# -*- coding: utf-8 -*- # author:baoshan import pandas as pd import pymysql config = { "host": "localhost", "port": 3306, "user": "root", ", "charset": "utf8" } conn = pymysql.conn

数据的标准化 数据标准化就是将不同取值范围的数据,在保留各自数据相对大小顺序不变的情况下,整体映射到一个固定的区间中.根据具体的实现方法不同,有的时候会映射到 [ 0 ,1 ],有时映射到 0 附近的一个较小区间内. 这样做的目的是消除数据不同取值范围带来的干扰. 数据标准化的方法,我在这里介绍两种 min-max标准化 min-man 标准化会把结果映射到 0 与 1 之间,下面是映射的公式. min 是整个样本的最小值,max是整个样本的最大值 Z-score标准化 Z-score会把结果映

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt name = np.array([['jack', 'ross', 'john', 'blues', 'frank', 'bitch', 'haha', 'asd', 'loubin']]) age = np.array([[12, 32, 23, 4,32,45,65,23,65]]) married = np.array([[1, 0, 1, 1, 0

映射技巧 将'income_raw'编码成数字值 income_mapping = {'<=50K': 0,'>50K': 1} income = income_raw.map(income_mapping) 很好的编码实例

# 3.离散值进行LabelEncoder #处理数据的三个步骤,去重,处理缺失值,离散值LabelEncoder from sklearn import preprocessingfrom sklearn.externals import joblib categorical_ix = ["1","2","3"] #离散值的列名 for i in categorical_ix: le = preprocessing.LabelEncoder()

一个机器学习竞赛中,题目大意如下,本文主要记录数据处理过程,为了模型训练,第一步需要将中文数据集处理为数值类别数据集保存. 基于大数据的运营商投诉与故障关联分析 目标:原始数据集是含大量中文的xls格式的表格,目标处理为数值类别的csv表格. 原始数据集部分切片,如下格式: 目标数据集为,处理成对应的数值类别格式,如下: 解决思路:(处理中文需要注意编码) 总体分两步,1.提取每一列的值(含中文),作为key关键字,value为自增的整数,构造字典.利用了字典的key唯一的特性. 2.根据上一部

一.查看数据 1.查看DataFrame前xx行或后xx行a=DataFrame(data);a.head(6)表示显示前6行数据,若head()中不带参数则会显示全部数据.a.tail(6)表示显示后6行数据,若tail()中不带参数则也会显示全部数据. 2.查看DataFrame的index,columns以及valuesa.index ; a.columns ; a.values 即可 3.describe()函数对于数据的快速统计汇总a.describe()对每一列数据进行统计,包括计数

目录:     处理缺失数据     制作透视图     删除含空数据的行和列     多行索引     使用apply函数   本节主要介绍如何处理缺失的数据,可以参考原文:https://www.dataquest.io/mission/12/working-with-missing-data 本节要处理的数据来自于泰坦尼克号的生存者名单,它的数据如下 pclass,survived,name,sex,age,sibsp,parch,ticket,fare,cabin,embarked,bo

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

概要 了解数据 分析数据问题 清洗数据 整合代码 了解数据 在处理任何数据之前,我们的第一任务是理解数据以及数据是干什么用的.我们尝试去理解数据的列/行.记录.数据格式.语义错误.缺失的条目以及错误的格式,这样我们就可以大概了解数据分析之前要做哪些“清理”工作. 本次我们需要一个 patient_heart_rate.csv (链接:https://pan.baidu.com/s/1geX8oYf 密码:odj0)的数据文件,这个数据很小,可以让我们一目了然.这个数据是 csv 格式.数据是描述

pandas读取文件官方提供的文档 在使用pandas读取文件之前,必备的内容,必然属于官方文档,官方文档查阅地址 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.24/reference/io.html 文档操作属于pandas里面的Input/Output也就是IO操作,基本的API都在上述网址,接下来本文核心带你理解部分常用的命令 pandas读取txt文件 读取txt文件需要确定txt文件是否符合基本的格式,也就是是否存在\t,` ,,`等特

pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数,其中read_csv和read_table这两个使用最多. #导包import pandas as pd from pandas import DataFrame,Series import numpy as np 一 文件操作 1.1  读取文件 文件数据 读取代码 df = pd.read_csv('./data-07/type-.txt',sep='-',header=None) # sep:分隔符 # header

Python利用pandas处理Excel数据的应用   最近迷上了高效处理数据的pandas,其实这个是用来做数据分析的,如果你是做大数据分析和测试的,那么这个是非常的有用的!!但是其实我们平时在做自动化测试的时候,如果涉及到数据的读取和存储,那么而利用pandas就会非常高效,基本上3行代码可以搞定你20行代码的操作!该教程仅仅限于结合柠檬班的全栈自动化测试课程来讲解下pandas在项目中的应用,这仅仅只是冰山一角,希望大家可以踊跃的去尝试和探索! 一.安装环境: 1:pandas依赖处理E

背景: 在拿到的数据里,经常有分类型变量的存在,如下: 球鞋品牌:Nike.adidas. Vans.PUMA.CONVERSE 性别:男.女 颜色:红.黄.蓝.绿 However,sklearn大佬不能直接分析这类变量呀.在回归,分类,聚类等机器学习算法中,特征之间距离的计算或相似度的计算是算法关键部分,而常用的距离或相似度的计算都是在欧式空间的相似度计算,计算余弦相似性,基于的就是欧式空间.于是,我们要对这些分类变量进行哑变量处理,又或者叫虚拟变量. 缺点: 当类别的数量很多时,特征空间会变

数据分析过程中经常需要进行读写操作,Pandas实现了很多 IO 操作的API,这里简单做了一个列举. 格式类型 数据描述 Reader Writer text CSV read_ csv to_csv text JSON read_json to_json text HTML read_html to_html text clipboard read_clipboard to_clipboard binary Excel read_excel to_excel binary HDF5 read

前言: 最近公司有数据分析的任务,如果使用Python做数据分析,那么对Pandas模块的学习是必不可少的: 本篇文章基于Pandas 0.20.0版本 话不多说社会你根哥!开干! pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pandas==0.20.0 一.数据分析需要的基本数据结构 数据统计.分析建立在二维表为基础数据结构之上,每一行称为1个Case,每1列成为1个variable : 按列分析:分析每 1个变量的变化.趋势

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

One-Hot编码 What.Why And When? 一句话概括:one hot编码是将类别变量转换为机器学习算法易于利用的一种形式的过程. 目录: 前言: 通过例子可能更容易理解这个概念. 假设我们有一个迷你数据集: 公司名 类别值 价格 VW 1 20000 Acura 2 10011 Honda 3 50000 Honda 3 10000 其中,类别值是分配给数据集中条目的数值编号.比如,如果我们在数据集中新加入一个公司,那么我们会给这家公司一个新类别值4.当独特的条目增加时,类别值将

转载自:https://blog.csdn.net/brink_compiling/article/details/76890198?locationNum=7&fps=1 0. 前言Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具,能使我们快速便捷地处理数据.本文介绍如何用pandas读写excel. 1. 读取ex

这几天在做用户画像,特征是用户的消费商品的消费金额,原始数据(部分)是这样的: id goods_name goods_amount 男士手袋 1882.0 淑女装 2491.0 女士手袋 345.0 基础内衣 328.0 商务正装 4985.0 时尚 969.0 女饰品 86.0 专业运动 399.0 童装(中大童) 2033.0 男士配件 38.0 我们看到同一个id下面有不同的消费记录,这个数据不能直接拿来用,写了python程序来进行处理:test.py #!/usr/bin/pytho

numpy 与 pandas 都是用来对数据进行处理的模块, 前者以array 为主体,后者以 DataFrame 为主体(让我想起了Spark的DataFrame 或RDD) 有说 pandas 是 numpy 的升级版, 实际两者相辅相成,是科学数据计算处理中的两大利器 numpy 扩展知识 numpy 常用函数 #创建各种各样的数据 import numpy as np # 定义单个列表,这时候是没有维度的 lst = np.array((1,2,3),dtype=np.int32) #(