excel的VLOOKUP、HLOOKUP、XLOOKUP函数功能

标签：Python与Excel,pandas Excel的LOOKUP公式可能是最常用的公式之一，因此这里将在Python中实现Excel中查找系列公式的功能。...示例 有两个Excel表，一个包含一些基本的客户信息，另一个包含客户订单信息。我们的任务是将一些数据从一个表带入另一个表。听起来很熟悉的情形！...VLOOKUP可能是最常用的，但它受表格格式的限制，查找项必须位于我们正在执行查找的数据表最左边的列。换句话说，如果我们试图带入的值位于查找项的左侧，那么VLOOKUP函数将不起作用。...注意，df1是我们要将值带入的表，df2是我们从中查找值的源表，我们将两个数据框架列传递到函数中，用于lookup_array和return_array。...默认情况下，其值是=0，代表行，而axis=1表示列 args=()：这是一个元组，包含要传递到func中的位置参数 下面是如何将xlookup函数应用到数据框架的整个列。

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用Pandas在Python中可视化机器学习数据

为了从机器学习算法中获取最佳结果，你就必须要了解你的数据。 使用数据可视化可以更快的帮助你对数据有更深入的了解。...在这篇文章中，您将会发现如何在Python中使用Pandas来可视化您的机器学习数据。 让我们开始吧。...单变量图 在本节中，我们可以独立的看待每一个特征。 直方图 想要快速的得到每个特征的分布情况，那就去绘制直方图。 直方图将数据分为很多列并为你提供每一列的数值。...散点图对于发现变量之间的结构关系非常有用，例如两个变量之间是否呈线性关系。具有结构化关系的特征可能是相关的，也可能是将要从数据集中删除的候选者。...[Scatterplot-Matrix.png] 概要 在这篇文章中，您学会了许多在Python中使用Pandas来可视化您的机器学习数据的方法。

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数据分析与数据挖掘 - 07数据处理

一 pandas基本数据类型 1 Series类型 Pandas是数据处理中非常常用的一个库，是数据分析师、AI的工程师们必用的一个库，对这个库是否能够熟练的应用，直接关系到我们是否能够把数据处理成我们想要的样子...Pandas一共包含了两种数据类型，分别是Series和DataFrame，我们先来学习一下Series类型。...obj = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6]) print(obj) print(obj.index) # 获取索引 print(obj.values) # 获取值 在打印结果中一共呈现出两列的内容...比如索引为11的数据，他的出生日期为1890/01/12，这明显是异常值。...当然Pandas也提供了一些方法，供我们去观察一下是否有异常值，通常我们会通过查看信息info属性，查看描述方法describe()，或者是通过获取标准差std等方式来观察数据是否存在异常。

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疫情这么严重，还不待家里学Numpy和Pandas？

鸭哥这次教大家Python数据分析的两个基础包Numpy和Pandas。 首先导入这两个包。...], [5,6,7,8], [9,10,11,12] ]) #获取行号是0，列号是2的元素a[0,2] a[0,2] #获取第一行,0前面要加逗号，不然打印类型出来 a[:,0]...#获取第一列，0后面加逗号 a[0,:] #按轴计算：axis=1 计算每一行的平均值 a.mean(axis=1) pandas二维数组:数据框（DataFrame） #第1步：定义一个字典，映射列名与对应列的值...缺失值有3种： 1）Python内置的None值 2）在pandas中，将缺失值表示为NA，表示不可用not available。...输入：timeColSer 销售时间这一列，是个Series数据类型 输出：分割后的时间，返回也是个Series数据类型 ''' def splitSaletime(timeColSer):

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pandas数据分析输出excel产生文本形式存储的百分比数据，如何处理？

关键词： python、pandas、to_excel、文本形式存储的数据 需求描述： 我用 python pandas 写了数据统计与分析脚本，并把计算结果用 pandas 的 to_excel()...解决思路： 1、必须从自己身上找解决方案。在工作中，当我们需要输出文档给团队查阅，必须自己为文档的质量负责，而非要求或期望我的老板和同事来处理。 2、立即生效、简单好用的笨办法。...手动打开excel文件，选中“文本形式存储的数据”的一列数据，点击“数据 - 分列” 在弹出的菜单中点击两次“下一次”，然后点击“完成”即可。...如果单个文件中此类“文本形式存储的数据”较多，或你需要频繁输出该类文件，那么当然更好的做法是：直接优化脚本，从根源上解决问题。...在这种情况下，我只能从以下2个结果中二选一： 显示为百分数，打开 excel 表格时有异常提示：以文本形式存储的数据（即现状） 显示为小数，打开excel 表格时无异常提示 想要显示为小数，则直接注释掉脚本中的

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Pandas和Numpy的视图和拷贝

本文的操作，是基于Python3.7及其以上版本，并且Numpy使用的是1.18版本，Pandas的版本号是1.0，其他在此之上的版本一般都能兼容。...至于Pandas和Numpy的安装方法，请参阅《跟老齐学Python：数据分析》一书，书中有详细的说明。...、y、z是列标签（Column labels），左侧的a/b/c/d/e是行标签（Row labels），中间的就是数据了。...本来返回的也是一个DataFrame对象，即df[mast]，但是，如果你要对这个对象进行操作，比如试图将所有的z列的值修改为0，按照一般的理解就应该是df[mask]["z"]=0，如果这样做了，就会爆出异常...，a和b是通过切片操作得到的数组，这两个数组与与arr共享同样的数据，它们没有自己的独立数据，如下图所示： ?

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一个完整的机器学习项目在Python中的演练（一）

第一篇文章将涵盖步骤1-2，其余的内容将在后面的文章中介绍。 问题定义 编码之前的第一步是了解我们试图解决的问题和可用的数据。在这个项目中，我们将使用纽约市的公共可用建筑能源数据。...数据清洗是大多数数据科学问题中必不可少的一部分。 首先，使用pandas（Dataframe）读取数据并查看： 实际数据 这是一个含60列数据的完整数据的子集。...然后还查询到了数据中对应每一列的含义。在这个过程中，耐心是很有必要的。 我们并不需要去研究所有的列的准确含义，但能源之星得分（ENERGY STAR Score)是我们必须精确了解·的。...缺失数据和异常值 除了异常的数据类型外，处理真实数据时的另一个常见问题是数据缺失。这些数据缺失往往是由很多因素造成，在我们训练机器学习模型之前必须填写或删除。首先，让我们了解每列中有多少缺失值。...那些异常值可能是由于数据输入中的拼写错误或者错误统计等等原因造成的，或者一些不是上述两个原因但是对模型训练没有好处的极端值。

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python数据科学系列：pandas入门详细教程

pandas，python+data+analysis的组合缩写，是python中基于numpy和matplotlib的第三方数据分析库，与后两者共同构成了python数据分析的基础工具包，享有数分三剑客之名...二者之间主要区别是： 从数据结构上看： numpy的核心数据结构是ndarray，支持任意维数的数组，但要求单个数组内所有数据是同质的，即类型必须相同；而pandas的核心数据结构是series和dataframe...02 数据结构 ? pandas核心数据结构有两种，即一维的series和二维的dataframe，二者可以分别看做是在numpy一维数组和二维数组的基础上增加了相应的标签信息。...与此同时，series因为只有一列，所以数据类型自然也就只有一种，pandas为了兼容二者，series的数据类型属性既可以用dtype也可以用dtypes获取；而dataframe则只能用dtypes...由于该方法默认是按行进行检测，如果存在某个需要需要按列删除，则可以先转置再执行该方法 异常值，判断异常值的标准依赖具体分析数据，所以这里仅给出两种处理异常值的可选方法 删除，drop，接受参数在特定轴线执行删除一条或多条记录

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pandas分组聚合详解

一 前言 pandas学到分组迭代，那么基础的pandas系列就学的差不多了，自我感觉不错，知识追寻者用pandas处理过一些数据，蛮好用的； 知识追寻者(Inheriting the spirit...根据hobby列进行分组，最后对分好组的数据进行处理求均值； # 是个生成器 group = frame['price'].groupby(frame['hobby']) # 求均值 print(group.mean...0.850792 reading 0.880178 running -1.410682 Name: price, dtype: float64 Tip: 可以理解为 根据爱好分组，查询价格；查询的列必须是数字...，否则求均值时会报异常 如果是根据多列分组则在groupby后面使用列表指定，并且调用求均值函数；输出的值将是分组列，均值结果； group = frame['price'].groupby([frame...（示例根据hobby进行分组），可以 使用 key , value 形式 对分组后的数据进行迭代，其中key 是分组的名称，value是分组的数据； group = frame['price'].groupby

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Python入门之数据处理——12种有用的Pandas技巧

Pandas，加上Scikit-learn提供了数据科学家所需的几乎全部的工具。本文旨在提供在Python中处理数据的12种方法。此外，我还分享了一些让你工作更便捷的技巧。...◆ ◆ ◆ 我们开始吧 从导入模块和加载数据集到Python环境这一步开始： ? # 1–布尔索引 如果你想根据另一列的条件来筛选某一列的值，你会怎么做？...2. .values[0]后缀是必需的，因为默认情况下元素返回的索引与原数据框的索引不匹配。在这种情况下，直接赋值会出错。 # 6. 交叉表 此函数用于获取数据的一个初始“感觉”（视图）。...在这里，我们定义了一个简单可复用的函数，可以轻松地用于对任何变量的分箱。 ? ? # 11–编码名义变量 有时，我们会遇到必须修改名义变量的类别的情况。这可能是由于以下各种原因： 1....这通常在以下两种情况下发生： 1. 数值类型的名义变量被视为数值 2. 带字符的数值变量（由于数据错误）被认为是分类变量。 所以手动定义变量类型是一个好主意。如果我们检查所有列的数据类型： ? ?

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Python数据分析学习路线个人总结

大多数人的思维方式都依赖于生活和经验做出直觉性的判断，最直观的体现是，在数据和业务分析中有时无从下手。 什么是好的分析思维？ 用两张在网络上流传甚广的图片说明 ?...由于我们采集的是api接口，它的格式为json，所以要用到json库来解析。 BeautifulSoup是用来解析html文档的，可以很方便的帮我们获取指定div的内容。 ?...比如常见的数据自增列 id 这类数据，是否有必要放到你的算法模型中，因为这类数字很可能被当作数字读入。 某些列的取值类型，虽然已经是数字了，它们的取值大小表示什么含义你也要仔细捉摸。...7 Pandas数据预处理 7.1 基于Python的向量化增强 7.2 必须掌握的传播机制 广播发生的条件 7.3 一维Series和二维DataFrame 7.4 Pandas中的20个统计学函数...在这些基本概念上，又衍生出的很多重要概念，比如协方差，相关系数等。 这一些列常用的统计指标，都在强大的数据分析包 Pandas 中实现了，非常方便。

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Python数据分析学习路线个人总结

由于我们采集的是api接口，它的格式为json，所以要用到json库来解析。 BeautifulSoup是用来解析html文档的，可以很方便的帮我们获取指定div的内容。...比如常见的数据自增列 id 这类数据，是否有必要放到你的算法模型中，因为这类数字很可能被当作数字读入。 某些列的取值类型，虽然已经是数字了，它们的取值大小表示什么含义你也要仔细捉摸。...下面是一本数据清洗不错的书籍： 5 Python核心知识 5.1 理解Python的解释性 Python 是解释型语言，对于 Python 刚刚入门的小伙伴，可能对解释性有些疑惑。...7 Pandas数据预处理 7.1 基于Python的向量化增强 7.2 必须掌握的传播机制 广播发生的条件 7.3 一维Series和二维DataFrame 7.4 Pandas中的20个统计学函数...在这些基本概念上，又衍生出的很多重要概念，比如协方差，相关系数等。 这一些列常用的统计指标，都在强大的数据分析包 Pandas 中实现了，非常方便。

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小蛇学python（13）当我们拿到数据，该做些什么

在充实着林林总总的数据表格中，你试图从中发现规律，可是否感受到了像心上人在身边却无法说出口的那层窗户纸。 今天写下这篇文章，算是自己对处理数据的一些感受，同大家分享。...导入，清洗 当我们拿到初始数据的时候，我们首先要做的是将数据读入并对数据进行筛选和规整。...接下来，我们需要筛选数据，清除离群值，异常值，对缺省值进行插值或者当数据量很大的时候对缺省值直接删除也可以。 有时候，我们还需要对数据进行一些计算处理。...比如在一个有关全国婴儿体重的数据集中，有这样两列数据，分别是磅和盎司，很明显这两行所表述的都是婴儿的体重，当我们进行数据分析时必须将他们并为一行处理。...听说R和python马上就要融合了，发起者就是开发了pandas库的Wes Mckinney。这给我们可视化带来了福音，因为，R的效果要优于python。

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数据导入与预处理-课程总结-04~06章

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...数据获取是数据预处理的第一步操作，主要是从不同的渠道中读取数据。...可以选择C或者是python。C引擎快但是Python引擎功能更加完备。...； 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...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。

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