Cufflinks 是一个可视化的库,可以无缝衔接 pandas 和 plotly,前者中的 dataframe 在数据分析中无处不在,后者的交互式让可视化又上一个台阶。Cufflinks 连接了两者,必须要了解一下。
案件回顾 传统吉祥物还是萌系美少女 商业街想设计一个吉祥物做宣传 对商业街店主和顾客发放调查问卷 调查问卷的问题中有对吉祥物的偏好调查。也有对商业街的魅力调查,选项包括:活动,促销,商品齐全和服务态度好。(问题:店主和顾客对这些问题的回答是否有区别?从调查问卷中可以获得怎样的运营建议?) 数据导入与列联表 将数据存储为csv格式,导入python。并且计算顾客和店主对商业街魅力的支持情况,生成列联表。 import pandas as pd #导入数据 survey = pd.read_csv('s
通常获取数据通常都是不完整的,缺失值、零值、异常值等情况的出现导致数据的质量大打折扣,而数据预处理技术就是为了让数据具有更高的可用性而产生的,在本文中让我们学习一下如何用Python进行数据预处理。
之前两篇分别总结了因子数据的预处理和单因子测试的分层测试法,本篇总结回归测试法,相较于分层测试法,回归测试法更简洁。
在pandas里,DataFrame是最经常用的数据结构,这里总结生成和添加数据的方法: ①、把其他格式的数据整理到DataFrame中; ②在已有的DataFrame中插入N列或者N行。
作者:李小文,先后从事过数据分析、数据挖掘工作,主要开发语言是Python,现任一家小型互联网公司的算法工程师。
昨天的课程中我们了解了常用的物种图形:散点图,折线图,柱状图,直方图,饼图。今天我们一起用Matplotlib和Seaborn来画出它们。
先按Mt列进行分组,然后对分组之后的数据框使用idxmax函数取出Count最大值所在的列,再用iloc位置索引将行取出。有重复值的情况
归纳整理了一些工作中常用到的pandas使用技巧,方便更高效地实现数据分析。文章很短,不用收藏就能Get~
提到分类模型评估相信大家应该都不会觉得陌生(不陌生你点进来干嘛[捂脸]),本文就分类模型评估的基本原理进行讲解,并手把手、肩并肩地带您实现各种评估函数。完整实现代码请参考本人的p...哦不是...github:https://github.com/tushushu/imylu/blob/master/imylu/utils/model_selection.py
从今天的推文开始,我打算把经典的机器学习算法,都用tf实现一遍。这样一来可以熟悉一下机器学习算法,二来可以对tf有比较好的掌握,如果你是新手,那就跟着我的节奏,一起学习吧。讲的不好,大神轻拍~。 为了节省时间,有兴趣的童鞋可以直接去Github上clone,使用~,欢迎来点star~。 Github 地址: https://github.com/Alvin2580du/machine_learning_with_tensorflow.git # 导入需要的模块 # - * - coding: utf-8 -
数据框(Dataframe)作为一种十分标准的数据结构,是数据分析中最常用的数据结构,在Python和R中各有对数据框的不同定义和操作。 Python 本文涉及Python数据框,为了更好的视觉效果,使用jupyter notebook作为演示的编辑器;Python中的数据框相关功能集成在数据分析相关包pandas中,下面对一些常用的关于数据框的知识进行说明: 1.数据框的创建 import pandas as pd from numpy import random a = [i for i in rang
本文接着更新Pandas进阶修炼120题,Pandas的强大不仅仅因为它自身的强大,更在于当它和NumPy、Matplotlib、Sklearn等库结合使用时发挥的巨大威力,本期就挑选了一些Pandas+NumPy相关的题目供各位读者练习,如果感兴趣,请一定要敲一遍代码。
在数据科学中,有多种工具可以进行可视化。在本文中,我(毛利)展示了使用Python来实现的各种可视化图表。
pandas是基于NumPy的一种数据分析工具,在机器学习任务中,我们首先需要对数据进行清洗和编辑等工作,pandas库大大简化了我们的工作量,熟练并掌握pandas常规用法是正确构建机器学习模型的第一步。
一期我们了解了Pandas里面Series数据结构,了解了如何创建修改,清理Series,也了解了一些统计函数,例如方差,标准差,峰度这些数学概念。那么今天我们就来了解Pandas里面的另一个数据结构-----DataFrame。
'''2、np.cumsum()返回一个数组,将像sum()这样的每个元素相加,放到相应位置'''
总第98篇 信用卡“坏账”客户分析(二)终于来了,本篇主要针对信用卡客户进行建模,建立评分卡,给每个客户进行打分,通过该客户的得分来判断该客户的“好坏”。 传送门:信用卡“坏账”客户分析(一) 前言 前面的推文《信用卡坏账客户分析》对一些[坏账客户]做了一些基本的描述性分析,这篇将针对所有的信用卡用户建立一个评分标准,即评分卡,类似于芝麻信用分一样,用来评判用户的履约能力和违约风险。 一些数据预处理以及描述性分析,在前文中已经写过,本篇不再赘述,直接进入评分卡建立阶段。 特征选择 1.共线性检测 共线
以上就是Pandas进阶修炼120题第五期全部内容,也是该系列最后一期的内容,如果对本期内容有任何疑问或者更好的方法欢迎给我留言。我会结合所有读者给出的新方法对全部120题进行再次整理汇总发布。
本文数据来源kaggle的House Prices: Advanced Regression Techniques大赛。
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