reindex() 是 pandas 里实现数据对齐的基本方法,该方法执行几乎所有功能都要用到的标签对齐功能。 reindex 指的是沿着指定轴,让数据与给定的一组标签进行匹配。该功能完成以下几项操作:
Pandas是Python语言中非常好用的一种数据结构包,包含了许多有用的数据操作方法。而且很多算法相关的库函数的输入数据结构都要求是pandas数据,或者有该数据的接口。
在BBC数据团队开发了一个R包,以ggplot2内部风格创建可发布出版物的图形,并且使新手更容易到R创建图形。 例如:
Hadley Wickham撰写的ggplot2[1]是好用的软件包,是可视化工具的必备包。但是,需要知道ggplot2一定的理论与原理,对新手来说,入门门槛还是比较高的。
顾名思义,就是将多个单一模型进行组合,最后形成一个更好的模型的过程。之所以组合多个单一学习器,是因为很多时候单一学习器的效果不够理想,多个模型组合可以互帮互助,各取所长,从而能够更好的完成任务。集成学习一般的结构是先学习单一的学习器,之后通过某种策略将其组合在一起。
Series是一种类似于一维数组的对象,由一组数据和一组与之相关的数据标签(索引)组成
Now a days, we run a lot experiment based on spinuping(https://spinningup.openai.com/en/latest/), but as the number of experiments goes up, compare different result and analyse whcih element is key become more and more difficult.
ggpubr-专为学术绘图而生 由Hadley Wickham创建的ggplot2(https://ggplot2.tidyverse.org/)非常好用的可视化包了,但是由ggplot2绘制的图形通常不能直接用于发表,还需要经过一定程度的编辑,对于不少那么会编程的研究人员而言可能并不是特别友好。 因此,ggpubr应运而生,它提供了简单易用的函数,用于绘制定制的高质量图,可以直接用于发表。 以下演示官方教程: 1Sys.setlocale('LC_ALL','C') 2library(ggpubr)
Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。 本文介绍了Pandas的基础用法 Github: https://github.com/yingzk/pandas_learning 本
在之前的很多文章中我们都说过,Pandas与openpyxl有一个很大的区别就是openpyxl可以进行丰富的样式调整,但其实在Pandas中每一个DataFrame都有一个Style属性,我们可以通过修改该属性来给数据添加一些基本的样式。
链接:https://towardsdatascience.com/30-examples-to-master-pandas-f8a2da751fa4
先前在天善智能那儿得到了一些翻译版的DataCamp,于是也抽空过一遍内容,把一些觉得常用的内容给记录下来,主要围绕着建模相关的资料内容,所以主要还是Pandas、Numpy、Scikit-learn为主了。
看到同事每天花很多时间来写测试报告,从jira里面总结数据,然后编辑各种格式,写成邮件发出来。虽然jira里面dashboard也可以看到一些,也能导出excel,但是管理人员不会去看,要看最终能得出结论的数据。 我都是每天自动发报告,通过自动调用jira接口,数据分析总结,生成报表,给自己发邮件,自己审核一下,就可以快速下班了。 先看看效果:
第十章主要讲解的数据聚合与分组操作。对数据集进行分类,并在每一个组上应用一个聚合函数或者转换函数,是常见的数据分析的工作。
RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中,RFM模型是被广泛提到的。
折线图添加误差线是非常常用的一种可视化方法,今天的推文介绍一下使用R语言的ggplot2作图的代码。模仿的是论文 Phased diploid genome assemblies and pan-ge
以下数据基于统计局发布的2010年第六次人口普查工作,所有数据均可在统计局网址上下载。
看本文之前先看看Panda是概览,大致了解一下:数据分析篇 | Pandas 概览
缺失值的处理准备数据1 sklearn填充(1)使用均值进行填补(连续型特征)(2)使用中位数、0进行填补(连续型特征)(3)使用众数进行填补(离散型特征)(4)KNN填补
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