笔者在使用LogisticRegression模型进行预测时，报错 Traceback (most recent call last): File “D:/软件（学习）/Python/MachineLearing/taitannike/train.py”, line 55, in predicted_np = clf.predict(test_np) File “D:\Python\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\linear_model\base.py”, line 281, in predict scores = self.decision_function(X) File “D:\Python\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\linear_model\base.py”, line 257, in decision_function X = check_array(X, accept_sparse=‘csr’) File “D:\Python\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py”, line 573, in check_array allow_nan=force_all_finite == ‘allow-nan’) File “D:\Python\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py”, line 56, in _assert_all_finite raise ValueError(msg_err.format(type_err, X.dtype)) ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float64’). Age False
报错显示“输入值中包含空值，无穷值或超出dtype('float64')的范围！”，但明明已经填充缺失值了。
在数据统计中，经常需要进行一些范围操作，这些范围我们可以称之为一个window 。Pandas提供了一个rolling方法，通过滚动window来进行统计计算。
缺少值的条目将被赋予值NaN，是Not a Number的缩写。这些NaN值始终为float64 dtype。 要选择NaN条目，可以使用pd.isnull()，pd.notnull()
---- 概述 pandas是基于Numpy构建的，让处理数据、分析数据和可视化数据都会变得更加简单,官网Pandas.正如官网所说： pandas is an open source, BSD-licensed library providing high-performance, easy-to-use data structures and data analysis tools for the Python programming language. Pandas 数据结构 pandas中最主要的数
import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame Series的排序 s1 = Series(np.random.rand(10)) s1 0 0.324583 1 0.528829 2 0.922022 3 0.050265 4 0.069271 5 0.447179 6 0.595703 7 0.518557 8 0.695466 9 0.6
滑动窗口的处理方式在实际的数据分析中比较常用，在生物信息中，很多的算法也是通过滑动窗口来实现的，比如经典的质控软件Trimmomatic, 从序列5'端的第一个碱基开始，计算每个滑动窗口内的碱基质量平均值，当滑动窗后的平均碱基质量值小于给定阈值时，去除该窗口以及之后的剩余碱基，以此达到去除低质量碱基的目的。
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
大多数情况下，pandas 使用 Numpy 数组、Series 或 DataFrame 里某列的数据类型。Numpy 支持 float、int、bool、timedelta[ns]、datetime64[ns]，注意，Numpy 不支持带时区信息的 datetime。
1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 4 df = pd.DataFrame({ 5 'key1': [4, 5, 3, np.nan, 2], 6 'key2': [1, 2, np.nan, 4, 5], 7 'key3': [1, 2, 3, 'j', 'k'] 8 }, index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e']) 9 print(df) 10 print(df['
.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } .dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; }
.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; }
不管是为 pandas 对象应用自定义函数，还是应用其它第三方函数，都离不开以下三种方法。用哪种方法取决于操作的对象是 DataFrame 或 Series ，是行或列，还是元素。
在数据处理中，Pandas会将无法解析的数据或者缺失的数据使用NaN来表示。虽然所有的数据都有了相应的表示，但是NaN很明显是无法进行数学运算的。
许多教程中的数据与现实世界中的数据之间的差异在于，真实世界的数据很少是干净和同构的。特别是，许多有趣的数据集缺少一些数据。为了使事情变得更复杂，不同的数据源可能以不同的方式标记缺失数据。
1.重新索引 如果reindex会根据新索引重新排序，不存在的则引入缺省： In [3]: obj = Series([4.5,7.2,-5.3,3.6], index=["d","b","a","c"]) In [4]: obj Out[4]: d 4.5 b 7.2 a -5.3 c 3.6 dtype: float64 In [6]: obj2 = obj.reindex(["a","b","c","d","e"]) In [7]: obj2 Out[7]: a -5.3 b
在真实的数据中，往往会存在缺失的数据。pandas在设计之初，就考虑了这种缺失值的情况，默认情况下，大部分的计算函数都会自动忽略数据集中的缺失值，同时对于缺失值也提供了一些简单的填充和删除函数，常见的几种缺失值操作技巧如下
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：
第01章 Pandas基础 第02章 DataFrame运算 第03章 数据分析入门 第04章 选取数据子集 第05章 布尔索引 第06章 索引对齐 第07章 分组聚合、过滤、转换 第08章 数据清理 第09章 合并Pandas对象 第10章 时间序列分析 第11章 用Matplotlib、Pandas、Seaborn进行可视化
如果数据中有很多NaN的值，存储起来就会浪费空间。为了解决这个问题，Pandas引入了一种叫做Sparse data的结构，来有效的存储这些NaN的值。
Pandas 数据操作 import pandas as pd Series索引 ser_obj = pd.Series(range(5), index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']) ser_obj.head() a 0 b 1 c 2 d 3 e 4 dtype: int32 行索引 # 行索引 ser_obj['a'] #等同描述ser_obj[0] 0 切片索引可以按照默认索引号，也可以按照实际索引值 # 切片索引（按索引号） ser_obj[
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。
import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame 重新索引 重新索引不会改变原数据 行索引 Series.reindex DF.reindex() 列索引 通过columns关键字指定 obj = pd.Series([4.5, 7.2, -5.3, 3.6], index=['d', 'b', 'a', 'c']) obj d 4.5 b 7.2 a -5.3 c 3.6 dty
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什么属于pandas或numpy ，或两者，或其他什么？ 如果我们检查一下pandas代码：
本节介绍 Pandas 基础数据结构，包括各类对象的数据类型、索引、轴标记、对齐等基础操作。首先，导入 NumPy 和 Pandas：
1、NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包。它是pandas等其他各种工具的基础。 2、NumPy的主要功能：
import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame s1 = Series([1,2,3],index=['A','B','C']) s1 A 1 B 2 C 3 dtype: int64 s2 = Series([4,5,6,7],index=['B','C','D','E']) s2 B 4 C 5 D 6 E 7 dtype: int64 # Series相加（
Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，基于NumPy构建，提供了 高级数据结构 和 数据操作工具，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。
字符串数据处理 Pandas中提供了字符串的函数，但只能对字符型变量进行使用 通过str方法访问相关属性 可以使用字符串的相关方法进行数据处理 函数名称 | 说明 | - | contains() | 返回表示各str是否含有指定模式的字符串 replace() | 替换字符串 lower() | 返回字符串的副本，其中所有字母都转换为小写 upper() | 返回字符串的副本，其中所有字母都转换为大写 split() | 返回字符串中的单词列表 strip() | 删除前导和后置空格 join() |
Pandas 是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语，在Pandas中也提供了panel的数据类型。
import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame 主要内容 填充值处理 fill_value 翻转功能r 广播机制 apply和applymap 排名和排序 重复标签 汇总和统计 填充值处理 使用add方法，填入fill_value参数，添加指定元素 翻转参数，用r实现 add/radd sub/rsub div/rdiv floor/rfloor mul/rmul pow/rpow df1 = pd.D
Series 与 DataFrame 支持大量计算描述性统计的方法与操作。这些方法大部分都是 sum()、mean()、quantile() 等聚合函数，其输出结果比原始数据集小；此外，还有输出结果与原始数据集同样大小的 cumsum() 、 cumprod() 等函数。这些方法都基本上都接受 axis 参数，如， ndarray.{sum,std,…}，但这里的 axis 可以用名称或整数指定：
本文将会讲解Pandas中基本的数据类型Series和DataFrame，并详细讲解这两种类型的创建，索引等基本行为。
Series类型由一组数据及与之相关的数据索引组成，Series类型可以由如下类型创建：
对齐两列数据，当数据索引不同时存在需要对齐的Series的时，数据值以缺失值填充。
numpy的np.nanmax和np.array([1,2,3,np.nan]).max()的区别（坑）
以上就是Python中Series常用方法整理，希望对大家有所帮助。更多Python学习指路：python基础教程
Series是一维数组对象，包含数据数组和相关的数据标签数组。数据可以是任何 NumPy 数据类型，标签是序列的索引。
本文将会讲解 Pandas 中基本的数据类型 Series 和 DataFrame，并详细讲解这两种类型的创建，索引等基本行为。
作为每个数据科学家都非常熟悉和使用的最受欢迎和使用的工具之一，Pandas库在数据操作、分析和可视化方面非常出色
简介 Series 是一个类数组的数据结构，同时带有标签（lable）或者说索引（index）。 常用方法与属性 属性或方法 描述 axes 返回行轴标签列表。 dtype 返回对象的数据类型(dtype)。 empty 如果系列为空，则返回True。 ndim 返回底层数据的维数，默认定义：1。 size 返回基础数据中的元素数。 values 将系列作为ndarray返回。 head() 返回前n行。 tail() 返回最后n行。 创建 下边生成一个最简单的 Series 对象，因为没有给 Serie
用query方法检查是否存在BASE_SALARY高于MAX_DEPT_SALARY的行：
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