BGD-py实现学习【1】[转载]

转自：https://github.com/icrtiou/Coursera-ML-AndrewNg

1.源码-对数据读取

import numpy as np
import pandas as pd

def get_X(df):
    """
    use concat to add intersect feature to avoid side effect
    not efficient for big dataset though
    """
    ones = pd.DataFrame({'ones': np.ones(len(df))})#返回某一长度的全为1的array，这是一个字典
    data = pd.concat([ones, df], axis=1)  # column concat #按列合并，加上一列1，为b使用
    return data.iloc[:, :-1].as_matrix()  # this return ndarray, not matrix，选取最后一列作为多维数组返回

def get_y(df):
    '''assume the last column is the target'''
    return np.array(df.iloc[:, -1])#选最后一列

def normalize_feature(df):
    """Applies function along input axis(default 0) of DataFrame."""
    return df.apply(lambda column: (column - column.mean()) / column.std())

1.pandas数据结构Series

转自：https://www.cnblogs.com/linux-wangkun/p/5903380.html

1.1生成指定Series对象

默认的索引是从0开始。

1.2 生成指定索引

//还有其他的一些知识点，根据字典创建以及自动对齐操作等。

2.pd中的concat函数

转自：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.concat.html?highlight=concat

concat函数就是对两个对象进行拼接，默认的axis是0，有点像R中的rbind函数（按行合并），默认是按行合并；

若axis为1，那么即按列合并。

//讲的挺详细的，还有合并两个列名分别相同的数据框，如果列名不完全一样，则用NA补齐。

2.1 内连接

通过join=inner进行内连接合并，对有相同列名的进行合并，然后返回。

join=outer则是取并集，上面是取交集。

3.data.iloc与loc函数

转自：https://blog.csdn.net/llx1026/article/details/77722608

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.arange(,,).reshape(,),columns=list('abc'))

结果df：
    a   b   c

其中loc是索引是字符串时使用，iloc是索引是数字时使用，可以实现数据切片。

注意使用df.loc如果取列的话，需要是[:,'列名']，如果直接df.loc['b']报错。

df.loc[:, ['a', 'b']]#取出0,,,3行的a,b两列，
                       #如果只取一列那么就这样写df.loc[:, 'a']
                       #如果取多列，那么要把列用[]放在一起如df.loc[:, ['a', 'b']]
输出：
   a   b

#不想抽取连续的行和列，那么就需要用[]把要取的行和列都列出来
#如下
df.loc[[, ], ['b', 'c']]或df.loc[[, ]][['b', 'c']]

如果嫌列名太长，则使用iloc

下面的是取全部的行和列。

另一种格式，用这个的话会十分省代码：

还有一种就是如下的格式，意思是取出df中第a列中元素等于6的那一行的b列和c列：

df.loc[df['a'] == ][['b', 'c']]

//厉害了。

//这一句的意思就是，取所有行，并且列怎么取?-1这里表示最后一列，也就是除去最后一列。

4.lamda和DataFrame.apply 函数