pandas小结

pandas part I: # 总结: DataFrame.loc[0:5] 一共6行数据,而切片[0:5]只有5个数据在对df的行数据删除后,有些index已缺失,此时用 iloc[]来按照位置索引取指定行 food_info.loc[[2,5,10]],传入list 取指定列 zinc_copper = food_info[["Zinc_(mg)", "Copper_(mg)"]] 取指定后缀名的列: col_names = food_info.colum…

pandas用法小结

前言个人感觉网上对pandas的总结感觉不够详尽细致,在这里我对pandas做个相对细致的小结吧,在数据分析与人工智能方面会有所涉及到的东西在这里都说说吧,也是对自己学习的一种小结! pandas用法的介绍安装部分我就不说了,装个pip,使用命令pip install pandas就可以安装了,在Ubuntu中可能会出现没有权限的提示,直接加上sudo即可,以下讲解都是建立在python3平台的讲解,python2类似,python3中安装的时候使用sudo pip3 install pan…

python4delphi import lxml pandas 出错的小结

环境: 1.win10 64位 2.delphi xe8 3.python2.7 4.python4delphi (svn 2015-03-21 发布的83版本号) 5.lxml 3.4.4(通过pip 安装的) 6.pandas 0.16.2 错误现象:1.找不到指定的DLL 2.初始化dll失败 3.ImportError: C extension: DLL load failed: 找不到指定的模块. 解决: 1.lxml的问题用Anaconda-2.3.0-Windows-x86 里面…

python中pandas里面的dataframe数据的筛选小结

pandas大家用的都很多,像我这种用的不够熟练,也不够多的就只能做做笔记,尽量留下点东西吧. 筛选行: a. 按照列的条件筛选 df = pandas.DataFrame(...) # supposing it has 3 columns: a, b and c df[(df['a'] > 0) & (df['b'] < 0) | df['c'] > 0] b. 按照索引的条件筛选 needed_seq=[1,2,3,6] needed_df = df.loc[needed_s…

pandas replace函数使用小结

http://blog.csdn.net/kancy110/article/details/72719340…

scikit-learn随机森林调参小结

在Bagging与随机森林算法原理小结中,我们对随机森林(Random Forest, 以下简称RF)的原理做了总结.本文就从实践的角度对RF做一个总结.重点讲述scikit-learn中RF的调参注意事项,以及和GBDT调参的异同点. 1. scikit-learn随机森林类库概述在scikit-learn中,RF的分类类是RandomForestClassifier,回归类是RandomForestRegressor.当然RF的变种Extra Trees也有, 分类类ExtraTreesC…

scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结

在梯度提升树(GBDT)原理小结中,我们对GBDT的原理做了总结,本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结,主要会关注调参中的一些要点. 1. scikit-learn GBDT类库概述在sacikit-learn中,GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类, 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类.两者的参数类型完全相同,当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相同.这些参数中,类似于Adabo…

用scikit-learn和pandas学习Ridge回归

本文将用一个例子来讲述怎么用scikit-learn和pandas来学习Ridge回归. 1. Ridge回归的损失函数在我的另外一遍讲线性回归的文章中,对Ridge回归做了一些介绍,以及什么时候适合用 Ridge回归.如果对什么是Ridge回归还完全不清楚的建议阅读我这篇文章. 线性回归原理小结 Ridge回归的损失函数表达形式是: \(J(\mathbf\theta) = \frac{1}{2}(\mathbf{X\theta} - \mathbf{Y})^T(\mathbf{X\thet…

pandas 对数据帧DataFrame中数据的索引及切片操作

1.创建数据帧 index是行索引,即每一行的名字:columns是列索引,即每一列的名字.建立数据帧时行索引和列索引都需要以列表的形式传入. import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], index=['row_0', 'row_1'], columns=['col_0', 'col_1', 'col_2']) 2.获取数据帧的行索引和列索引 2.1 获取行索引 # 以数组形式返回 row_name = df.ind…

第三周数据分析之概要 Pandas库入门

Pandas库介绍: Pandas库引用:Pandas是Python第三方库,提供高性能易用数据类型和分析工具 import pandas as pd Pandas基于NumPy实现,常与NumPy和Matplotlib一同使用 Series类型 Pandas库中的DataFrame类型: Pandas库的数据类型操作: Pandas库的数据类型运算: 单元小结:…

pandas快速入门

pandas快速入门 numpy之后让我们紧接着学习pandas.Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来,后来因为其强大性以及友好性,在数据分析领域被广泛使用,下面让我们一窥究竟. 本文参考官网给出的10 Minutes to pandas 对象创建创建Series #创建Series对象,index参数可省,默认为0~n-1的数字索引 #与numpy中的array一样,统一Series要求数据类型一致,这样可以加快处理速度 In [12]: s = pd.Series([1,2,3…

pandas 将excel一列拆分成多列重新保存

利用pd.read_excel 做到将第二列“EVT-LBL”按“-”分割后重新加三列在df后面 1 读取表格df 2. 分割第二列短横连接的数字,保存到df2---- 参考:str.spilt('-',expand=True) 括号中的‘-’是分割依据的字符串.参考:https://www.jianshu.com/p/31daa943cd2b 可能会遇到需要重新编辑索引值的问题 reset_index,set_index 3.将df和df2合并参考:PANDAS 数据合并与重塑(con…

python及pandas,numpy等知识点技巧点学习笔记

python和java,.net,php web平台交互最好使用web通信方式,不要使用Jypython,IronPython,这样的好处是能够保持程序模块化,解耦性好 python允许使用'''...'''方式来表示多行代码: >>> print(r'''Hello, ... Lisa!''') Hello, Lisa! >>> >>> print('''line1 ... line2 ... line3''') line1 line2 line3…

rf调参小结

转自http://www.cnblogs.com/pinard/p/6160412.html 1. scikit-learn随机森林类库概述在scikit-learn中,RF的分类类是RandomForestClassifier,回归类是RandomForestRegressor.当然RF的变种Extra Trees也有, 分类类ExtraTreesClassifier,回归类ExtraTreesRegressor.由于RF和Extra Trees的区别较小,调参方法基本相同,本文只关注于RF…

数据分析核心包——pandas

一.pandas简介 pandas是一个强大的Python数据分析的工具包,是基于NumPy构建的. 1.pandas的主要功能 (1)具备对其功能的数据结构DataFrame.Series (2)集成时间序列功能 (3)提供丰富的数学运算和操作 (4)灵活处理缺失数据 2.安装和引用 # 安装方法: # pip install pandas # 引用方法: import pandas as pd 二.Series--一维数据对象 Series是一种类似于一维数组的对象,由一组数据和一组与之相关…

XGBoost类库使用小结

在XGBoost算法原理小结中,我们讨论了XGBoost的算法原理,这一片我们讨论如何使用XGBoost的Python类库,以及一些重要参数的意义和调参思路. 本文主要参考了XGBoost的Python文档和 XGBoost的参数文档. 1. XGBoost类库概述 XGBoost除了支持Python外,也支持R,Java等语言.本文关注于Python的XGBoost类库,安装使用"pip install xgboost"即可,目前使用的是XGBoost的0.90版本.XGBoost…

Pandas进阶笔记（一） Groupby 重难点总结

如果Pandas只是能把一些数据变成 dataframe 这样优美的格式,那么Pandas绝不会成为叱咤风云的数据分析中心组件.因为在数据分析过程中,描述数据是通过一些列的统计指标实现的,分析结果也需要由具体的分组行为,对各组横向纵向对比. GroupBy 就是这样的一个有力武器.事实上,SQL语言在Pandas出现的几十年前就成为了高级数据分析人员的标准工具,很大一部分原因正是因为它有标准的SELECT xx FROM xx WHERE condition GROUP BY xx HAVING…

pandas 之交叉表-透视表

import numpy as np import pandas as pd 认识 A pivot table is a data summarization tool(数据汇总工具) frequently found in spreadsheet programs and other data analysis software(广泛应用于数据分析中). It aggregates a table of data by one or more keys, arranging the data…

小结 python 实战中遇到的几种需要化名的情境

笑来在<自学是门手艺>的<2.4.3 化名与匿名>中,讲到了函数的化名.经过几个月的实战,我发现,实际上化名无处不在.我有时也会称之为"别称",意思一样.函数化名只是化名的一种应用场景,还有好几种使用化名的地方,本篇笔记将整理小结我所遇到的各种化名. 情境A:导入时化名导入其它模块时,直接化名为简约版,是我相当常用的,甚至有一些业界约定俗成的化名.无论是模块,模块中的函数或变量,都可以此种方式化名简化之. # 业界约定俗成的一些化名 import pandas…

pandas 之索引重塑

import numpy as np import pandas as pd There are a number of basic operations for rearanging tabular data. These are alternatingly referred to as reshape or pivot operations. 多层索引重塑 Hierarchical indexing provides a consistent way to rearrange data in…

pandas 之字符串处理

import numpy as np import pandas as pd Python has long been a popular raw data manipulation language in part due to its ease of use for string and text processing.(Python非常流行的一个原因在于它对字符串处理提供了非常灵活的操作方式). Most text operations are made simple with strin…

Pandas 数据筛选,去重结合group by

Pandas 数据筛选,去重结合group by 需求今小伙伴有一个Excel表, 是部门里的小伙9月份打卡记录, 关键字段如下: 姓名, 工号, 日期, 打卡方式, 时间, 详细位置, IP地址.... 脱敏数据: 姓名工号日期方式时间 ... 小赵 123 2019-09-01 GPS 08:37:50 .... 小赵 123 2019-09-01 GPS 18:10:50 ... 小陈 124 2019-09-01 GPS 08:47:30 ... 小陈 124 2019-09-…

jupyter安装小结

jupyter安装小结更新时间:2016年03月13日 15:42:37 投稿:hebedich 我要评论 jupyter (之前的 ipython notebook )于我的最大意义在于,让学习进程和探索进程变得可累积,正如它的原先名字中的 notebook 所暗示的那样,作为学习的记录者,方便你随时捡起学习的进度,增量式地前进前段时间一直使用pycharm写pandas程序,对于大数据开发而言,开发一般是走一步想一步,pycharm不适合.网上推荐使用jupyter noteb…

浅谈python的第三方库——pandas（一）

pandas作为python进行数据分析的常用第三方库,它是基于numpy创建的,使得运用numpy的程序也能更好地使用pandas. 1 pandas数据结构 1.1 Series 注:由于pandas与numpy关系密切,所以在代码中经常将二者一同导入使用. 上图中,先利用numpy创建一个一维数组,再利用pandas的内置方法将其转换为pandas的序列类型Series.可以看到,pandas会自动将原有数据转换成一列,并添加行的索引. 1.2 DataFrame pandas的第二种也是…

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