概述 df.info():主要介绍数据集各列的数据类型,是否为空值,内存占用情况: df.describe(): 主要介绍数据集各列的数据统计情况(最大值.最小值.标准偏差.分位数等等). df.info() #导入数据 data1=pd.read_csv(r'E:\data_analysis\AB测试的假设检验实现\支付宝营销策略AB测试\effect_tb.csv',header=None,names=['dt','user_id','label','dmp_id']) data1.head

Pandas模块 1.什么是pandas pandas是基于numpy构建的,用来做数据分析的 2.pandas能干什么 具备对其功能的数据结构DataFrame,Series 集成时间序列功能 提供丰富的数学运算和操作 灵活处理缺失数据 3.怎么用pandas 安装引用 pip install pandas import pandas as pd Series 一种类似于一维数组的对象,由一组数据和一组与之相关的数据标签(索引)组成 #创建方法 pd.Series([1,2,3,4,5]) #

本文转载自https://blog.csdn.net/brucewong0516/article/details/79092579 pandas包是一个高效的文件读取工具,适用于txt,excel,等数据格式的文件,具有很强的自动识别功能. pandas.read_csv可以读取CSV(逗号分割)文件.文本类型的文件text.log类型到DataFrame,下面是pandas.read_csv常用参数整理 pandas也支持文件的部分导入和选择迭代,更多帮助参见:http://pandas.py

目录 一.函数原型 二.常用参数说明 三.连接数据库方式--MySQL ①用sqlalchemy包构建数据库链接 ②用DBAPI构建数据库链接 ③将数据库敏感信息保存在文件中 一.函数原型 pandas.read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None, columns=None, chunksize=None) 二.常用参数说明 sql:SQL命令字符串 con:连接sql数据

在上篇文章学机器学习,不会数据处理怎么行?—— 一.NumPy详解中,介绍了NumPy的一些基本内容,以及使用方法,在这篇文章中,将接着介绍另一模块——Pandas.(本文所用代码在这里) Pandas数据结构介绍 大家应该都听过表结构,但是,如果让你自己来实现这么一个结构,并且能对其进行数据处理,能实现吗?我相信,大部分人都能做出来,但是不一定能做的很好.而Python中的一个模块pandas给我们提供了一个很好的数据结构,它包括了序列Series和数据框DataFrame.pandas是基于

[笔记]Pandas分类数据详解 Pandas  Pandas分类数据详解|轻松玩转Pandas(5) 参考:Pandas分类数据详解|轻松玩转Pandas(5)

Pandas基本功能详解 Pandas  Pandas基本功能详解 |轻松玩转Pandas(2) 参考:Pandas基本功能详解 |轻松玩转Pandas(2)

对数据进行操作时,经常需要在横轴方向或者数轴方向对数据进行操作,这时需要设定参数axis的值: axis = 0 代表对横轴操作,也就是第0轴: axis = 1 代表对纵轴操作,也就是第1轴: numpy库中横轴.纵轴 axis 参数实例详解: In [1]: import numpy as np #生成一个3行4列的数组 In [2]: a = np.arange(12).reshape(3,4) In [3]: a Out[3]: array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5,

在日常的数据分析中,经常需要将数据根据某个(多个)字段划分为不同的群体(group)进行分析,如电商领域将全国的总销售额根据省份进行划分,分析各省销售额的变化情况,社交领域将用户根据画像(性别.年龄)进行细分,研究用户的使用情况和偏好等.在 Pandas 中,上述的数据处理操作主要运用 groupby 完成,这篇文章就介绍一下 groupby 的基本原理及对应的 agg.transform 和 apply 操作.PS:很多人在学习Python的过程中,往往因为遇问题解决不了或者没好的教程从而导致

 pandas字符串函数详解(转)——原文连接见文章末尾 在使用pandas框架的DataFrame的过程中,如果需要处理一些字符串的特性,例如判断某列是否包含一些关键字,某列的字符长度是否小于3等等这种需求,如果掌握str列内置的方法,处理起来会方便很多. 下面我们来详细了解一下,Series类的str自带的方法有哪些. 1.cat() 拼接字符串        例子:        >>> Series(['a', 'b', 'c']).str.cat(['A', 'B', 'C']

Pandas 常见操作详解 很多人有误解,总以为Pandas跟熊猫有点关系,跟gui叔创建Python一样觉得Pandas是某某奇葩程序员喜欢熊猫就以此命名,简单介绍一下,Pandas的命名来自于面板数据这个概念,即Panel datas ,说起面板我想很多人脑海里第一印象会是宝塔,这里对面板数据不做过多介绍,有兴趣的可以自行百度. Pandas的功能有多强大不需要我过多解释,有人拿Excel和它对比,两者很显然不在同一水平.当然,对Python一窍不通的初学者可能觉得Pandas一点都不友好,

df.duplicated() 参数详解: subset:检测重复的数据范围.默认为数据集的所有列,可指定特定数据列: keep: 标记哪个重复数据,默认为'first'.1.'first':标记重复数据第一次出现为True;'last':标记重复数据最后一次出现为True:False:标记所有重复数据为True. import pandas as pd #构造数据(数据集来自pandas官网 df = pd.DataFrame({ 'brand': ['Yum Yum', 'Yum Yum',

concat函数基本介绍: 功能:基于同一轴将多个数据集合并 pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False,keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False) 参数详解:objs:待合并的所有数据集,一般为列表list,list中的元素为series或dataframeaxis:合并时参考的轴,axis=0为基于行合并:axis=

基于双向BiLstm神经网络的中文分词详解及源码 基于双向BiLstm神经网络的中文分词详解及源码 1 标注序列 2 训练网络 3 Viterbi算法求解最优路径 4 keras代码讲解 最后 源代码地址 在自然语言处理中(NLP,Natural Language ProcessingNLP,Natural Language Processing),分词是一个较为简单也基础的基本技术.常用的分词方法包括这两种:基于字典的机械分词 和 基于统计序列标注的分词.对于基于字典的机械分词本文不再赘述,可

python基础题(53道题详解) 1.简述解释型和编译型编程语言? 概念: 编译型语言:把做好的源程序全部编译成二进制代码的可运行程序.然后,可直接运行这个程序. 解释型语言:把做好的源程序翻译一句,然后执行一句,直至结束! 区别: 编译型语言,执行速度快.效率高:依赖编译器.跨平台性差些.如C.C++.Delphi.Pascal,Fortran. 解释型语言,执行速度慢.效率低:依赖解释器.跨平台性好.如Java.Basic. 2.Python解释器种类以及特点 CPython c语言开发的

不多说,直接上干货! 很多地方都需用到这个知识点,比如Tableau里.   通常可以采取如python 和 r来作为数据处理的前期. Tableau学习系列之Tableau如何通过数据透视表方式读取数据文件(图文详解) 数据长宽转换是很常用的需求,特别是当是从Excel中导入的汇总表时,常常需要转换成一维表(长数据)才能提供给图表函数或者模型使用. python中,我这里只讲两个函数: melt #数据宽转长 pivot_table #数据长转宽 Python中的Pandas包提供了与R语言中

python数据分析数据标准化及离散化详解 本文为大家分享了python数据分析数据标准化及离散化的具体内容,供大家参考,具体内容如下 标准化 1.离差标准化 是对原始数据的线性变换,使结果映射到[0,1]区间.方便数据的处理.消除单位影响及变异大小因素影响. 基本公式为:     x'=(x-min)/(max-min) 代码:     #!/user/bin/env python #-*- coding:utf-8 -*- #author:M10 import numpy as np imp

1.CART简介 CART是一棵二叉树,每一次分裂会产生两个子节点.CART树分为分类树和回归树. 分类树主要针对目标标量为分类变量,比如预测一个动物是否是哺乳动物. 回归树针对目标变量为连续值的情况,比如预测一个动物的年龄. 如果是分类树,将选择能够最小化分裂后节点GINI值的分裂属性: 如果是回归树,选择能够最小化两个节点样本方差的分裂属性.CART跟其他决策树算法一样,需要进行剪枝,才能防止算法过拟合从而保证算法的泛化性能. 2.CART分类树 2.1算法详解 CART分类树预测分类离散型

今天专门花时间总结梳理一下jupyter的一些高级设置,jupyter我已经介绍过一次基本内容了,Setup and Linux | James Chen's Blogs,尤其是如何在服务器运行jupyter并且在本地浏览器显示,简直是使用python进行机器学习.深度学习.大数据的工作者的巨大福音.作为一个重度python&jupyter使用者,我已经习惯于在jupyter上进行大量的实验以及一次性的小工作.作业,需要跑很久的代码才会在运行通过后用VSCode编辑一下提交上去跑.用jupyte

今天详解一个 Python 库 Streamlit,它可以为机器学习和数据分析构建 web app.它的优势是入门容易.纯 Python 编码.开发效率高.UI精美. 上图是用 Streamlit 构建自动驾驶模型效果的 demo,左侧是模型的参数,右侧是模型的效果.通过调整左侧参数,右边的模型会实时地响应. 由此可以看出,对于交互式的数据可视化需求,完全可以考虑用 Streamlit 实现.特别是在学习.工作汇报的时候,用它的效果远好于 PPT. 因为 Streamlit 提供了很多前端交互的