前2篇分别系统性介绍了numpy和matplotlib的入门基本知识,今天本文自然是要对pandas进行入门详细介绍,通过本文你将系统性了解pandas为何会有数据分析界"瑞士军刀"的盛誉。
当我们必须处理可能有多个列和行的大型DataFrames时,能够以可读格式显示数据是很重要的。这在调试代码时非常有用。
Excel作为Office常用办公软件之一,其在一名数据分析师的工作日常中也占有一定地位,比如个人就常常倾向于依赖Excel完成简单的数据处理和可视化作图,其中数据处理部分则主要是运用内置函数+数据透视表两大部分。
EDA是数据分析必须的过程,用来查看变量统计特征,可以此为基础尝试做特征工程。东哥这次分享3个EDA神器,其实之前每一个都分享过,这次把这三个工具包汇总到一起来介绍。
我经常使用R的dplyr软件包进行探索性数据分析和数据处理。 dplyr除了提供一组可用于解决最常见数据操作问题的一致函数外,dplyr还允许用户使用管道函数编写优雅的可链接的数据操作代码。
Pandas是当前Python数据分析中最为重要的工具,其提供了功能强大且灵活多样的API,可以满足使用者在数据分析和处理中的多种选择和实现方式。今天本文以Pandas中实现分组计数这个最基础的聚合统计功能为例,分享多种实现方案,最后一种应该算是一个骚操作了……
pandas是python数据分析的不二选择,堪称瑞士军刀般的存在,几乎可以胜任数据分析的全过程。如果说有什么缺点的话,那么就是其不支持分布式,所以对于小数据量完全不压力,但面对大数据时却当真有些乏力。近日,自己便用pandas处理了一些大数据场景,现分享几个心得技巧。
dataframe 是表格型的数据结构,由一组有序的列组成,可以看成是由 Series 组成的字典,举个例子:
昨日推文PySpark环境搭建和简介,今天开始介绍PySpark中的第一个重要组件SQL/DataFrame,实际上从名字便可看出这是关系型数据库SQL和pandas.DataFrame的结合体,功能也几乎恰是这样,所以如果具有良好的SQL基本功和熟练的pandas运用技巧,学习PySpark SQL会感到非常熟悉和舒适。
本文是 Python 系列的 Cufflinks 补充篇。整套 Python 盘一盘系列目录如下:
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,从而为后期的预处理工作做好数据储备。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。Pandas支持CSV、TXT、Excel、JSON这几种格式文件、HTML表格的读取操作,另外Python可借助第三方库实现Word与PDF文件的读取操作。本章主要为大家介绍如何从多个渠道中获取数据,为预处理做好数据准备。
Pandas 的主要数据结构是 Series(一维数据)与 DataFrame(二维数据),这两种数据结构足以处理金融、统计、社会科学、工程等领域里的大多数典型用例。对于 R 用户,DataFrame 提供了比 R 语言 data.frame 更丰富的功能。Pandas 基于 NumPy 开发,可以与其它第三方科学计算支持库完美集成。
pandas是用python进行数据分析最好用的工具包,没有之一!从数据读写到预处理、从数据分析到可视化,pandas提供了一站式服务。而其中的几个聚合统计函数,不仅常用更富有辩证思想,细品之下不禁让人拍手称快、直呼叫好!
选自towardsdatascience 作者:Tirthajyoti Sarkar 机器之心编译 编辑:蛋酱 算法完美是重要的,但更重要的是成功部署,这篇文章能够帮助你了解有关代码内存占用的一切。 在进行机器学习任务时,你需要学会使用代码快速检查模型的内存占用量。原因很简单,硬件资源是有限的,单个机器学习模块不应该占用系统的所有内存,这一点在边缘计算场景中尤其重要。 比如,你写了一个很棒的机器学习程序,或者搭建了一个不错的神经网络模型,然后想在某些 Web 服务或 REST API 上部署模型。或者你是
pandas中最常用的数据结构是DataFrame,而DataFrame相较于嵌套list或者二维numpy数组更好用的原因之一在于其提供了行索引和列名。本文主要介绍行索引的几种变换方式,包括rename与reindex、index.map、set_index与reset_index、stack与unstack等。
数据清理是数据预处理的一个关键环节,它占据整个数据分析或挖掘50%~70%的时间。在这一环节中,我们主要通过一定的检测与处理方法,将良莠不齐的“脏”数据清理成质量较高的“干净”数据。pandas为数据清理提供了一系列方法,本章将围绕这些数据清理方法进行详细地讲解。 数据清理概述
通过pandas的使用,我们经常要交互式地展示表格(dataframe)、分析表格。而表格的格式就显得尤为重要了,因为大部分时候如果我们直接展示表格,格式并不是很友好。
本次为大家整理了一个pandas骚操作操作的大集合,共20个功能,个个短小精悍,一次让你爱个够。
Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库,提供了快速、灵活、明确的数据结构,旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。Pandas 的目标是成为 Python 数据分析实践与实战的必备高级工具,其长远目标是成为最强大、最灵活、可以支持任何语言的开源数据分析工具。经过多年不懈的努力,Pandas 离这个目标已经越来越近了。
大家好,我是东哥啊。 本次为大家整理了一个pandas骚操作操作的大集合,共20个功能,个个短小精悍,一次让你爱个够。系列内容,请看?「pandas100个骚操作」话题。 另外,最近收到出版社送的一本
现实世界中的数据往往有很多缺失值。丢失值的原因可能是数据损坏或未能记录数据。在数据集的预处理过程中,丢失数据的处理非常重要,因为许多机器学习算法不支持缺失值。
处理大规模数据集时常是棘手的事情,尤其在内存无法完全加载数据的情况下。在资源受限的情况下,可以使用 Python Pandas 提供的一些功能,降低加载数据集的内存占用。可用技术包括压缩、索引和数据分块。
呆鸟云:“看了好久 Pandas 代码,先简单了解一下,到底什么是 Pandas 吧,看看它到底能干什么?如果想了解更多 Pandas,请关注 pypandas.cn,查看最新版的 Pandas 中文官档。”
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最近,在使用Pandas库进行数据处理时,我遇到了一个错误:KeyError: "Passing list-likes to .loc or [] with any missing labels is no longer supported"。这是由于最新版本的Pandas库不再支持将缺少标签的列表传递给.loc或[]索引器。在本文中,我将分享如何解决这个错误并继续使用Pandas进行数据处理。
Pandas是数据处理和数据分析中最流行的Python库。本文将为大家介绍一些有用的Pandas信息,介绍如何使用Pandas的不同函数进行数据探索和操作。 包括如何导入数据集以及浏览,选择,清理,索引,合并和导出数据等常用操作的函数使用,这是一个很好的快速入门指南,如果你已经学习过pandas,那么这将是一个不错的复习。
数据分析这个岗位一度很火,所以只要从事IT行业的朋友掌握一点数据分析的知识是有益无害的。
在这一过程中,会用到某种形式的「序列到序列」这一王者模型,如语言模型——应用语言模型根据前面的句子预测接下来的单词。
数据透视表是一个很重要的数据统计操作,最有代表性的当属在Excel中实现(甚至说提及Excel,个人认为其最有用的当属三类:好用的数学函数、便捷的图表制作以及强大的数据透视表功能)。所以,今天本文就围绕数据透视表,介绍一下其在SQL、Pandas和Spark中的基本操作与使用,这也是沿承这一系列的文章之一。
「大新闻:我们刚刚发布了 Keras 3.0 版本!」Keras 之父 François Chollet 在 X 上激动的表示。「现在你可以在 JAX、TensorFlow 以及 PyTorch 框架上运行 Keras……」
今天,要为大家带来Python中Web页面的抓取教程。许多人看到代码就觉得头疼或是特别困难,其实Web爬虫是非常简单的。Python是面向对象的语言,而且与其他语言相比,类和对象都更容易操作,所以是Python Web爬虫最简单的入门方法之一。此外,还有许多库能简化Python Web爬虫工具的构建流程。
为什么要用 Python 呢? 我喜欢用 Python 来处理机器学习问题的一个重要原因是 Python 吸取了 R 社区的优点,同时还将其进行了优化打包。我一直认为编程语言的能力取决于它的软件库,因此本文将着重介绍我经常使用的一些关于机器学习算法的 R 包和 Python 中的替代包。 glm, knn, randomForest, e1071 -> scikit-learn R 语言的一个缺点是每个机器学习算法都有一个相应的软件包,这大大提升了用户的学习成本。Python 中的scikit-le
自从事数据科学行业以来,便每天在与各种数据处理打交道,当然这里的数据处理是多方面的:既有数据采集和读写,也有数据清洗与变换,当然还有数据分析和挖掘。从主用工具的角度来看,大体上经历了这4重境界:Excel->MySQL->Pandas->Spark,姑且就称之为EMPS吧。
在数据处理和分析的过程中,经常需要将数据保存到文件中,以便后续使用或与他人分享。pandas库是Python中最常用的数据处理和分析库之一,提供了丰富的功能和方法来处理和操作数据。其中,to_csv函数是pandas库中非常常用的一个函数,用于将DataFrame对象中的数据保存为CSV(逗号分隔值)文件。本文将介绍pandas.DataFrame.to_csv函数的基本使用方法,帮助读者快速上手。
本章的目的是通过彻底检查序列和数据帧数据结构来介绍 Pandas 的基础。 对于 Pandas 用户来说,了解序列和数据帧的每个组件,并了解 Pandas 中的每一列数据正好具有一种数据类型,这一点至关重要。
本篇继续Pandas与Spark常用操作对比系列,针对常用到的获取指定列的多种实现做以对比。
Polars[2]是Pandas最近的转世(用Rust编写,因此速度更快,它不再使用NumPy的引擎,但语法却非常相似,所以学习 Pandas 后对学习 Polars 帮助非常大。
今天和大家分享如果使用Pandas实现单、多条件筛选、模糊筛选。 还是老套路,我们需要先读取一组数据作为测试文件。 测试文件使用读书笔记7的材料,传送门如下: 文件读取功能(Pandas读书笔记7)
来源:机器之心 本文长度为2527字,建议阅读5分钟 本文为你介绍如何在Keras深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的LSTM模型。 长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题,这为时间序列预测带来极大益处。本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。 诸如长短期记忆(LSTM)循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。 这为时间序列预测带来极大益处,因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。 通过本教程,你
有时候,我们可能想要截取一个数据框架来删除多余的数据,这可以通过调用truncate()方法来实现。
选自machinelearningmastery 机器之心编译 参与:朱乾树、路雪 长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题,这为时间序列预测带来极大益处。本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。 诸如长短期记忆(LSTM)循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。 这为时间序列预测带来极大益处,因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。 通过本教程,你将学会如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间
当以某种方式组合多个序列或数据帧时,在进行任何计算之前,数据的每个维度会首先自动在每个轴上对齐。 轴的这种无声且自动的对齐会给初学者造成极大的困惑,但它为超级用户提供了极大的灵活性。 本章将深入探讨索引对象,然后展示利用其自动对齐功能的各种秘籍。
在本章中,我们将讨论如何安装和管理 Anaconda。 Anaconda 是一个包,我们将在本书的以下各章中使用。
欢迎来到《Pandas 学习手册》! 在本书中,我们将进行一次探索我们学习 Pandas 的旅程,这是一种用于 Python 编程语言的开源数据分析库。 pandas 库提供了使用 Python 构建的高性能且易于使用的数据结构和分析工具。 pandas 从统计编程语言 R 中带给 Python 许多好处,特别是数据帧对象和 R 包(例如plyr和reshape2),并将它们放置在一个可在内部使用的 Python 库中。
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