日常开发中，有时需要了解数据分布的一些特点，比如这个colllection里documents的平均大小、全部大小等，来调整程序的设计。...对于系统中已经存在大量数据的情况，这种提前分析数据分布模式的工作套路（最佳实践）可以帮助我们有的放矢的进行设计，避免不必要的过度设计或者进行更细致的设计。...如果想获得某个collection相关的各种存储统计信息，可以使用 collStats。...下面的命令可以显示 COLLECTION 中满足条件status=’active’，字段FIELD_A， FIELD_B的数据大小的quantile analysis。...实际使用时用自己的集合名、字段名以及过滤条件进行替换即可。 //最大的Top10和百分比分布。
Pandas数据处理——盘点那些常用的函数（上） 2020-04-22阅读 760 Pandas系列接下来的文章会为大家整理一下实际使用中比较高频的一些用法，当然还会有一篇关于时间序列处理的文章。...在这里需要强调一点就是，不建议初学者上来就把Pandas中所有的方法都啃一遍，这样效率太低而且很多方法平时基本用不到，啃下来也容易忘。...，包括索引和列的数据类型和占用的内存大小。...int32(2), object(1) memory usage: 224.0+ bytes .describe( ) 作用对象：Series和DataFrame 主要用途：生成描述性统计汇总，包括数据的计数和百分位数...，有助于了解大致的数据分布 用法： # 默认生成数值列的描述性统计 # 使用 include = 'all'生成所有列 In [18]: data.describe() Out[18]:
Pandas系列接下来的文章会为大家整理一下实际使用中比较高频的一些用法，当然还会有一篇关于时间序列处理的文章。...在这里需要强调一点就是，不建议初学者上来就把Pandas中所有的方法都啃一遍，这样效率太低而且很多方法平时基本用不到，啃下来也容易忘。...，包括索引和列的数据类型和占用的内存大小。...int32(2), object(1) memory usage: 224.0+ bytes .describe( ) 作用对象：Series和DataFrame 主要用途：生成描述性统计汇总，包括数据的计数和百分位数...，有助于了解大致的数据分布 用法： # 默认生成数值列的描述性统计 # 使用 include = 'all'生成所有列 In [18]: data.describe() Out[18]:
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。concat 方法的第一个参数是要与列名连接的数据帧列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。...Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们的语法以及它们接受的参数。这种学习对于那些开始使用 Python 中的 Pandas 库对数据帧进行操作的人来说非常有帮助。
与均值回归（OLS）不同，目标不是给定x的均值，而是给定x的一些分位数 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 您可以使用它来查找具有良好上升潜力的股票。...使用下图最好地理解分位数回归的用法： 绘制的是股票收益。蓝线是OLS拟合值，红线是分位数（80％和20％）拟合值。...---- 点击标题查阅往期内容 贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析免疫球蛋白、前列腺癌数据 01 02 03 04 在上部面板中，您可以看到，当市场上涨时（X轴上的正值很高...），Y轴上的分散很大。...点击标题查阅往期内容 matlab使用分位数随机森林（QRF）回归树检测异常值 贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析免疫球蛋白、前列腺癌数据 分位数自回归QAR分析痛苦指数
n 个数据按数值大小排列，处于 p% 位置的值称第 p 百分位数。...Hadoop 可以在 PB 级别数据上提供精确分析，但是可能要很长时间； 近似计算：选择了大数据量和实时性，但会损失一定的精确度，比如0.5%，但提供相对准确的分析结果。...有了数据集对应的 PDF 函数，数据集的百分位数也能用 PDF 函数的面积表示。如下图所示，75% 百分位数就是面积占了 75% 时对应的 x 坐标。 ?...对应的，计算百分位数也只需要从这些质心数中找到对应的位置的质心数，它的平均值就是百分位数值。 ? 很明显，质心数的个数值越大，表达它代表的数据越多，丢失的信息越大，也就越不精准。...所以，TDigest 在压缩比率（压缩比率越大，质心数代表的数据就要越多）的基础上，按照百分位数来控制各个质心数代表的数据的多少，在两侧的质心数较小，精准度更高，而在中间的质心数则较大，以此达到前文所说的
适合一些假设数据中心为0（zero centric data）的算法，比如主成分分析（PCA）。 0x07 log函数转化 Log函数也可用于归一化。结果落到[0,1]区间上，具体公式为： ?...0x08 atan函数转换 反正切函数也可以实现数据的归一化： ? ? 使用这个方法需要注意的是如果想映射的区间为[0,1]，则数据都应该大于等于0，小于0的数据将被映射到[-1,0]区间上。...对稀疏数据做标准化，不能采用中心化的方式，否则会破坏稀疏数据的结构 0x0C 修改型z-score标准化 将标准分公式中的均值改为中位数，将标准差改为绝对偏差。 ?...这个标量去除中值，并根据分位数范围(默认为IQR即四分位数范围)对数据进行缩放。 IQR是第1个四分位数(第25分位数)和第3个四分位数(第75分位数)之间的范围。....transform(): 用于在fit()的基础上对指定的数据集（训练集、测试集、验证机）进行标准化、降维、归一化等变换。
n 个数据按数值大小排列，处于 p% 位置的值称第 p 百分位数。...近似算法 当数据量较小或者数据集中存储在同一位置时，进行类似 TP99 这样的百分位数分析就很容易。...百分位数 ElasticSearch 可以使用 percentiles 来分析指定字段的百分位数，具体请求如下所示，分析 logs 索引下的 latency 字段的百分位数，也就是计算网站请求的延迟百分位数...image.png 有了数据集对应的 PDF 函数，数据集的百分位数也能用 PDF 函数的面积表示。如下图所示，75% 百分位数就是面积占了 75% 时对应的 x 坐标。...所以，TDigest 在压缩比率（压缩比率越大，质心数代表的数据就要越多）的基础上，按照百分位数来控制各个质心数代表的数据的多少，在两侧的质心数较小，精准度更高，而在中间的质心数则较大，以此达到前文所说的
但是单单一个例子的作用并不大，因此 365 Data Science 进行了一项研究，对LinkedIn上1001名数据科学家的个人简介进行了汇总和分析。...我们的目标很简单，“常见的”数据科学家是什么样？ 方法 数据样本来自LinkedIn上1001名数据科学家的个人简介。由于数据有限，这里采用任意抽样的方法。同时根据数据按国家、公司进行相应分类。...然而值得注意的是，印度的数据科学家中C/C++占比高达23%，这也符合印度作为“IT技术外包”之国的名声。 工作经验 从应届毕业生到数据科学家大师，数据科学家成长之路十分有趣。...其中一大部分人上一份工作就是数据科学家(36%)。 考虑到这些信息，成为数据科学家最常见的方法是：通过成为数据分析师(17%)以及学术教育(12%)。...教育背景 事实上，数据科学家的教育背景中，没有一个专业占绝对主导地位。然而共同之处在于，大多数都与量化有关。
1.3 数据归一化 归一化是数据标准化中最简单的方式，目的是把数变为 [0, 1] 之间的小数，把有量纲的数据转换为无量纲的纯数量。归一化能够避免值域和量纲对数据的影响，便于对数据进行综合分析。...归一化的使得具有不同值域、不同量纲的数据之间具有可比性，使数据分析的结果更加全面，更接近事实。...（Inter-Quartile Range，IQR），是指在第75个百分点与第25个百分点的差值，或者说，上四分位数与下四分位数之间的差。...箱线图可以直观地看出数据集的以下重要特性： 中心位置：中位数所在的位置就是数据集的中心，从中心位置向上或向下看，可以看出数据的倾斜程度。...散布程度：箱线图分为多个区间，区间较短时，表示落在该区间的点较集中； 对称性：如果中位数位于箱子的中间位置，那么数据分布较为对称；如果极值离中位数的距离较大，那么表示数据分布倾斜。
= False ) join()方法参数详解 参数 描述 Self 表示的是join必须发生在同一数据帧上 Other 提到需要连接的另一个数据帧 On 指定必须在其上进行连接的键...： 四、数据运算 pandas中具有大量的数据计算函数,比如求计数、求和、求平均值、求最大值、最小值、中位数、众数、方差、标准差等。...关键技术: mode()函数实现行/列数据均值计算。 分位数运算 分位数是以概率依据将数据分割为几个等分,常用的有中位数(即二分位数)、四分位数、百分位数等。...分位数是数据分析中常用的一个统计量,经过抽样得到一个样本值。 例如,经常会听老师说: "这次考试竟然有20%的同学不及格! " ,那么这句话就体现了分位数的应用。...首先使用quantile()函 数计算35%的分位数,然后将学生成绩与分位数比较，筛选小于等于分位数的学生,程 序代码如下： 五、数值排序与排名 Pandas也为Dataframe实例提供了排序功能
安装 pip install pandas_profiling 使用 那么我们继续使用之前文章中使用过很多次的NBA数据集，还记得我们在介绍pandas使用的那篇文章中分很多章节去讲解如何使用pandas...pandas_profiling扩展了pandas DataFrame的功能，可以使用df.profile_report()进行快速的数据分析。只需要一行命令就能得到所有结果！...首先还是先导入数据 import pandas as pd import pandas_profiling nba = pd.read_csv('nba_all_elo.csv') 然后只用一行命令就能得到全部的数据分析结果...可以看到，除了之前我们需要的一些描述性统计数据，该报告还包含以下信息： 类型推断：检测数据帧中列的数据类型。...要点：类型，唯一值，缺失值 分位数统计信息，例如最小值，Q1，中位数，Q3，最大值，范围，四分位数范围 描述性统计数据，例如均值，众数，标准偏差，总和，中位数绝对偏差，变异系数，峰度，偏度 最常使用的值
df.head()将显示数据帧的前5行，使用此函数可以快速浏览数据集。 删除未使用的列 根据我们的样本，有一个无效/空的Unnamed:13列我们不需要。我们可以使用下面的函数删除它。...如果我们在读取数据时发现了这个问题，我们实际上可以通过将缺失值传递给na_values参数来处理这个缺失值。结果是一样的。 现在我们已经用空值替换了它们，我们将如何处理那些缺失值呢?...解决方案1：删除样本（行）/特征（列） 如果我们确信丢失的数据是无用的，或者丢失的数据只是数据的一小部分，那么我们可以删除包含丢失值的行。 在统计学中，这种方法称为删除，它是一种处理缺失数据的方法。...注：平均值在数据不倾斜时最有用，而中位数更稳健，对异常值不敏感，因此在数据倾斜时使用。 在这种情况下，让我们使用中位数来替换缺少的值。 ?...df["Age"].median用于计算数据的中位数，而fillna用于中位数替换缺失值。 现在你已经学会了如何用pandas清理Python中的数据。我希望这篇文章对你有用。
PS：腾讯最近更改公众号推送规则，文章推送不在按照时间排序，而是通过智能推荐算法有选择的推送文章，为了避免收不到文章，看完文章您可以点击一下右下角的"在看"，以后发文章就会第一时间推送到你面前。...对于更安全的自动驾驶汽车来说，目前尚未完全解决的问题之一是车道检测。车道检测任务的方法必须是实时的(+30帧/秒)，有效的且高效的。...本文提出了一种新的车道检测方法，它使用一个安装在车上的向前看的摄像头的图像作为输入，并通过深度多项式回归输出多项式来表示图像中的每个车道标记。...在TuSimple数据集上该方法在保持效率(115帧/秒)的前提下，与现有的SOTA方法相比具有相当的竞争力。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ? ?...点个“在看”，让我知道你的爱
在使用 pandas 进行数据分析时，进行一定的数据探索性分析（EDA）是必不可少的一个步骤，例如常见统计指标计算、缺失值、重复值统计等。...pandas_profiling 首先要介绍的是pandas_profiling，它扩展了pandas DataFrame的功能，这也是在之前多篇文章中提到的插件。...，该报告还包含以下信息： “ 类型推断：检测数据帧中列的数据类型。...要点：类型，唯一值，缺失值 分位数统计信息，例如最小值，Q1，中位数，Q3，最大值，范围，四分位数范围 描述性统计数据，例如均值，众数，标准偏差，总和，中位数绝对偏差，变异系数，峰度，偏度 最常使用的值...类型推断 自动检测数字、分类和文本特征，可选择手动覆盖 概要信息 类型、唯一值、缺失值、重复行、最常见值 数值分析：最小值/最大值/范围、四分位数、平均值、众数、标准偏差、总和、中值绝对偏差、变异系数、
参考链接： Python中的统计函数 1(中位数和平均值的度量) 数据的描述性统计与python实现 使用pandas导入数据 导入需要的包 import pandas as pd import...分位数） 平均数：所有数值加总后除以数量 分位数：分位数就是先把一列数按从小到大排序,如果一共有n个数,那么四分之一分位数就是第n* 0.25个数,四分之三分位数就是第n* 0.75个数,以此类推,p分位数就是第...print('上四分位数',snd.height.quantile([0.25])) print('下四分位数',snd.height.quantile([0.75])) print('最大值:',snd.height.max..., dtype=int64), count=array([30])) 上四分位数 0.25 166.0 Name: height, dtype: float64 下四分位数 0.75 176.0...四分位差：上四分位数（Q3，即位于75%）与下四分位数（Q1，即位于25%）的差。 异众比率：异众比率指的是总体中非众数次数与总体全部次数之比。换句话说，异众比率指非众数组的频数占总频数的比例。
箱线属性描述： ① 上四分位数（Q3）：75%位置的数据值； ② 下四分位数（Q1）：25%位置的数据值； ③ 四分位距： Q=Q3-Q1； ④ 上边缘：Q3+1.5 Q； ⑤ 下边缘：Q1-1.5...：135.604，下限为：717.775，上限为：1260.192 在panndas中提供了describe()函数去查看基本的统计量，只需提取出gril20列对应的25%分位数和75%分位数即可，提取之后计算对应的上边缘和下边缘...02 数据变换 一份完整的数据，数据上虽然没有缺失值，但是有一些数据并不是用户需要的形式，如字符型数据、数据间差异较大的数据等等，处理这些数据需要进行数据变换。...数据变换方法：数据类型转换，数据标准化处理（Z-score标准化），数据归一化处理（Min-Max标准化）。 数据归一化：数据归一化会将所有的数据约束到[0,1]的范围内。 转换数据类型 ?...数据归一化会将所有的数据约束到[0,1]的范围内。 数据归一化公式如下： 公式中min(x)表示数据中的最小值，max(x)表示数据中的最大值。
Python数据挖掘技术栈 Numpy、Scipy、Matplotlib、Pandas、StatsModels、Scikit-Learn、Keras和Gensim.其中StatsModels是统计建模和计量经济学...QL称为下四分位数，表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它小；QU称为上四分位数，表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它大；IQR称为四分位数间距，是上四分位数QU与下四分位数QL之差，其间包含了全部观察值的一半...归一化处理 最小-最大规范化 它是对原始数据的线性变换,将数值映射到0-1.公式为： x^*=\frac{x-min}{max-min} 0-均值规范化(标准差标准化) 经过处理的数据的均值为0，标准差为...小数定标准规范化 x^*=\frac{x}{10^k} 我们利用pandas来进行计算如下： import pandas as pd data = pd.read(file) #归一化 t1=(data-data.min...import pandas as pd data = pd.read(input) k=4 # 等宽法 d1 = pd.cut(data,k,labels=xrange(k)) # 等频法 w=[1.0
但是，由于删除法误差太大，所以一般在数据处理的时候很少使用删除法，多用填补法。 填补法 通过已有的数据对缺失值进行填补：针对数据的特点，选择用0、最大值、均值、中位数等填充。...数据归一化 什么是归一化 简单的说归一化就是通过对原始数据进行变换把数据映射到某个区间（默认为[0,1]）之内。...不一定，在飞机上长时间待着的也有可能是机长。所以，为了消除主观感觉上的错误我们应该把三个特征看作同等重要。而把特征同等化，就是归一化的本质。...以刚才的三个特征为例，在特征1的基础上增加了两个异常点如下，那么公式中的max值和min值势必会发生很大的变化，那么会给归一化的计算带来很大的影响。 所以归一化的缺点是处理异常点能力差 。...总而言之，文本特征提取在自然语言处理领域是必不可少的一部分。
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