import pandas as pd #生成异常数据 df=pd.DataFrame({'col1':[1,120,3,5,2,12,13], 'col2':[12,17,31,53,22,32,43]}) print(df) col1 col2 0 1 12 1 120 17 2 3 31 3 5 53 4 2 22 5 12 32 6 13 43 df_zscore=df.copy() #复制一个用来存储Z-score得分的数据框 cols=df.columns for col in co

异常值概念:是指那些远离正常值的观测,即“不合群”观测.异常值的出现一般是人为的记录错误或者是设备的故障等,异常值的出现会对模型的创建和预测产生 严重的后果.当然异常值也不一定是坏事,有些情况下,通过寻找异常值就能够给业务带来良好的发展,如销毁“钓鱼”网站,关闭“薅羊毛”用户的权限等. 异常值的判定方法: 1.n个标准差法 2.箱线图法 标准差法,就是用以样本均值+样本标准差为基准,如果样本离平均值相差2个标准差以上的就是异常值 箱线图法:以上下四分位作为参考, x > Q3+nIQR 或者 x

一.缘由 上一篇输入关键词"口红",将淘宝中的的相关商品信息全部爬取了下拉,并且以CSV的文件格式储存.我们拿到数据之后,那么就需要对数据进行处理.只是将爬取到的数据以更直观的方式--图表呈现出来.并且最后使用jieba.wordcloud来对商品名称进行词云的分析. 二.代码实现 话不多说,直接上代码: #数据分析 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotli

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

数据处理:12个使得效率倍增的pandas技巧 1. 背景描述 Python正迅速成为数据科学家偏爱的语言,这合情合理.它拥有作为一种编程语言广阔的生态环境以及众多优秀的科学计算库.如果你刚开始学习Python,可以先了解一下Python的学习路线. python学习路线:https://www.analyticsvidhya.com/learning-paths-data-science-business-analytics-business-intelligence-big-data/lea

我们在内容中使用以下简写: df pandas的DataFrame对象 s pandas的Series对象 导入以下包开始 import pandas as pd import numpy as np 导入数据 pd.read_csv(filename) 从csv导入 pd.read_table(filename) 从分隔的文本文件导入 pd.read_excel(filename) 从excel文件导入 pd.read_sql(query, connection_object) 从SQL数据库

机器学习 什么是机器学习? 机器学习是从数据中自动分析获得规律(模型),并利用规律对未知数据进行预测 机器学习存在的目的和价值领域? 领域: 医疗.航空.教育.物流.电商 等... 目的: 让机器学习程序替换手动的步骤,减少企业的成本也提高企业的效率 jupyter lab语法使用 jupyter lab安装 命令:pip install jupyterlab 接下来了解下机器学习三剑客的前两位 numpy + pandas 的使用 一.区别Numpy:是数值计算的扩展包,它能高效处理N维数组,

目录 0. 案例引入 1. Pandas 主要数据结构 1.1 DataFrame 1.1.1 设置索引 1.1.2 重设索引 1.1.3 以某列为索引 1.2 MultiIndex 1.3 Series 2.基本数据操作 2.1 索引操作 2.1.1 直接使用行列索引 2.1.2 使用loc和iloc取索引 2.1.3 使用ix取混合索引 2.2 赋值操作 2.3 排序 2.3.1 以特征值排序 2.3.2 以索引排序 3. DataFrame运算 3.1 算数运算 3.2 逻辑运算 -,-|

pandas高级操作 import numpy as np import pandas as pd from pandas import DataFrame,Series 替换操作 替换操作可以同步作用于Series和DataFrame中 单值替换 普通替换: 替换所有符合要求的元素:to_replace=15,value='e' 按列指定单值替换: to_replace={列标签:替换值} value='value' 多值替换 列表替换: to_replace=[] value=[] 字典替换

  和上文一样,先导入后面会频繁使用到的模块: In [1]: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rc('font', family='Arial Unicode MS') plt.rc('axes', unicode_minus='False') pd.__version__ Out[1]: '1.1.3'   注意:我这里是Mac系统,用matplotlib画图时设置字体为Ar

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:异常值处理一般分为以下几个步骤:异常值检测.异常值筛选.异常值处理. 其中异常值检测的方法主要有:箱型图.简单统计量(比如观察极值) 异常值处理方法主要有:删除法.插补法.替换法. 提到异常值不得不说一个词:鲁棒性.就是不受异常值影响,一般是鲁棒性高的数据,比较优质. 一.异常值检验 异常值大概包括缺失值.离群值.重复值,数据不一致.

在数据挖掘的过程中,数据预处理占到了整个过程的60% 脏数据:指一般不符合要求,以及不能直接进行相应分析的数据 脏数据包括:缺失值.异常值.不一致的值.重复数据及含有特殊符号(如#.¥.*)的数据 数据清洗:删除原始数据集中的无关数据.重复数据.平滑噪声数据.处理缺失值.异常值等 缺失值处理:删除记录.数据插补和不处理 主要用到VIM和mice包 install.packages(c("VIM","mice")) 1.处理缺失值的步骤 步骤: (1)识别缺失数据:

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

特征处理是特征工程的核心部分,特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作,它不像算法和模型那样式确定的步骤,更多的是工程上的经验和权衡,因此没有统一的方法,但是sklearn提供了较为完整的特征处理方法,包括数据预处理,特征选择,降维等.首次接触到sklearn,通常会被其丰富且方便的算法模型库吸引,但是这里介绍的特征处理库也非常强大! 经过前人的总结,特征工程已经形成了接近标准化的流程,如下图所示(此图来自此网友,若侵权,联系我,必删除) 1 特征来源——导入数据 在做数据分析的时候,特征

1.数据错误: 错误类型– 脏数据或错误数据• 比如, Age = -2003– 数据不正确• '0' 代表真实的0,还是代表缺失– 数据不一致• 比如收入单位是万元,利润单位是元,或者一个单位是美元,一个是人民币– 数据重复 2.缺失值处理: 处理原则–缺失值少于20%•连续变量使用均值或中位数填补•分类变量不需要填补,单算一类即可,或者用众数填补–缺失值在20%-80%•填补方法同上•另外每个有缺失值的变量生成一个指示哑变量,参与后续的建模–缺失值在大于80%•每个有缺失值的变量生成一个指示

转自:http://shujuren.org/article/45.html 在数据分析过程中最头疼的应该是如何应付脏数据,脏数据的存在将会对后期的建模.挖掘等工作造成严重的错误,所以必须谨慎的处理那些脏数据. 脏数据的存在形式主要有如下几种情况: 1)缺失值 2)异常值 3)数据的不一致性 下面就跟大家侃侃如何处理这些脏数据. 一.缺失值 缺失值,顾名思义就是一种数据的遗漏,根据CRM中常见的缺失值做一个汇总: 1)会员信息缺失,如身份证号.手机号.性别.年龄等 2)消费数据缺失,如消费次数.

前言 1. 删除重复 2. 异常值监测 3. 替换 4. 数据映射 5. 数值变量类型化 6. 创建哑变量 统计师的Python日记[第7天:数据清洗(1)] 前言 根据我的Python学习计划: Numpy → Pandas → 掌握一些数据清洗.规整.合并等功能 → 掌握类似与SQL的聚合等数据管理功能 → 能够用Python进行统计建模.假设检验等分析技能 → 能用Python打印出100元钱 → 能用Python帮我洗衣服.做饭 → 能用Python给我生小猴子...... 上一篇的数据

目的 1.查找NaN值(定位到哪一列.在列的哪个索引位置) 2.填充NaN值(向上填充.向下填充.线性填充等) 3.过滤NaN值 构建简单的Dataframe数据结构环境 import pandas as pd import numpy as np #在df中nan和None都会被自动填充为NaN df=pd.DataFrame({'a':[np.nan,1,2,3],'b':[None,5,6,7],'c':[8,9,10,11]}) print(df) '''结果 a b c 0 NaN N

1.Pandas读取数据 一般错误 import pandas as pd pd.read_csv(r'D:\数据分析\02_Pandas\pandas\food_info.csv') out: --------------------------------------------------------------------------- OSError Traceback (most recent call last) <ipython-input-15-cc3e7efb5b57> i

使用Pandas进行数据预处理 数据清洗中不是每一步都是必须的,按实际需求操作. 内容目录 1.数据的生成与导入 2.数据信息查看 2.1.查看整体数据信息 2.2.查看数据维度.列名称.数据格式 2.3.查看数据特殊值和数值 2.3.1.查看空值 2.3.2.查看唯一值 2.3.3.查看数值 2.3.4.查看前后数据 3.数据清洗和预处理等步骤 3.1.空值处理 3.2.空格处理 3.3.字符串大小写处理 3.4.更改数据类型和列名称 3.5.重复值处理 3.6.数据替换 3.7.数据合并和排