pandas调换横竖变量

2024-08-02

（数据科学学习手札97）掌握pandas中的transform

本文示例文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介开门见山,在pandas中,transform是一类非常实用的方法,通过它我们可以很方便地将某个或某些函数处理过程(非聚合)作用在传入数据的每一列上,从而返回与输入数据形状一致的运算结果. 本文就将带大家掌握pandas中关于transform的一些常用使用方式. 图1 2 pandas中的transform 在pandas中transform根

【SAP BO】无法识别账户信息：无法访问CMS。计算机上的CMS由于某个严重错误而停止。（FWM 20031）

1.系统环境 OS:Windows Server 2008 R2 RDBMS:Oracle 11g R2(Server.Client同时存在) BI:SAP Business Objects 4.2 2.问题描述测试环境下BO系统安装完毕,可以正常运行服务,登录系统界面做一些简单报表和ETL的操作. 但在一次工作需要重启了服务器之后发现,CCM中央配置管理中的三项服务(1.Appache Tomcat:2.Server Intelligence Agent.3.World Wide Web P

python_11 装饰器,闭包

装饰器:本质就是函数,功能是为其他函数添加附加功能原则: 1.不修改被修饰函数的源代码 2.不修改被修饰函数的调用方式装饰器的知识储备装饰器=高阶函数+函数嵌套+闭包 #装饰器: def timmer(func): def wrapper(*args,**kwargs): time1=time.time() res=func(*args,**kwargs) time2=time.time() print('函数的运行时间是%d'%(time2-time1)) return res retu

processing data

获取有效数据 Scikit-learn will not accept categorical features by default API里面不知使用默认的特征变量名,因此需要编码这里我还是有疑问? 对于下载的数据集,一般的特征变量名,在进行分类的时候,机器是不能识别的,需要对特征名进行编码,因为计算机是二进制语言啊? Need to encode categorical features numerically Convert to 'dummy variables' 0: Observ

学完Python，我决定熬夜整理这篇总结

目录了解Python Python基础语法 Python数据结构数值字符串列表元组字典集合 Python控制流 if 判断语句 for 循环语句 while 循环语句 break 和 continue Python函数自定义函数 def 匿名函数 lambda Python对象 Python 文件读写 Python 异常捕获 Python 常用工具库标准库第三方库了解Python 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪

Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实战—一个完整的机器学习项目

本章中,你会假装作为被一家地产公司刚刚雇佣的数据科学家,完整地学习一个案例项目.下面是主要步骤: 项目概述. 获取数据. 发现并可视化数据,发现规律. 为机器学习算法准备数据. 选择模型,进行训练. 微调模型. 给出解决方案. 部署.监控.维护系统. 使用真实数据学习机器学习时,最好使用真实数据,而不是人工数据集.幸运的是,有上千个开源数据集可以进行选择,涵盖多个领域.以下是一些可以查找的数据的地方: 流行的开源数据仓库: UC Irvine Machine Learning Reposito

6 小时 Python 入门

6 小时 Python 入门以下操作均在 Windows 环境下进行操作,先说明一下哈一.安装 Python 1.官网下载 Python 进入官网(https://www.python.org),点击 Downloads,选择要下载的版本: 2.安装 Python 安装时注意下图勾选部分一定要勾选: 二.安装代码编辑器 PyCharm 1.官网下载 PyCharm 进入官网(https://www.jetbrains.com/pycharm),点击 Downloads,选择要下载的版本: 2

现在有两个变量，分别是a = 3, b = 4，那么我们不用第三个变量来调换a和b的值。

现在有两个变量,分别是a = 3, b = 4,那么我们不用第三个变量来调换a和b的值. <!DOCTYPE html><html><head> <meta charset="utf-8"> <title>变量.作用域</title></head><body><script type="text/javascript"> var a = 3,

[数据可视化之一]Pandas单变量画图

Pandas单变量画图 Bar Chat Line Chart Area Chart Histogram df.plot.bar() df.plot.line() df.plot.area() df.plot.hist() 适合定类数据和小范围取值的定序数据适合定序数据和定距数据适合定序数据和定距数据适合定距数据 pandas库是Python数据分析最核心的一个工具库:"杀手级特征",使整个生态系统融合在一起.除了数据读取.转换之外,也可以进行数据可视化.易于使用和富有表现力的p

Pandas分类数据和顺序数据转换为标志变量

#导入pandas库 import pandas as pd #OneHotEncoder用来将数值型类别变量转换为0-1的标志性变量 #LabelEncoder用来将字符串型变量转换为数值型变量 from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder,LabelEncoder #生成数据 df=pd.DataFrame({'id':[321313,246852,447902], 'sex':['male','Female','Female'], 'lev

二元变量图形的pandas方法

数据加载: 1.散点图上图使用下采样的方法选取了100个样本点,因为把所有的数据加载进来太多了. 2.Hexplot图上图是一个散点图再加上热力标注的形式,可以更准确的帮助我们看出数据集中在哪些区域. 3.层叠图上图是制作过程是首先选择一个特征,然后求其他的特征在该特征变化下的变化趋势,极其有用的一类图.

单变量图形的pandas方法

数据加载与展示: 1. 类别数据的Bar图 1.1 每一类对应有多少个 1.2 每类数量占整体的比值 1.3 对X轴进行排序

python 数据分析工具之 numpy pandas matplotlib

作为一个网络技术人员,机器学习是一种很有必要学习的技术,在这个数据爆炸的时代更是如此. python做数据分析,最常用以下几个库 numpy pandas matplotlib 一.Numpy库为了方便科学计算,Numpy库定义了一些属性和方法以便于对一维数据,二位数据和高维数据的处理.为了满足科学计算的需求,Numpy定义了一个多维数组对象——ndarray.Ndarray由实际数据和描述这些数据的元数据(如数据维度.数据类型)构成,ndarray一般要求所有元素类型相同. (1) Ndar

pandas的简单使用

pandas可以对数据进行整理分析因为要对excel中的源数据进行分组和处理,所以想到用pandas来处理.试用过确实比自己去读写快捷很多 (实际pandas底层也是用xlrd,xlwt两个第三方包来读取Excel和写文件到Excel中) 一.pandas处理的数据结构介绍 1.series结构该结构类似一个数组 pd.Series([1,2,3,4,5]) 2.DataFrame 使用DataFrame创造的结果与字典类似,实际是一个key对应的值为series的结构从excel

[Pandas] 02 - Tutorial of NumPy

Ref: NumPy 教程这里主要是查缺补漏一些常用方法. 初步认识矩阵常见知识点矩阵操作 Ref: [Python] 01 - Number and Matrix[总结过一部分] 一.矩阵 (Matrix) 初始化 Universal Functions 二.矩阵操作矩阵下标 index 表示范围下标表示范围内的“间隔” 矩阵遍历传统遍历 - 规则数组句柄遍历 - 不规则数组矩阵取整取左地板值仅保留整数位四舍五入三.矩阵形变扁平化完全扁平自定义扁平转置堆叠

python中pandas数据分析基础3（数据索引、数据分组与分组运算、数据离散化、数据合并）

//2019.07.19/20 python中pandas数据分析基础(数据重塑与轴向转化.数据分组与分组运算.离散化处理.多数据文件合并操作) 3.1 数据重塑与轴向转换1.层次化索引使得一个轴上拥有多个索引2.series多层次索引:(1)series的层次化索引:主要可以通过s[索引第1层:索引第二次]可以进行相应的索引(2)对于series可以通过s.unstack()函数将其转换为DataFrame具体举例代码如下:s=pd.Series(range(1,10),index=[["a&

JavaScript基础(一)之语法、变量、数据类型

1.JavaScript语法 ①区分大小写 ②弱类型变量 ③每行结尾分号可有可无 ④括号用于代码块 ⑤注释有两种方式(单行和多行注释) 2.JavaScrip变量 ①用Var声明,不要初始化 ②可以在同一变量中保存不同类型的数据变量声明规则 ①首字母必须是字母.下划线或美元符号 ②余下字母是下划线.美元.任意字母或数字字符 ③变量名不能是关键字或保留字 3.数据类型未定义.空.布尔型.字符串.数值.对象.引用.列表.完成 3.1 字符串的常用方法运用范围常用方法方法解释注意事项字符

用scikit-learn和pandas学习线性回归

对于想深入了解线性回归的童鞋,这里给出一个完整的例子,详细学完这个例子,对用scikit-learn来运行线性回归,评估模型不会有什么问题了. 1. 获取数据,定义问题没有数据,当然没法研究机器学习啦.:) 这里我们用UCI大学公开的机器学习数据来跑线性回归. 数据的介绍在这: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Combined+Cycle+Power+Plant 数据的下载地址在这: http://archive.ics.uci.edu/ml/ma

scikit-learn 和pandas 基于windows单机机器学习环境的搭建

很多朋友想学习机器学习,却苦于环境的搭建,这里给出windows上scikit-learn研究开发环境的搭建步骤. Step 1. Python的安装 python有2.x和3.x的版本之分,但是很多好的机器学习python库都不支持3.x,因此,推荐安装2.7版本的python.当前最新的python是2.7.12.链接如下: https://www.python.org/downloads/release/python-2712/ 里面可以看到有32位版和64位版的.如果你的机器是64位版的

【转载】使用Pandas创建数据透视表

使用Pandas创建数据透视表本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记原文链接:使用Pandas创建数据透视表目录 pandas.pivot_table() 创建简单的数据透视表增加一个行维度(index) 增加一个值变量(value) 更改数值汇总方式增加数值汇总方式增加一个列维度(columns) 增加多个列维度增加数据汇总值数据透视表是Excel中最常用的数据汇总工具,它可以根据一个或多个制定的维度对数据进行聚合.在python中同样可以通过pandas.pivot_table函数来

python2.7版本win7 64位系统安装pandas注意事项_20161226

经过卸载安装python几经折腾,参考了各种网站,终于安装成功. [成功的步骤] 保存这个python第三方库网站,网址是http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 一. 安装Python 2.7.13 我的是这个版本 1. 先卸载旧版python和相应库,删除安装文件夹,要确保卸载干净 2. 装2.7.13版本去官网找64位系统的安装文件,msi的后缀,装的时候不要选为所有用户要选仅对当前用户,我也没找到原因,经过几次尝试这个没有报错. 3.添加进环境

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