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Pandas profiling 生成报告并部署的一站式解决方案

这包括变量数（数据框的特征或列）、观察数（数据框的行）、缺失单元格、缺失单元格百分比、重复行、重复行百分比和内存中的总大小。...变量 报告的这一部分详细分析了数据集的所有变量/列/特征。显示的信息因变量的数据类型而异。 数值变量 对于数值数据类型特征，可以获得有关不同值、缺失值、最小值-最大值、平均值和负值计数的信息。...字符串变量 对于字符串类型变量，您将获得不同（唯一）值、不同百分比、缺失、缺失百分比、内存大小以及所有具有计数表示的唯一值的水平条表示。...字符串类型值的概览选项卡显示最大-最小中值平均长度、总字符、不同字符、不同类别、唯一和来自数据集的样本。 类别选项卡显示直方图，有时显示特征值计数的饼图。该表包含值、计数和百分比频率。...如何保存报告？ 到目前为止，我们已经了解了如何仅使用一行代码或函数生成DataFrame报告，以及报告包含的所有功能。

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    数据分析利器 pandas 系列教程（五）：合并相同结构的 csv

    这是 月小水长 的第 122 篇原创干货 距离上一篇 pandas 系列教程：数据分析利器 pandas 系列教程（四）：对比 sql 学 pandas 发布已经过去大半年，近来才记起以前开了这样一个坑...大家可能经常会有这样的需求，有很多结构相同的 xlsx 或者 csv 文件，需要合并成一个总文件，并且在总文件中需要保存原来的子文件名，一个例子就是合并一个人所有微博下的所有评论，每条微博的所有评论对应一个...csv 文件，文件名就是该条微博的 id，合并之后新增一列保存微博 id，这样查看总文件的时候能直观看到某一条评论属于哪一条微博。...下面的代码就是干这个的，只需要把代码放到文件夹中运行即可，不需要指定有哪些子文件，以及有哪些列名，运行自动合并。...只要某文件夹下所有的 csv 文件结构相同，在文件夹路径运行以下代码就能自动合并，输出结果在 all.csv ，结果 csv 在原有的 csv 结构上新增一列 origin_file_name，值为原来的

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    【数据分析】数据缺失影响模型效果？是时候需要missingno工具包来帮你了！

    在本文中，我们将使用 pandas 来加载和存储我们的数据，并使用 missingno 来可视化数据完整性。...Pandas 快速分析 在使用 missingno 库之前，pandas库中有一些特性可以让我们初步了解丢失了多少数据。...在下面的示例中，我们可以看到数据帧中的每个特性都有不同的计数。这提供了并非所有值都存在的初始指示。 我们可以进一步使用.info（）方法。这将返回数据帧的摘要以及非空值的计数。...如果条小于此值，则表示该列中缺少值。 在绘图的右侧，用索引值测量比例。右上角表示数据帧中的最大行数。 在绘图的顶部，有一系列数字表示该列中非空值的总数。...这是在条形图中确定的，但附加的好处是您可以「查看丢失的数据在数据框中的分布情况」。 绘图的右侧是一个迷你图，范围从左侧的0到右侧数据框中的总列数。上图为特写镜头。

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    手把手教你完成一个数据科学小项目（3）：数据异常与清洗

    数据读取 本文继续用 Python 的 pandas 等数据科学库完成所有操作。首先读取数据，每一行代表一条评论，每一列代表每一条评论里的某一维度数据。...创建时间戳列 由日期列创建出对应的时间戳列。...： df.shape (3795, 19) 创建评论数计数列 根据评论时间的前后，创建评论数计数列，即最早一条评论记为1，后续递增，最后一条也就是评论总数。...pyecharts 之评论数变化曲线 本项目将多次使用 pyecharts 进行数据可视化。...一开始也不清楚该问题为什么会发生，感觉爬虫部分没有问题，提取数据也中规中矩，后来重新爬取数据时发现，页码数在总页数的前几页就停止了。

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    软件测试|Pandas数据分析及可视化应用实践

    常用作推荐算法，数据统计数据集。...图片图片注意：若有的时候数据集列数过多，无法展示多列，出现省略号，此时可以使用pandas中的set_option()进行显示设置。...：图片图片④ 将data_ratings中time列格式变成‘年-月-日’首先使用Pandas中的to_datetime函数将date列从object格式转化为datetime格式，然后通过strftime...① 统计评分最多的5部电影首先根据电影名称进行分组，然后使用size函数计算每组样本的个数，最后采用降序的方式输出前5条观测值。...图片4、使用数据透视表pivot_table获得根据性别分级的每部电影的平均电影评分数据透视表pivot_table是一种类似groupby的操作方法，常见于EXCEL中，数据透视表按列输入数据，输出时

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    Python替代Excel Vba系列（四）：课程表分析与动态可视化图表

    本文要点： 使用 pandas 快速按需求做汇总整理。 注意：虽然本文是"Python替代Excel Vba"系列，但希望各位读者明白，工具都是各有所长，选择适合的工具，才是最好的。...如下图： 表中的一行表示 某一天的某课时是哪位教师负责的哪门科目。 这里的名字按照原有数据做了脱敏(teach 列)。...---- 本文所用到的 pandas 技巧都在之前的章节已有详细介绍，因此本文只对重点细节做讲解 ---- ---- 设定问题 本文的目标问题如下： 科目的分配情况如何？ 教师的课时分配如何？...---- ---- 现在数据如下: ---- 现在可以看看主科目的数量。我们把汇总问题的主键列出，利用 pandas 的 groupby 方法即可快速做汇总。...这里使用 count 也可以，但你会注意到使用 count ，pandas 会把所有列都进行计数。并且 count 会忽略 nan ，而 size 则不会。

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    RFM会员价值度模型

    ⑤ 将3个值组合或相加得到总的RFM得分。...中的dataframe 使用each_data[each_data['订单金额']>1]来过滤出包含订单金额>1的记录数，然后替换原来sheet_datas中的dataframe 最后一行代码的目的是在每个年份的数据中新增一列...3列使用astype方法将数值型转换为字符串型 然后使用pandas的字符串处理库str中的cat方法做字符串合并，该方法可以将右侧的数据合并到左侧 再连续使用两个str.cat方法得到总的R、F、M字符串组合...保存结果  保存RFM结果到Excel rfm_gb.to_excel('sales_rfm_score1.xlsx') # 保存数据为Excel 保存结果到Mysql    (pip install...第1行代码使用数据框的groupby以rfm_group和year为联合对象，以会员ID会为计算维度做计数，得到每个RFM分组、年份下的会员数量 第2行代码对结果列重命名 第3行代码将rfm分组列转换为

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    python爬虫：利用函数封装爬取多个网页，并将爬取的信息保存在excel中（涉及编码和pandas库的使用）

    （是的，并没有打错字） 本文分为这几个部分来讲python函数，编码问题，pandas库的使用，爬取数据，保存数据到本地excel。...unicode编码在内存中使用（并不代表内存中总是使用unicode编码），utf-8在硬盘中使用。 windows系统自带使用的是gbk编码方式。...pandas库的使用 python 中自带有对数据表格处理的pandas库，用起来十分简单（所以说经常用python可能会成为一个调包侠，而实际算法一个都不会，这也是python方便的原因：什么库都有，...什么都能做），首先，你需要安装pandas库，在命令行中输入：pip install pandas即可。...在这里，我们需要知道将文件保存为excel格式使用的命令是： df.to_excel(文件名) 其中df就是DataFrame类型。 pandas库还有很多操作，大家可以在网上自行学习。

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    【Seaborn绘图】深度强化学习实验中的paper绘图方法

    强化学习实验中的绘图技巧-使用seaborn绘制paper中的图片，使用seaborn绘制折线图时参数数据可以传递ndarray或者pandas,不同的源数据对应的其他参数也略有不同. 1. ndarray...sns.tsplot可以使用pandas源数据作为数据输入,当使用pandas作为数据时,time,value,condition,unit选项将为pandas数据的列名....其中time选项给出使用该列Series作为x轴数据,value选项表示使用该Series作为y轴数据,用unit来分辨这些数据是哪一次采样(每个x对应多个y),用condition选项表示这些数据来自哪一条曲线...在openai 的spinning up中,将每次迭代的数据保存到了txt文件中,类似如下: 可以使用pd.read_table读取这个以"\t"分割的文件形成pandas algo = ["ddpg...data, time="TotalEnvInteracts", value="AverageEpRet", condition="Condition", unit="Unit") #数据大时使用科学计数法

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    快速介绍Python数据分析库pandas的基础知识和代码示例

    本附注的结构: 导入数据 导出数据 创建测试对象 查看/检查数据 选择查询 数据清理 筛选、排序和分组 统计数据 首先，我们需要导入pandas开始: import pandas as pd 导入数据...我们可以通过df[:10].to_csv()保存前10行。我们还可以使用df.to_excel()保存和写入一个DataFrame到Excel文件或Excel文件中的一个特定表格。...查看/检查数据 head（）：显示DataFrame中的前n条记录。我经常把一个数据档案的最上面的记录打印在我的jupyter notebook上，这样当我忘记里面的内容时，我可以回头查阅。...选择 在训练机器学习模型时，我们需要将列中的值放入X和y变量中。...计算性别分组的所有列的平均值 average = df.groupby(‘Sex’).agg(np.mean) ? 统计数据 我们可能熟悉Excel中的数据透视表，可以轻松地洞察数据。

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    Pandas 秘籍：6~11

    通常，我们将继续对该对象进行操作以进行聚合或转换，而无需将其保存到变量中。 在中，检查此分组对象的主要目的是检查单个组。...为此，我们按字母顺序对始发和目的地机场进行排序，以使机场的每种组合始终以相同的顺序出现。 然后，我们可以使用这种新的列安排来形成组，然后进行计数。...在步骤 7 中，我们使用布尔索引来仅选择 2017 年的犯罪，然后再次使用dt访问器中的dayofyear查找从年初开始经过的总天数。 该序列的最大值应告诉我们 2017 年有多少天的数据。...在第 7 步中，我们使用merge_asof查找上一次每月犯罪计数少于Total_Goal列的时间。 更多 除了时间戳和时间增量数据类型外，pandas 还提供了时间段类型来表示确切的时间段。...由于两个图的单位完全不同（美元与计数），因此我们可以创建辅助 y 轴，也可以将计数缩放到与预算相同的范围内。 我们选择后者，并在其前面直接将每个条的值标记为文本。

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    pandas每天一题-题目8：去重计数的多种实现方式

    一个订单会包含很多明细项，表中每个样本(每一行)表示一个明细项 order_id 列存在重复 quantity 是明细项数量 需求：数据中共有多少个订单？...正确的做法是： len(df.order_id.drop_duplicates().dropna()) 使用 Series.dropna() 方法可以去掉 nan 值 提示： 即使列中有多个 nan...，经过去重后只会保留一个 nan 值 ---- 方式3 实际上，pandas 本身有提供一个忽略 nan 的计数方法： df.order_id.drop_duplicates().count() 点评...： 这种方式个人认为最合适 ---- 方式4 pandas 为列(Series)提供了一个快速汇总计数方法： df.order_id.value_counts() Series.value_counts...并且排除 nan 这相当于实现了去重，因此： df.order_id.value_counts().count() 点评： 这是原项目的解法，不太直观，不推荐使用 我本人经常把 value_counts

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    数据可视化：认识Pandas

    我们在5.1.4中已经抓取到了豆瓣TOP250的电影信息，并且将信息保存为movie.xlsx。以下示例中均是采用movie.xlsx文件的内容，读者可以先按照5.1.4小节的方法将数据抓取到本地。...通常，有两个处理方法，第一个是去掉缺失值，如果某一条数据中是NaN，那么就去掉这一条，使用dropna()方法。另外一个就是将缺失值按照默认值填充，使用filln()方法。...同样除了连接操作还有聚合操作，与SQL中的使用groupby对列进行聚合操作一样。...可以直观的看出，count()按照a列的值计数，值为1的有2个，值为2，3的有1个。Sum()操作在实际应用场景中通过会用于按照月份或者年度统计销售额等等。...--按照a列统计计数 Select a, count(a) from A group by a ; --按照a列统计计数 Select a, sum(b) from A group by a ;

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    python 办公自动化系列 (1) 从22053条数据中统计断网次数并计算平均断网时间

    ，获得本次断网时间，之后用同样的方法统计每次的断网时间，最后计算总的断网次数和断网时间的平均值。...可以直接将网页上这种表格型数据转成DataFrame df = pd.read_html(r'aliyun-ddns.html')[0] df 运行效果如下： [2mo8705vg0.png] 可以看到，总共有22053条数据...i 行 content列里字符串长度大于50，i+1 行content列里字符串长度小于45，这个第 i 行则为断网前的最后一个日志。...jv2fv5ci6y.png] # 求断网时间的平均值 averge = datas['时间差'].mean() print('断网时间平均值：{:.3f}s'.format(averge)) # 数据保存到...保存每次记录如下： [g8gpbsgccz.png] [p3x6pdwnx9.gif] 作者：叶庭云 公众号：微信搜一搜【修炼Python】 分享Python爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习有关知识和实例

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    pandas时间序列常用方法简介

    需要指出，时间序列在pandas.dataframe数据结构中，当该时间序列是索引时，则可直接调用相应的属性；若该时间序列是dataframe中的一列时，则需先调用dt属性再调用接口。...实现这一目的，个人较为常用的有3种方法： 索引模糊匹配，这实际上算是pandas索引访问的一个通用策略，所以自然在时间筛选中也适用 truncate，截断函数，通过接受before和after参数，实现筛选特定范围内的数据...仍然以前述的时间索引记录为例，首先将其按4小时为周期进行采样，此时在每个4小时周期内的所有记录汇聚为一条结果，所以自然涉及到聚合函数的问题，包括计数、求均值、累和等等。 ?...关于pandas时间序列的重采样，再补充两点：1.重采样函数可以和groupby分组聚合函数组合使用，可实现更为精细的功能，具体可参考Pandas中groupby的这些用法你都知道吗一文；2.重采样过程中...进一步的，当freq参数为None时，则仅仅是滑动指定数目的记录，而不管索引实际取值；而当freq设置有效参数时，此时要求索引列必须为时间序列，并根据时间序列滑动到指定周期处，并从此处开始取值（在上图中

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