一个DataFrame 其中有空值NaN,将其替换为0: df.fillna(0) 如果将第一列替换为0: df[1].fillna(0,inplace=True)…

nan:not a number inf:infinity;正无穷 numpy中的nan和inf都是float类型     t!=t 返回bool类型的数组(矩阵) np.count_nonzero() 返回的是数组中的非0元素个数:true的个数. np.isnan() 返回bool类型的数组. 那么问题来了,在一组数据中单纯的把nan替换为0,合适么?会带来什么样的影响? 比如,全部替换为0后,替换之前的平均值如果大于0,替换之后的均值肯定会变小,所以更一般的方式是把缺失的数值替换为均值(中…

NumPy参考 数组创建 零 和 一 empty(shape[, dtype, order]):返回给定形状和类型的新数组,而不初始化条目 empty_like(prototype[, dtype, order, subok]):返回一个与给定数组具有相同形状和类型的新数组. eye(N[, M, k, dtype, order]):返回一个二维数组,其中对角线为1,零点为零. identity(n[, dtype]):返回标识数组. ones(shape[, dtype, order]):返回…

原文链接:https://junjiecai.github.io/posts/2016/Oct/20/none_vs_nan/ 建议从这里下载这篇文章对应的.ipynb文件和相关资源.这样你就能在Jupyter中边阅读,边测试文中的代码. python原生的None和pandas, numpy中的numpy.NaN尽管在功能上都是用来标示空缺数据.但它们的行为在很多场景下确有一些相当大的差异.由于不熟悉这些差异,曾经给我的工作带来过不少麻烦. 特此整理了一份详细的实验,比较None和NaN在不同…

python原生的None和pandas, numpy中的numpy.NaN尽管在功能上都是用来标示空缺数据.但它们的行为在很多场景下确有一些相当大的差异.由于不熟悉这些差异,曾经给我的工作带来过不少麻烦. 特此整理了一份详细的实验,比较None和NaN在不同场景下的差异. 实验的结果有些在意料之内,有些则让我大跌眼镜.希望读者看过此文后会None和NaN这对“小妖精”有更深的理解. 为了理解本文的内容,希望本文的读者需要对pandas的Series使用有一定的经验. 首先,导入所需的库 In[…

8. Dataset (DataFrame) 的基础操作 8.1. 有类型操作 8.2. 无类型转换 8.5. Column 对象 9. 缺失值处理 10. 聚合 11. 连接 8. Dataset (DataFrame) 的基础操作 导读 这一章节主要目的是介绍 Dataset 的基础操作, 当然, DataFrame 就是 Dataset, 所以这些操作大部分也适用于 DataFrame 有类型的转换操作 无类型的转换操作 基础 Action 空值如何处理 统计操作 8.1. 有类型操作 分…

现在一直在用TensorFlow训练CNN和LSTM神经网络,但是训练期间遇到了好多坑,现就遇到的各种坑做一下总结 1.问题一;训练CNN的时候出现nan CNN是我最开始接触的网络,我的研究课题就是利用CNN,LSTM等网络对人体动作做识别.动作数据来源于手机的加速度计,做动作的人在固定位置携带手机并做特定动作,实验人员接收手机的加速度计数值并打上特定的动作标签. 在训练CNN网络时一共遇到两处坑,一是遇到在训练期间遇到nan错误,这个错误很常见.nan的错误多源于你的学习率设置的太大或者ba…

delete from M_FACTOR_DATA_TEST a where (a.factor_id,a.data_date,a.stock_code) in (select factor_id,data_date,stock_code from M_FACTOR_DATA_TEST group by factor_id,data_date,stock_code having count(*) > 1) and rowid not in (select min(rowid) from M_FA…

在上一期分享的文章末尾留了一个课后作业,有去思考如何解决吗?如果已经会了那么恭喜你,如果还不会也没关系,本期一起来学习. 一.回退栈 在前面两期的示例中,当我们完成一些操作后,如果想要回到操作之前的状态,一般我们都会按返回键,如下图所示: 然而发现并没有按照我们想要的那样进行,反而退出了程序,那应该怎么得到想要的效果呢? 我们知道Activity有任务栈,用户通过startActivity将Activity加入栈,点击返回按钮将Activity出栈.Fragment也有类似的栈,称为回退栈(Ba…

package com.jason.example import org.apache.spark.sql.functions.broadcast class DFTest extends SparkInstance { import spark.implicits._ val df = Seq( (, ), (, ), (, ), (, ) ).toDF() val df3 = Seq( (, ), (, ), (, ) ).toDF() val df2 = Seq( (,), (,), (,…

pandas是Python中开源的,高性能的用于数据分析的库.其中包含了很多可用的数据结构及功能,各种结构支持相互转换,并且支持读取.保存数据.结合matplotlib库,可以将数据已图表的形式可视化,反映出数据的各项特征. 先借用一张图来描述一下pandas的一些基本使用方法,下面会通过一些实例对这些知识点进行应用.   一.安装pandas库 pandas库不属于Python自带的库,所以需要单独下载,如果已经安装了Python,可以使用pip工具下载pandas: pip install…

1,nan替换为0df = df(np.nan, 0, regex=True)2.inf替换为0df= df(np.inf, 0.0, regex=True)3.从数据库读取数据到dataframeinfo_detail = pd.read_sql(sql_detail+"'"+version+"'", pyodbc.connect(CONFIG_IN_LCD))4.从dataframe中取其中需要的几列info = info_detail.loc[:,['vers…

pandas学习(常用数学统计方法总结.读取或保存数据.缺省值和异常值处理) 目录 常用数学统计方法总结 读取或保存数据 缺省值和异常值处理 常用数学统计方法总结 count 计算非NA值的数量 describe 针对Series或DataFrame列计算统计 min/max/sum 计算最小值 最大值 总和 argmin argmax 计算能够获取到最小值和最大值的索引位置(整数) idxmin idxmax 计算能够获取到最小值和最大值的索引值 quantile 计算样本的分位数(0到1)…

一.实验对象 实验对象为星巴克在全球的门店数据,我们可以使用pandas对其进行简单的分析,如分析每个国家星巴克的数量,根据门店数量对国家进行排序等. 二.数据分析 1.读取数据并获取数据行列数 首先读取数据: import numpy as np import pandas as pd starbucks = pd.read_csv("D:\\directory.csv") print "数据的列标签如下:" print starbucks.columns pri…

一.pandas简介 Pandas是基于Numpy开发出的,是一款开放源码的BSD许可的Python库,为Python编程语言提供了高性能,易于使用的数据结构和数据分析工具.Pandas用于广泛的领域,包括金融,经济,统计,分析等学术和商业领域. 学习pandas之前建议先学习numpy. 二.pandas数据结构 pandas包含3中数据结构: 系列(Series) 数据帧(DataFrame) 面板(Panel) 系列类似于一维数组,可以用行索引来访问系列中的元素:数据帧类似于二维数组,可以…

Pandas是用于数据操纵和分析,建立在Numpy之上的.Pandas为Python带来了两种新的数据结构:Pandas Series和Pandas DataFrame,借助这两种数据结构,我们能够轻松直观地处理带标签数据和关系数据. Pandas功能: 允许为行和列设定标签 可以针对时间序列数据计算滚动统计学指标 轻松处理NaN值 能够将不同的数据集合并在一起 与Numpy和Matplotlib集成 Pandas Series Pandas series 是像数组一样的一维对象,可以存储很多类…

1. DataFrame 处理缺失值  dropna() df2.dropna(axis=0, how='any', subset=[u'ToC'], inplace=True) 把在ToC列有缺失值的行去掉 补充:还可以用df.fillna()来把缺失值替换为某个特殊标记 df = df.fillna("missing") # 用字符串替代 df = df.fillna(df.mean()) # 用均值或者其它描述性统计值替代 2. 根据某维度计算重复的行   duplicated(…

一.项目目录 (一)数据加载 基础统计 特征分类 基本分布(scatter) (二)数据分析 正态性检验 偏离度分析 (hist | scatter) 峰度分析 (hist | scatter) 分散度分析 (box) 特征本身分散度 SalePrice 的分散度 方差齐次检验 方差分析 (bar) scipy.stats.f_oneway() pandas.Series.corr() 协方差分析(-1~+1) 协方差热图 (heatmap) 协方最大关联图 (pairplot) (三)数据处理…

  pandas Pandas是基于Numpy开发出的,专门用于数据分析的开源Python库 Pandas的两大核心数据结构 Series(一维数据)   Series   创建Series的方法   允许索引重复 DataFrame(多特征数据,既有行索引,又有列索引)   DataFrame   索引方法 # 创建一个3行4列的DataFrame类型数据 data_3_4 = pd.DataFrame(np.arange(10, 22).reshape(3, 4)) # 打印数据 print…

原文出处: pandas.pydata.org   译文出处:石卓林 这是关于pandas的简短介绍,主要面向新用户.可以参阅Cookbook了解更复杂的使用方法. 链接:http://python.jobbole.com/84416/ 习惯上,我们做以下导入 Python   1 2 3 In [1]: import pandas as pd In [2]: import numpy as np In [3]: import matplotlib.pyplot as plt 创建对象 使用传递…

Pandas是用于数据操纵和分析,建立在Numpy之上的.Pandas为Python带来了两种新的数据结构:Pandas Series和Pandas DataFrame,借助这两种数据结构,我们能够轻松直观地处理带标签数据和关系数据. Pandas功能: 允许为行和列设定标签 可以针对时间序列数据计算滚动统计学指标 轻松处理NaN值 能够将不同的数据集合并在一起 与Numpy和Matplotlib集成 Pandas Series Pandas series 是像数组一样的一维对象,可以存储很多类…

Pandas与Matplotlib基础 pandas是Python中开源的,高性能的用于数据分析的库.其中包含了很多可用的数据结构及功能,各种结构支持相互转换,并且支持读取.保存数据.结合matplotlib库,可以将数据已图表的形式可视化,反映出数据的各项特征. 先借用一张图来描述一下pandas的一些基本使用方法,下面会通过一些实例对这些知识点进行应用. 一.安装pandas库 pandas库不属于Python自带的库,所以需要单独下载,如果已经安装了Python,可以使用pip工具下载pa…

pandas官方文档:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/?v=20190307135750 pandas基于Numpy,可以看成是处理文本或者表格数据.pandas中有两个主要的数据结构,其中Series数据结构类似于Numpy中的一维数组,DataFrame类似于多维表格数据结构. pandas是python数据分析的核心模块.它主要提供了五大功能: 支持文件存取操作,支持数据库(sql).html.json.pickle.csv(txt…

插入数据api/put 192.168.1.68:4242/api/put?details http://localhost:4242/api/put?detailsmethod:POST[ { "metric": "gas_patrol", , , "tags": { "host": "web01", "dc": "lga" } }, { "metric&…

NumPy介绍   NumPy(Numerical Python)是一个开源的Python科学计算库,用于快速处理任意维度的数组. NumPy支持常见的数组和矩阵操作.对于同样的数值计算任务,使用Numpy比直接使用Python要简洁的多. NumPy使用ndarray对象来处理多维数组,该对象是一个快速而灵活的大数据容器. 为什么要学NumPy 1. 快速 2. 方便 3. 科学计算的基础库 NumPy的优势 对于同样的数值计算任务,使用NumPy要比直接编写Python代码便捷得多; Num…

目录 numpy模块 numpy简介 为什么要用numpy 创建numpy数组 numpy数组的基本属性 获取numpy数组的行列数 切割numpy数组 numpy数组元素替换 numpy数组的合并 numpy数组的运算 numpy数组运算函数 numpy数组矩阵化 numpy数组点乘 numpy数组转置 nummpy数组的逆 numpy数组数学和统计方法 numpy.random生成随机数 pandas模块 一.Series数据结构 1.1 Series支持NumPy模块的特性(下标) 1.2…

这里是首先需要安装好Anaconda Anaconda的安装参考Python之路-初识python及环境搭建并测试 配置好环境之后开始使用Jupyter Notebook 1.打开cmd,输入 jupyter notebook --generate-config 2.打开这个配置文件,找到“c.NotebookApp.notebook_dir=‘’ ”, 把路径改成自己的工作目录 使用notepad++打开这个文件,大概在124行添加自己的工作目录 c.NotebookApp.notebook_…

用决策树DecisionTreeClassifier的数据挖掘算法来通过三个参数,Pclass,Sex,Age,三个参数来求取乘客的获救率. 分为三大步: 一,创建决策树DecisionTreeClassifier 对象 二,对象调用fit()函数,训练数据,建立模型 三,对象调用predict()函数,对需要预测的数据,预测. 代码如下: import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.feature_extraction import Di…

import pandas as pd import numpy as np ''' 一.创建df 1.定义df :传递字典 1.1每一列的名称作为键 每个键都有一个数组作为值[key:数组] 1.2 嵌套字典生成df 一级元素的key作为列名 二级元素的key作为行名 1.3选择需要的创建df pd.DataFrame(dict,columns=['key1','key2']) 1.4指定df的标签(index)pd.DataFrame(dict,columns=['key1','key2']…

从头到尾都是手码的,文中的所有示例也都是在Pycharm中运行过的,自己整理笔记的最大好处在于可以按照自己的思路来构建矿建,等到将来在需要的时候能够以最快的速度看懂并应用=_= 注:为方便表述,本章设s为pandas.core.series.Series的一个实例化对象,设df为pandas.core.frame.DataFrame的一个实例化对象 1. Pandas简介 Pandas是基于NumPy的python数据分析库,最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此Pandas为时间序列分析提…