dataframe 查看某特征列分布

pandas_查看数据特征和统计信息

# 查看数据特征和统计信息 import pandas as pd # 读取文件 dataframe = pd.read_excel(r'C:\Users\lenovo\Desktop\总结\Python\超市营业额.xlsx') # 查看所有的交易额信息 dataframe['交易额'].describe() ''' count 17.000000 mean 1024.117647 std 428.019550 min 580.000000 25% 700.000000 50% 850.000

DataFrame衍生新特征操作

1.DataFrame中某一列的值衍生为新的特征 #将LBL1特征的值衍生为one-hot形式的新特征 piao=df_train_log.LBL1.value_counts().index #先构造一个临时的df df_tmp=pd.DataFrame({'USRID':df_train_log.drop_duplicates('USRID').USRID.values}) #将所有的新特征列都置为0 for i in piao: df_tmp['PIAO_'+i]=0 #进行分组便利,有这个

大文本通过 hadoop spark map reduce 获取特征列的属性值计算速度

特征列属性值获取 vowpal wabbit 生成DNN 的训练测试数据

[译]在Pandas的Dataframe中删除行、列

导入模块 import pandas as pd 创建dataframe data = {'name': ['Jason', 'Molly', 'Tina', 'Jake', 'Amy'], 'year': [2012, 2012, 2013, 2014, 2014], 'reports': [4, 24, 31, 2, 3]} df = pd.DataFrame(data, index = ['Cochice', 'Pima', 'Santa Cruz', 'Maricopa', 'Yuma'

Python：读取txt中按列分布的数据，并将结果保存在Excel文件中 && 保存每一行的元素为list

import xlwt import os def write_excel(words,filename): #写入Excel的函数,words是数据,filename是文件名 wb=xlwt.Workbook() sheet=wb.add_sheet('sheet1') attr=['词语','词性','词频'] #第一行:属性行 for col in range(3): sheet.write(0,col,attr[col]) for row in range(1,len(words)+1)

pandas 获取数据帧DataFrame的行、列数

1.创建数据帧 import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1, 'A', '3%' ], [2, 'B']], index=['row_0', 'row_1'], columns=['col_0', 'col_1', 'col_2']) 2.获取形状信息 shape = df.shape 2.1 获取行数 rows = shape[0] 或 rows = len(df.index) 2.2 获取列数 cols = df.shape[1] 或 cols = l

dataframe行变换为列

新建一个 dataFrame : val conf = new SparkConf().setAppName("TTyb").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) val spark: SQLContext = new SQLContext(sc) import org.apache.spark.sql.functions.explode import org.apache.spark.sql.func

pandas，对dataFrame中某一个列的数据进行处理

背景:dataFrame的数据,想对某一个列做逻辑处理,生成新的列,或覆盖原有列的值下面例子中的df均为pandas.DataFrame()的数据 1.增加新列,或更改某列的值 df["列名"]=值如果值为固定的一个值,则dataFrame中该列所有值均为这个数据 2.处理某列 df["列名"]=df.apply(lambda x:方法名(x,入参2),axis=1) 说明: 1.方法名为单独的方法名,可以处理传入的x数据 2.x为每一行的数

mysql查看表中列信息

查看所有数据库中所有表的数据库名和表名 SELECT `TABLES`.`TABLE_SCHEMA`, `TABLES`.`TABLE_NAME` FROM `information_schema`.`TABLES` 查看所有数据库中所有基本表的数据库名和表名 SELECT `TABLES`.`TABLE_SCHEMA`, `TABLES`.`TABLE_NAME` FROM `information_schema`.`TABLES` WHERE `TABLES`.`TABLE_TYPE` =

对dataframe中某一列进行计数

本来是一项很简单的任务...但很容易忘记搞混..所以还是记录一下方法一: df['col'].value_counts() 方法二: groups = df.groupby('col') groups.size() # 这里很容易就用上counts所以错误... 对index进行更改: df2.index = df2.index.map(f) # f为函数按值排序基本语法:by='name' 指定按该行/列来排序: 默认ascending=True,升序排序: >>> df3 =

使用zipwithindex 算子给dataframe增加自增列 row_number函数实现自增，udf函数实现自增

DataFrame df = ...StructType schema = df.schema().add(DataTypes.createStructField("id", DataTypes.LongType, false)); 使用RDD的zipWithIndex得到索引,作为ID值:JavaRDD<Row> rdd = df .javaRDD() // 转为JavaRDD .zipWithIndex() // 添加索引,结果为JavaPairRDD<Row,

Pandas：将DataFrame中的一列转化为List

#假设data是一个DataFrame对象,如果要把它的第二列转换为List print(data.iloc[:,1].to_list())

使用Visual Studio查看C++类内存分布

书上类继承相关章节到这里就结束了,这里不妨说下C++内存分布结构,我们来看看编译器是怎么处理类成员内存分布的,特别是在继承.虚函数存在的情况下. 工欲善其事,必先利其器,我们先用好Visual Studio工具,像下面这样一步一步来: 先选择左侧的C/C++->命令行,然后在其他选项这里写上/d1 reportAllClassLayout,它可以看到所有相关类的内存布局,如果写上/d1 reportSingleClassLayoutXXX(XXX为类名),则只会打出指定类XXX的内存布局.近期的

pandas中数据框DataFrame获取每一列最大值或最小值

1.python中数据框求每列的最大值和最小值 df.min() df.max()

SQL 查看数据库的列数

查询表名为History的所有列名 1 select name from syscolumns where id=object_id('History') 查询表名为History的所有列名个数 1 select count(name) from syscolumns where id=object_id('History') 或者 1 2 3 select count(syscolumns.name) from syscolumns ,sysobjects where sy

css3属性flex弹性布局设置三列(四列)分布样式

参考:阮一峰的网络日志 <!doctype html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Document</title> </head> <style type="text/css"> body{ padding: 0; margin: 0; } .warp{ position

R 给data.frame（dataframe）添加一列

x<-data.frame(apple=c(1,4,2,3),pear=c(4,8,5,2)) x # apple pear # 1 1 4 # 2 4 8 # 3 2 5 # 4 3 2 x$banana<-c(9,5,6,2) x # apple pear banana # 1 1 4 9 # 2 4 8 5 # 3 2 5 6 # 4 3 2 2

dataframe基础

1 df[i] 其中i是0,1,2,3,... 此时选中的是dataframe的第i列 2 dataframe查看每一列是否有缺失值 temp = data.isnull().any() #列中是否存在空值 print(type(temp)) print(temp) #若为False,则无缺失值,为True,则有缺失值 3 dataframe 更换列名a. 更换所有的列名如下将1,2,3的列名全部更换 df=df[[0,1,2,3,4,5,6,7,10]] df.columns=['

基于Spark Mllib的文本分类

基于Spark Mllib的文本分类文本分类是一个典型的机器学习问题,其主要目标是通过对已有语料库文本数据训练得到分类模型,进而对新文本进行类别标签的预测.这在很多领域都有现实的应用场景,如新闻网站的新闻自动分类,垃圾邮件检测,非法信息过滤等.本文将通过训练一个手机短信样本数据集来实现新数据样本的分类,进而检测其是否为垃圾消息,基本步骤是:首先将文本句子转化成单词数组,进而使用 Word2Vec 工具将单词数组转化成一个 K 维向量,最后通过训练 K 维向量样本数据得到一个前馈神经网络模型,以

dataframe 查看某特征列分布

热门专题