文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

python 数据分析基础 day15－pandas数据框的使用获取方式1：使用DataFrame.loc

今天是读《pyhton数据分析基础》的第15天，今天读书笔记的内容为使用pandas模块的数据框类型。 数据框（DataFrame）类型其实就是带标题的列表。...很多时候，整个数据框的数据并不会一次性的用于某一部的分析，而是选用某一列或几列的数据进行分析，此时就需要获取数据框的部分数据。...获取方式如下： 获取方式1：使用DataFrame.loc[] #调用某两行两列交汇的数据 #[index1,index2]表示引用索引号为index1和index2的两行数据 #[colName1,colName2...]表示引用列标题为colName1和colName2的列数据 DataFrame.loc[[index1,index2],[colName1,colName2]] 获取方式2：使用DataFrame.iloc...[] #调用某两行两列交汇的数据 #索引号从0开始算，若为连续的行数，则算头不算尾 #以下行代码所选取的数据相同 #1:3、[1,2]表示行索引号，选取第二行和第三行 #3:5、[3,4]表示列索引号，

1.7K110
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

使用 YOLO 进行对象检测：保姆级动手教程

如果您已经有了 VOC 格式 (.XMLs) 的注释，您可以使用此文件从 XML 转换为 YOLO。 将数据拆分为子集 与往常一样，我们希望将数据集分成 2 个子集：用于训练和验证。.../path2annotations/annot.txt' , test_size= 0.1 ) 创建数据生成器 当数据被拆分后，我们可以进行数据生成器的初始化。...我们将为每个数据文件提供一个数据生成器。在我们的例子中，我们将有一个用于训练子集和验证子集的生成器。...： 您的计算机上应该已经安装了 Python。...模型训练 先决条件 现在你应该有： 数据集的拆分； 两个数据生成器初始化； 包含类的 txt 文件。 模型对象初始化 要为训练工作做好准备，请初始化 YOLOv4 模型对象。

4.5K10

生信技能树数据挖掘笔记

、矩阵和列表向量是一维的矩阵是二维的图片lis列表t可装万物图片数据框的来源图片新建数据框图片从文件中读取（放在工作目录下）图片数据框的属性图片dim()多少行、多少列，nrow()多少行，ncol（）...多少列，rownames（）行名数据框取子集图片图片图片图片图片图片图片数据库数据框的修改图片图片图片图片图片图片图片矩阵新建和取子集（不支持$）图片矩阵的的转置、转换图片图片图片矩阵画热图图片图片列表的的新建和取子集图片...l[[2]]:取第二个子集，再取矩阵的子集列表支持$图片图片数据结构的总结图片函数和R包图片图片图片图片图片图片图片图片图片图片R包图片图片1.CRAN网站图片2.bioconductor图片3.github...,参数simplify=T给我们提供了一个矩阵(每行是x中的一个字符串,拆分后的每列是一个片段),它可以转换为data.frame图片图片图片图片玩转数据框图片图片keep_all=T时,考察完输入列的独立性后...,其他列保留输出图片图片图片图片条件语句和循环语句图片图片图片图片图片图片图片图片图片图片图片图片图片表达矩阵画箱线图图片图片图片图片图片图片round（）指定小数点后几位图片图片图片隐式循环图片图片图片

80310

从零开始的异世界生信学习 R语言部分 06 R应用专题

x <- "The birch canoe slid on the smooth planks." x ### 2.字符串拆分 str_split(x," ") #函数将一个向量拆分成一个列表了 x2...1. if 条件语句 ###1.if(){ } 如果...就... #### (1)只有if没有else，那么条件是FALSE时就什么都不做 i = -1 if (i<0) print('up'...length(x)){ s=s+x[[i]] result[[i]] = c(x[[i]],s) } result do.call(cbind,result) ## 通过先生成空的列表list，使用下标循环...，只能用于数据框以及矩阵 apply优点在于可以应用自定义函数 ### 1.apply 处理矩阵或数据框 #apply(X, MARGIN, FUN, …) #其中X是数据框/矩阵名； #MARGIN...（第一个写的数据框），右表中多余的数据舍去，没有的数据显示缺失值 right_join(test1,test2,by="name") ##右连接，以右侧的表的行为准构成新的数据框（第二个写的数据框），左表中多余的数据舍去

2.5K30

R语言 常见函数知识点梳理与解析 | 精选分析

) 5、complete.cases( ) 判断对象中是否数据完全 6、grep（）找出所数据框中元素所在的列值（仅数据框中） 7、assign（）通过变量名的字符串来赋值 8、 split（）根据因子变量拆分数据框...$ carb: num 4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ... 2、subset() 取子集 条件筛选后，mtcars_df数据集为20 obs. > data(mtcars) > str...这一函数在去除数据框中缺失值时很有用。...assign（）通过变量名的字符串来赋值 > assign("x",c(1:10)) > x [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 8、 split（）根据因子变量拆分数据框...：求子集 seq，from:to，sequence：等差序列 rep：重复 NA：缺失值 NULL：空对象 sort，order，unique，rev：排序 unlist：展开列表 attr，attributes

2.3K21

使用 scikit-learn 的 train_test_split() 拆分数据集

目录 数据拆分的重要性 训练、验证和测试集 欠拟合和过拟合 使用 train_test_split() 的先决条件 train_test_split() 的应用 使用 train_test_split...使用train_test_split()数据科学库scikit-learn，您可以将数据集拆分为子集，从而最大限度地减少评估和验证过程中出现偏差的可能性。...在本教程中，您将学习： 为什么需要在监督机器学习中拆分数据集 其子集，你需要的数据集，为您的模型的公正的评价 如何使用train_test_split()拆分数据 如何train_test_split(...您可以通过在使用之前拆分数据集来实现这一点。 训练、验证和测试集 拆分数据集对于无偏见地评估预测性能至关重要。在大多数情况下，将数据集随机分成三个子集就足够了： 训练集用于训练或拟合您的模型。...使用先决条件 train_test_split() 现在您了解了拆分数据集以执行无偏模型评估并识别欠拟合或过拟合的必要性，您已准备好学习如何拆分自己的数据集。

3.9K10

Python基础算法解析：决策树

本文将详细介绍决策树的原理、实现步骤以及如何使用Python进行编程实践。 什么是决策树？ 决策树是一种基于树结构的分类和回归算法，它通过一系列的问题对数据进行拆分，直到最终得到预测结果。...决策树的构建：递归地将数据集划分为更小的子集，直到达到停止条件为止（如达到最大深度、节点中的样本数小于阈值等）。 决策树的修剪（可选）：对构建好的决策树进行剪枝操作，防止过拟合。...Python实现决策树 下面我们通过Python代码来演示如何使用决策树进行分类： from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import...scikit-learn库中的DecisionTreeClassifier类来构建决策树模型，并使用鸢尾花数据集进行训练和测试。...通过本文的介绍，你已经了解了决策树的原理、实现步骤以及如何使用Python进行编程实践。希望本文能够帮助你更好地理解和应用决策树算法。

13810

IBM SPSS Modeler分类决策树C5.0模型分析空气污染物数据|附代码数据

如何通过方法有效的分析海量数据，并从其中找到有利的资讯已经成为一种趋势 而决策树算法是目前在进行数据分析时很常用的方法。...本文将使用IBM SPSS Modeler进行实践，介绍决策树在空气污染预测领域的实践案例。 分类预测模型的构建流程，具体步骤如下： （1）数据处理 ：审核数据，过滤掉含有缺失值的数据记录。...并且得到如下的决策树模型： 点击标题查阅往期内容 数据分享|PYTHON用决策树分类预测糖尿病和可视化实例 01 02 03 04 其中变量的重要性如下图所示： 从结果可以看到，首要污染物类型与...C5.0 算法是用信息增益（根节点的熵减去该拆分的熵）来度量拆分纯度的。第一次拆分某一字段，划分出相对应的样本子集。...然后继续拆分这些样本子集，一般情况下使用的是另一字段进行拆分，一直循环这样一个过程，直到满足拆分终止条件。最后，若生成的树出现过度拟合的状况，则要修剪那些缺乏价值的样本子集。

49430

2023.4生信马拉松day7-R语言综合应用

本节课程大纲 六个专题—— 1.玩转字符串★★★ 2.玩转数据框★★★ 3.条件和循环★★★★★ 4.表达矩阵画箱线图★★★★ 5.隐式循环★★★ 6.两个数据框的连接★★ 课前提示： 六个专题互不干扰互相独立...") 拆分字符串 图片 -（1）拆分之后成为了了列表，列表的每个元素对应原来的每个元素拆分的结果 -（2）列表使用不方便——simplify = T简化结果，简化成矩阵 -（3）注意：之前提到过，矩阵的某一列不能单独转换数据类型...，需要把矩阵转换成数据框再转换某列的数据类型；或者把这列单独提取出来再转换其数据类型； ### 2.字符串拆分 str_split(x," ") x2 = str_split(x," ")[[1]];x2...mutated()数据框新增一列 mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) #问题：新增列之后，test这个数据框是5列还是6列（有没有发生改变）？...使用转换好的数据画图 #数据转换好就可以画图了 library(ggplot2) p = ggplot(pdat,aes(gene,count))+ geom_boxplot(aes(fill =

3.6K80

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（三）

此输出可用于使用在数据子集教程中介绍的条件（布尔）索引来对数据进行子选择。由于泰坦尼克号上只有一位女伯爵，我们得到一行作为结果。...0.169729 -1.158091 ... -2.013086 -1.602549 0.333109 [30 rows x 16 columns] aggregate 在 R 中，您可能希望将数据拆分为子集并为每个子集计算平均值...使用名为df的数据框，并将其拆分为by1和by2组： df <- data.frame( v1 = c(1,3,5,7,8,3,5,NA,4,5,7,9), v2 = c(11,33,55,77,88,33,55...使用名为 df 的数据框，并将其拆分为 by1 和 by2 组： df <- data.frame( v1 = c(1,3,5,7,8,3,5,NA,4,5,7,9), v2 = c...0.169729 -1.158091 ... -2.013086 -1.602549 0.333109 [30 rows x 16 columns] aggregate 在 R 中，您可能希望将数据拆分为子集并为每个子集计算平均值

13800

R语言-基础+向量

2）数据类型的判断与转换is族函数判断图片as族函数实现数据类型转换图片3）数据类型转换的优先顺序字符型 > 数值型 > 逻辑型三、数据结构数据框约等于表格 每一列只能有一种数据类型数据框单独一列是向量...，视为一个整体向量里只有一种数据类型，但是可以有重复值向量<数据框<矩阵<列表1.向量的生成#(1)用 c() 结合到一起c(2,5,6,2,9) c("a","f","md","b")#(2)连续的数字用冒号...“:” 1:5#(3)有重复的用rep(),有规律的序列用seq(),随机数用rnorm()rep("x",times=3) rep('a','b','c',each = 3)seq(from=3,to...)]x[-4]x[-(2:4)] #-表示删掉元素- 表示删掉元素，与python区分总结：按照逻辑值：中括号里是与x等长且一一对应的逻辑值向量按照位置：中括号里是由x的下标组成的向量按条件挑选某个向量中两种类型的子集...x为向量 y为条件x[x%in%y]5.修改向量中的某个/某些元素：取子集+赋值#改一个元素x[4] <- 40x#改多个元素x[c(1,5)] <- c(80,20)x变量的修改需要赋值操作6.简单向量作图

80250

生信技能树学习笔记 Day 3

函数stringr功能str_length() #测定字符串长度str_split() #拆分字符串str_sub() #按照位置提取字符 str_detect() #检测是否包含某个字符str_replace...() #替换首次出现的某个字符str_replace_all() #替换所有字符str_remove() 删除字符str_remove_all() 删除所有字符玩转数据框1....arrange() #排序arrange(test, Sepal.Length) #从小到大arrange(test, desc(Sepal.Length)) #从大到小 desc()2. distinct，数据框按照某一列去重复...distinct(test,Species,.keep_all = T) #.keep_all 保留全部列3. mutate，数据框新增一列mutate(test, new = Sepal.Length...(x)){s= s+x[[i]]}元素循环无法保存，下标循环可以保存；注意要对for循环结果进行保存for循环中取子集需要用两个[]PS: 判断两个数据是否一致 identical(x1, x2)，返回

41621

生信技能树- R语言-day7

玩转字符串1.检测字符串长度str_length(x)length(x)# 字符的个数2.字符串拆分str_split(x," ") # 把42个字符 按照“空格”拆分成八个字符串class(str_split...(x," ")str_remove_all(x," ")玩转数据框arrange，数据框按照某一列排序sort是给向量排序的library(dplyr)arrange(test, Sepal.Length...) #默认根据这一列从小到大给整个数据框排序arrange(test, desc(Sepal.Length)) #从大到小distinct，数据框按照某一列去重复unique 给向量去掉重复duplicated...，如果没有赋值，那么这个数据框还是没有新加，没有赋值，就没有产生补充select（）filter（）如何简化连续的步骤1....#是b的下标，可以给b取子集，也可以给与b对应的其他向量取子集。

7200

字符串 数据框 管道符号 条件语句 循环语句

x### 1.检测字符串长度str_length(x)#包含数字、字母、空格、符号等length(x)#字符串数量### 2.字符串拆分str_split(x," ")#将x按空格拆分x2 = str_split...str_replace_all(x2,"o","A")#替换所有### 6.字符删除xstr_remove(x," ")#只删除第一个空格str_remove_all(x," ")#删除所有空格二.玩转数据框...# arrange，数据框按照某一列排序library(dplyr)arrange(test, Sepal.Length) #从小到大arrange(test, desc(Sepal.Length))...#从大到小# distinct，数据框按照某一列去重复distinct(test,Species,.keep_all = T)#将数据框test中的Species列去重复# mutate，数据框新增一列...[[]]表示给向量取子集 x[[1]]=5 x[[2]]=6 print(c(x[[i]],s))} 如何将结果存下来?

15720
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券