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14个pandas神操作，手把手教你写代码

作为数据科学中一个非常基础的库，Pandas受到了广泛关注。Pandas可以将现实中来源多样的数据进行灵活处理和分析。...作为Python的三方库，Pandas是建构在Python的基础上的，它封装了一些复杂的代码实现过程，我们只要调用它的方法就能轻松实现我们的需求。...（count）、平均数（mean）、标准差（std）、最小值（min）、四分位数和最大值（max）： Out: Q1 Q2 Q3...选择多列的可以用以下方法： # 选择多列 df[['team', 'Q1']] # 只看这两列，注意括号 df.loc[:, ['team', 'Q1']] # 和上一行效果一样 df.loc[x...图6　分组后每列用不同的方法聚合计算 10、数据转换 对数据表进行转置，对类似图6中的数据以A-Q1、E-Q4两点连成的折线为轴对数据进行翻转，效果如图7所示，不过我们这里仅用sum聚合。

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柱状图、堆叠柱状图、瀑布图有什么区别？怎样用Python绘制？

其主要用于数据统计与分析，早期主要用于数学统计学科中，用柱状图表示数码相机的曝光值，到现代使用已经比较广泛，比如现代的电子产品和一些软件的分析测试，如电脑、数码相机的显示器和Photoshop上都能看到相应的柱状图...当使用者需要在同一个轴上显示各个分类下不同的分组时，需要用到分组柱状图。 跟柱状图类似，使用柱子的高度来映射和对比数据值。...其中分类轴表示需要对比的分类维度，连续轴代表相应的数值，分为两种情况，一种是正向刻度值与反向刻度值完全对称，另一种是正向刻度值与反向刻度值反向对称，即互为相反数。...", "jan"), ("Q1", "feb"), ("Q1", "mar"), ("Q2", "apr"), ("Q2", "may"), ("Q2", "jun"),..."), ("Q1", "feb"), ("Q1", "mar"), ("Q2", "apr"), ("Q2", "may"), ("Q2", "jun"), ("Q3

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柱状图、堆叠柱状图、瀑布图有什么区别？怎样用Python绘制？（附代码）

其主要用于数据统计与分析，早期主要用于数学统计学科中，用柱状图表示数码相机的曝光值，到现代使用已经比较广泛，比如现代的电子产品和一些软件的分析测试，如电脑、数码相机的显示器和Photoshop上都能看到相应的柱状图...当使用者需要在同一个轴上显示各个分类下不同的分组时，需要用到分组柱状图。 跟柱状图类似，使用柱子的高度来映射和对比数据值。...其中分类轴表示需要对比的分类维度，连续轴代表相应的数值，分为两种情况，一种是正向刻度值与反向刻度值完全对称，另一种是正向刻度值与反向刻度值反向对称，即互为相反数。...", "jan"), ("Q1", "feb"), ("Q1", "mar"), 6 ("Q2", "apr"), ("Q2", "may"), ("Q2", "jun"),...", "jan"), ("Q1", "feb"), ("Q1", "mar"), 4 ("Q2", "apr"), ("Q2", "may"), ("Q2", "jun"), 5

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干货 | 柱状图、堆叠柱状图、瀑布图有什么区别？怎样用Python绘制？（附代码）

其主要用于数据统计与分析，早期主要用于数学统计学科中，用柱状图表示数码相机的曝光值，到现代使用已经比较广泛，比如现代的电子产品和一些软件的分析测试，如电脑、数码相机的显示器和Photoshop上都能看到相应的柱状图...当使用者需要在同一个轴上显示各个分类下不同的分组时，需要用到分组柱状图。 跟柱状图类似，使用柱子的高度来映射和对比数据值。...其中分类轴表示需要对比的分类维度，连续轴代表相应的数值，分为两种情况，一种是正向刻度值与反向刻度值完全对称，另一种是正向刻度值与反向刻度值反向对称，即互为相反数。...", "jan"), ("Q1", "feb"), ("Q1", "mar"), 6 ("Q2", "apr"), ("Q2", "may"), ("Q2", "jun"),...", "jan"), ("Q1", "feb"), ("Q1", "mar"), 4 ("Q2", "apr"), ("Q2", "may"), ("Q2", "jun"), 5

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UE5中四元数的旋转技巧

（x,y,z,w） 旋转角过渡：测试角度: 0,45,0 旋转到 120,90,100【可以看到非常的平滑，直接就转过去了】 四元数的插值方式有线性插值和球面插值 四元数插值参考： 四元数定义、运算、...UE4C++中提供了四元数线性插值的方法、蓝图中提供了旋转体的简单插值节点，两种插值的效果是一样的 FQuat q1; //起始旋转 FQuat q2; //终点旋转 float f; /.../插值参数 FQuat q3 = FQuat::FastLerp(q1, q2, f); 3.四元数/旋转体怎么球面插值【让物体或镜头平滑过渡/旋转】【推荐】 球面插值能做到角速度很平滑的旋转 UE4C...++中也提供了四元数球面插值的方法、蓝图中旋转体插值节点启用最短路径，两种插值的效果一样 //c++ FQuat q1; //起始旋转 FQuat q2; //终点旋转 float f;...//插值参数 FQuat q3 = FQuat::Slerp(q1, q2, f); 4.四元数怎么转换为欧拉角 C++中也能直接进行转换，蓝图中一个节点自动完成转换，或者你可以用C++自己写 FQuat

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Python 绘制惊艳的瀑布图

该表按顺序显示了值的重要性，但读取这些值非常困难。相反，我们可以很容易地看到，按x轴正方向的连贯性顺序显示数据，并且黄色条显示减量，红色条显示增量。...Plotly 绘制瀑布图 我们将要使用的数据取自Netflix 电影和电视节目的Kaggle数据。 我们将使用一个开源图表库 Plotly绘制。...导入库 import plotly.graph_objects as go 数据集 df = pd.read_csv(r'D:/netflix_titles.csv') 添加年和月并转换为正确的日期时间格式...x: x轴上的值 y: y轴上的值 text: 将要在图表上显示的值 textposition: 我们可以把文本放在图表的柱状图内或柱状图上方 为何更加优雅的使用图表，我们可以为图表的条形及其连接线设置颜色...rotation_value： 旋转并设置x轴的值。 写在最后 本文中，我们一起看到了瀑布图的重要性：何时以及如何将它与 Plotly 和 Matploib 一起使用。

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Python数据清洗--异常值识别与处理01

图中的下四分位数指的是数据的25%分位点所对应的值（Q1）；中位数即为数据的50%分位点所对应的值（Q2）；上四分位数则为数据的75%分位点所对应的值（Q3）；上须的计算公式为Q3+1.5(Q3-Q1)...具体的代码如下： # 导入第三方模块 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 导入数据 sunspots = pd.read_csv...（虚线）和颜色 labels = [''] # 去除箱线图的x轴刻度值 ) # 显示图形 plt.show() ?...为解决该问题，读者可以通过下方的代码实现查询： # 计算下四分位数和上四分位 Q1 = sunspots.counts.quantile(q = 0.25) Q3 = sunspots.counts.quantile...(q = 0.75) # 基于1.5倍的四分位差计算上下须对应的值 low_whisker = Q1 - 1.5*(Q3 - Q1) up_whisker = Q3 + 1.5*(Q3 - Q1)

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利用Python进行描述统计

绘图法 定性型变量 定性型变量在绘图时，基本上只有两种常用的图形，分别是条形图和饼图。...直方图v.s.柱状图 条形图和直方图看起来十分类似，但实际上存在很大的区别，直方图不同的组别之间是没有间隙的，所以适用于连续型变量。...Q1 = 第1四分位数，即第25百分位数 Q2 = 第2四分位数，即第50百分位数 Q3 = 第3四分位数，即第75百分位数 注意：要把四分位数的上下限，和箱线图的上下限区分开。...利用Python进行统计描述 绘图法：Matplotlib 用Python绘制条形图 # 导入需要用到的库 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot...plt.bar(x, y) plt.show() 用Python绘制饼图 # 导入需要用到的库(代码同条形图) # 数据准备 nums = [25, 37, 33, 37, 6] labels =

2.7K30

Python数据可视化 热力图

一、matplotlib绘制热力图 Matplotlib是Python著名的2D绘图库，该库仿造Matlab提供了一整套相似的绘图函数，用于绘图和绘表，是强大的数据可视化工具和做图库，且绘制出的图形美观...二、seaborn绘制热力图 Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。...如果是DataFrame，则df的index/column信息会对应到heatmap上，即df.index对应到热力图的x轴，df.columns对应到热力图的y轴 vmax，vmin：分别是热力图的颜色取值最大和最小范围...linecolor：切分热力图上每个矩阵小块的线的颜色，默认值是 white xticklabels,，yticklabels：xticklabels控制x轴标签的输出；yticklabels控制y轴标签的输出...默认值是auto，如果是True，则以DataFrame的index作为x轴标签、columns作为y轴的标签。如果是False，则不添加行标签名。如果是列表，则标签名改为列表中给的内容。

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UCB Data100：数据科学的原理和技巧：第六章到第十章

pandas 中的绘图方法是最不受欢迎的，也不受 Data 100 的支持，因为它们的功能有限。相反，未来的示例将专注于其他专门用于可视化数据的库。这里最知名的库是 matplotlib。...x 轴上的值 x_i 代表我们数据集中的第 i 个数据点。...我们使用x和y参数来指示要沿 x 轴和 y 轴绘制的值。通过使用hue参数，我们可以指定用于给每个散点着色的第三个变量。...请注意，所得的图显示了 x 和 y 轴上绘制的值之间的粗略线性关系。 8.2.1 线性化和应用变换 要线性化一个关系，请先问自己：是什么使数据非线性？对于可视化中的每个变量，重复这个问题是有帮助的。...现在，我们在水平轴上绘制原始 x 值的对数，垂直轴上绘制原始 y 值的 4 次方。我们开始看到我们转换变量之间的近似线性关系。 我们能从中得出什么？

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Pandas50个高级操作，必读！

来源：机器学习杂货店 本文约4000字，建议阅读10分钟 在Pandas对数据的复杂查询、数据类型转换、数据排序、数据的修改、数据迭代以及函数的使用。...在数据分析和数据建模的过程中需要对数据进行清洗和整理等工作，有时需要对数据增删字段。下面为大家介绍Pandas对数据的复杂查询、数据类型转换、数据排序、数据的修改、数据迭代以及函数的使用。...(5, ['Q1', 'Q2'])df.nsmallest(5, ['Q1', 'Q2']) 04、添加修改 数据的修改、增加和删除在数据整理过程中时常发生。...': 0, 'Q2': 5}, 100) # 将指定字段的指定值修改为100df.replace({'Q1': {0: 100, 4: 400}}) # 将指定列里的指定值替换为另一个指定的值 3、填充空值...'] = '不合格' 6、插入列df.insert() # 在第三列的位置上插入新列total列，值为每行的总成绩df.insert(2, 'total', df.sum(1)) 7、指定列

1.4K30

Python 金融编程第二版（二）

DataFrame 类” 本章从使用简单且小的数据集探索pandas的DataFrame类的基本特征和能力开始；然后通过使用NumPy的ndarray对象并将其转换为DataFrame对象来进行处理。...在子图中绘制列 sharex 布尔值，默认为 True x 轴共享 sharey 布尔值，默认为 False y 轴共享 use_index 布尔值，默认为 True 使用 DataFrame.index...grid 布尔值，默认为 False 水平和垂直网格线 legend 布尔值，默认为 True 标签的图例 ax matplotlib axis 对象 用于绘图的 matplotlib axis 对象...x 轴的边界 ylim 2-元组，列表 y 轴的边界 rot 整数，默认为 None x 刻度的旋转 secondary_y 布尔值/序列，默认为 False 次要 y 轴 mark_right 布尔值...为了有东西可以分组，我们添加了一列，指示相应数据所属的季度： In [61]: df['Quarter'] = ['Q1', 'Q1', 'Q1', 'Q2', 'Q2',

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五分钟入门数据可视化

在 Matplotlib 中，我们可以直接使用 plt.plot() 函数，当然需要提前把数据按照 x 轴的大小进行排序，要不画出来的折线图就无法按照 x 轴递增的顺序展示。...seaborn 如果要修改X和Y轴的参数需要这样写代码 df中的参数名字和lineplot中的参数的一一对应的，同时lineplot中的year就是x轴的名字，money就是y轴的名字 df = pd.DataFrame...在 Matplotlib 中，我们使用 plt.bar(x, height) 函数，其中参数 x 代表 x 轴的位置序列，height 是 y 轴的数值序列，也就是柱子的高度。...箱线图，又称盒式图，由五个数值点组成：最大值 (max)、最小值 (min)、中位数 (median) 和上下四分位数 (Q3, Q1)。...在 Matplotlib 中，我们使用 plt.pie(x, labels=None) 函数，其中参数 x 代表要绘制饼图的数据，labels 是缺省值，可以为饼图添加标签。

2.6K30

使用 Pandas 在 Python 中绘制数据

在有关基于 Python 的绘图库的系列文章中，我们将对使用 Pandas 这个非常流行的 Python 数据操作库进行绘图进行概念性的研究。...这非常方便，你已将数据存储在 Pandas DataFrame 中，那么为什么不使用相同的库进行绘制呢？ 在本系列中，我们将在每个库中制作相同的多条形柱状图，以便我们可以比较它们的工作方式。...（用于 Linux、Mac 和 Windows 的说明） 确认你运行的是与这些库兼容的 Python 版本 数据可在线获得，并可使用 Pandas 导入： import pandas as pd df...要在 x 轴上绘制按年份和每个党派分组的柱状图，我只需要这样做： import matplotlib.pyplot as plt ax = df.plot.bar(x='year') plt.show(...(['#0343df', '#e50000', '#ffff14', '#929591']) ax = df.plot.bar(x='year', colormap=cmap) 我们可以使用绘图函数的返回值设置坐标轴标签和标题

6.8K20

《利用Python进行数据分析·第2版》第12章 pandas高级应用12.1 分类数据12.2 GroupBy高级应用12.3 链式编程技术12.4 总结

前面的章节关注于不同类型的数据规整流程和NumPy、pandas与其它库的特点。随着时间的发展，pandas发展出了更多适合高级用户的功能。本章就要深入学习pandas的高级功能。...背景和目的 表中的一列通常会有重复的包含不同值的小集合的情况。...bins Out[47]: [Q2, Q3, Q2, Q2, Q4, ..., Q3, Q2, Q1, Q3, Q4] Length: 1000 Categories (4, object): [Q1...['value']形状相同的Series，但值替换为按键分组的平均值。...管道方法 你可以用Python内置的pandas函数和方法，用带有可调用对象的链式编程做许多工作。但是，有时你需要使用自己的函数，或是第三方库的函数。这时就要用到管道方法。

2.2K70

Matplotlib数据分布型图表（2）

本文继续介绍数据分布型图表的绘制方法： 3 蜂巢图 蜂巢图使得每个类别数据点沿着X轴类别标签中心向两侧，同时向上均匀而对称地展开，整体较为美观，也能展现数据的分布规律。...x轴标签 ax.set_xlabel('season', font1) #设置图例不可见 ax.legend().set_visible(False) plt.show() 注：画布的控制语句与ax一样...为了更好展现春季和冬季的浓度分布趋势，我们在以上图的基础上为春季和冬季添加一个PM2.5的密度分布图（密度分布图见上节）。...因此蜂巢图可以方便地显示数据的分布情况。 4 箱型图 箱型图又被称为箱须图、箱线图、盒图，能显示一组数据的最大值、最小值、中位数以及上下四分位数，可以反映数据分布的中心位置和散布范围。...第一个四分位数（Q1）就是下四分位数，第二个四分位数（Q2）就是中位数，第三个四分位数（Q3）就是上四分位数。

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【动手学深度学习】深入浅出深度学习之PyTorch基础

二、实验准备 根据GPU安装pytorch版本实现GPU运行实验代码； 配置环境用来运行 Python、Jupyter Notebook和相关库等相关库。...2.用pandas处理缺失的数据时，我们可根据情况选择用插值法和删除法。 2.5 练习 1.创建包含更多行和列的原始数据集。...2.给出两个矩阵 和 ，证明“它们转置的和”等于“它们和的转置”，即 。 3.给定任意方阵 ， 总是对称的吗?为什么? 4.本节中定义了形状((2,3,4))的张量X。len(X)的输出结果是什么？...，在轴0、1、2上的求和输出是什么形状?...2.pandas是Python中常用的数据分析工具之一，它与张量兼容，为数据处理提供了便利。 3.在处理缺失数据时，pandas提供了多种方法，根据情况可以选择插值法或删除法进行处理。

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