在DatetimeIndex上过滤Pandas系列value_counts - 腾讯云开发者社区

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在gpu上运行Pandas和sklearn

当涉及大量数据时，Pandas 可以有效地处理数据。但是它使用CPU 进行计算操作。该过程可以通过并行处理加快，但处理大量数据仍然效率不高。在以前过去，GPU 主要用于渲染视频和玩游戏。...Nvidia的开源库Rapids，可以让我们完全在 GPU 上执行数据科学计算。在本文中我们将 Rapids优化的 GPU 之上的DF、与普通Pandas 的性能进行比较。...我们将从在安装开始，请根据步骤完成整个过程。开启GPU 在菜单栏Colab 的“Runtime”选项中选择“Change runtime type”。然后选择GPU作为硬件加速器。...重新启动后运行下面命令，确定安装是否成功: import condacolab condacolab.check() 下面就是在colab实例上安装Rapids了 !...Pandas的几乎所有函数都可以在其上运行，因为它是作为Pandas的镜像进行构建的。与Pandas的函数操作一样，但是所有的操作都在GPU内存中执行。

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Pandas数据分析小技巧系列第四集

我是 zhenguo 今天数据分析小技巧系列第 4 集，前三集在这里： Pandas数据分析小技巧系列第三集 Pandas 数据分析小技巧系列第二集 Pandas 数据分析小技巧系列第一集小技巧...使用pandas读入数据：使用的 pandas 版本为 0.25.1 df = pd.read_excel('test_date_subtract.xlsx') df 与时间相关，自然第一感觉便是转化为...求时分(HH:mm)的分钟差转化为 DatetimeIndex 类型后，直接获取 hour 和 minute 属性： atime = pd.DatetimeIndex(df['a']) btime...使用 Pandas 的 skiprows 和概率知识，就能做到。...，读取某 100 G 大小的 big_data.csv 数据使用 skiprows 参数， x > 0 确保首行读入， np.random.rand() > 0.01 表示 99% 的数据都会被随机过滤掉

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盘一盘 Python 系列 4 - Pandas (上)

【注：本帖小节 2.2 用万矿里的 WindPy 来下载金融数据】 0 引言本文是 Python 系列的第六篇 Python 入门篇 (上) Python 入门篇 (下) 数组计算之 NumPy (上...) 数组计算之 NumPy (下) 科学计算之 SciPy 数据结构之 Pandas (上) 数据结构之 Pandas (下) 基本可视化之 Matplotlib 统计可视化之 Seaborn 交互可视化之...由于「系列」、「数据帧」和「面板」这些直译过来的中文名词听起来有些奇怪，在本帖还是直接用 Series, DataFrame 和 Panel。...、和数据表的分组和整合来盘一盘 Pandas，目录如下：由于篇幅原因，Pandas 系列分两贴，上贴讲前三节的内容，下帖讲后三节的内容。...当我们要过滤掉雇员小于 100,000 人的公司，我们可以用 loc 加上布尔索引。

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协同过滤推荐算法在python上的实现

1.引言信息大爆炸时代来临，用户在面对大量的信息时无法从中迅速获得对自己真正有用的信息。...智能推荐的方法有很多，常见的推荐技术主要分为两种：基于用户的协同过滤推荐和基于物品的协同过滤推荐。...基于物品的协同过滤推荐的原理和基于用户的原理类似，只是在计算邻居时采用物品本身，而不是从用户的角度，即基于用户对物品的偏好找到相似的物品，然后根据用户的历史偏好推荐相似的物品给他。...计算公式如下所示：由于皮尔逊相关系数描述的是两组数据变化移动的趋势，所以在基于用户的协同过滤系统中经常使用。...该公式主要用于基于物品的协同过滤推荐系统。

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数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理02

数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理02 Pandas时序数据系列博客 Pandas时间序列数据处理 1.好用的Python库 2.Pandas历史 3.时序数据处理 3.1 时序中的基本对象...03 备注：如果有帮助，欢迎点赞收藏评论一键三联哈~~ Pandas时间序列数据处理 1.好用的Python库见系列博客1 2.Pandas历史见系列博客1 3.时序数据处理见系列博客1 本文部分内容来源为...：joyful-pandas 3.1 时序中的基本对象见系列博客1 3.2 python中的datetime模块见系列博客1 3.3....# 生成一个以2022-01开始，月为频率的时间构造器 # pd.Period()参数：一个时间戳 + freq 参数 → freq 用于指明该 period 的长度，时间戳则说明该 period 在时间轴上的位置...在文档罗列的Offset中，需要介绍一个特殊的Offset对象CDay，其中的holidays, weekmask参数能够分别对自定义的日期和星期进行过滤，前者传入了需要过滤的日期列表，后者传入的是三个字母的星期缩写构成的星期字符串

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数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01

数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01 Pandas时序数据系列博客 Pandas时间序列数据处理 1.好用的Python库 2.Pandas历史 3.时序数据处理 3.1 时序中的基本对象...时间戳的切片和索引备注：如果感觉有帮助，可以点赞评论收藏~~ Pandas时序数据系列博客数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01 数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理...Pandas 基本上是为分析金融时间序列数据而开发的，并为处理时间、日期和时间序列数据提供了一整套全面的框架。...第三，会出现时间段（Time spans）的概念，即在8点到10点这个区间都会持续地在上课，在pandas利用Period来表示。...'> # 多个时间数据，将会转换为pandas的DatetimeIndex 输出为：时间戳格式转换在极少数情况，时间戳的格式不满足转换时，可以强制使用format进行匹配： temp =

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9个value_counts()的小技巧，提高Pandas 数据分析效率

数据科学家通常将大部分时间花在探索和预处理数据上。当谈到数据分析和理解数据结构时，Pandas value_counts() 是最受欢迎的函数之一。该函数返回一个包含唯一值计数的系列。...在本文中，我们将探讨 Pandas value_counts() 的不同用例。您将学习如何使用它来处理以下常见任务。...DataFrame 9、应用于DataFrame 1、默认参数 Pandas value_counts() 函数返回一个包含唯一值计数的系列。...) 应用于 Pandas Series，在 Pandas DataFrame 中有一个等效的方法。...同样，我们可以调用 to_frame() 将结果转换为 DataFrame >>> df.value_counts().to_frame() 总结在本文中，我们探讨了 Pandas value_counts

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【MySQL 系列】在 Windows 上安装 MySQL

在 Windows 平台上安装 MySQL 很简单，并不需要太复杂的步骤。按照本文的步骤操练起来就可以了。...2.1、选择安装类型在选择安装类型页面上，您可以看到五个安装选项。 Developer Default：默认的安装选项。...2.2、检查所需组件在安装开始之前，安装程序会检查安装所需的先决条件。界面上会显示产品名称、所需组件/软件及其状态。...2.7、配置认证方法在 MySQL 8.0 版本中，我们可以使用基于 SHA256 的强密码。...2.8、配置账户和角色在 Accounts and Roles 界面上，您可以指定 MySQL 的 root 帐户密码。

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【MySQL 系列】在 CentOS 上安装 MySQL

本篇文章中，我们展示了在 CentOS 8/7/6 上安装 MySQL 8 的详细步骤。 1、先决条件使用 root 用户，或者具有管理员权限的用户登录系统，完成以下操作。...2、在 CentOS 中安装 MySQL 2.1、下载安装 MySQL Yum 仓库按照自己不同的系统执行以下命令下载安装 MySQL Yum 仓库： CentOS 8 wget https://repo.mysql.com

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【MySQL 系列】在 Ubuntu 上安装 MySQL

Ubuntu Server 则是云上最流行的服务器操作系统。本篇文章中，我们展示了在 Ubuntu 上安装 MySQL 8 的详细步骤。...2、在 Ubuntu 中安装 MySQL 2.1、更新软件仓库包索引执行以下命令更新 Ubuntu 本地软件仓库的包索引。...sudo apt update 2.2、升级本地软件输入以下命令升级系统： sudo apt upgrade 2.3、配置 MySQLPPA 在 Ubuntu 中安装 Mysql 最方便方式是用 MySQL

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【MySQL系列】在 MacOS 上安装 MySQL

在 MacOS 上有两种方式安装 MySQL 服务器：通过 brew 安装和通过安装包安装。...1、通过 brew 安装 MySQL 在 MacOS 上，我们可以通过 brew 很容易地安装 MySQL。...双击 MySQL 安装器文件；在「介绍」页面，直接点击「继续」按钮；在「许可」页面，直接点击「继续」按钮；在「安装类型」页面，可以直接点击「安装」按钮，也可以先点击 “自定义” 按钮选择要安装的组件后再点击...在「配置」页面，密码加密方式选择 Use Strong Password Entryption。然后，输入 root 用户的密码。...我们可以在系统偏好窗口中找到它。MySQL 偏好窗格允许我们启动、停止和配置 MySQL。

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9个value_counts()的小技巧，提高Pandas 数据分析效率

数据科学家通常将大部分时间花在探索和预处理数据上。当谈到数据分析和理解数据结构时，Pandas value_counts() 是最受欢迎的函数之一。该函数返回一个包含唯一值计数的系列。...在本文中，我们将探讨 Pandas value_counts() 的不同用例。您将学习如何使用它来处理以下常见任务。...1、默认参数 Pandas value_counts() 函数返回一个包含唯一值计数的系列。...() 应用于 Pandas Series，在 Pandas DataFrame 中有一个等效的方法。...同样，我们可以调用 to_frame() 将结果转换为 DataFrame >>> df.value_counts().to_frame() 总结在本文中，我们探讨了 Pandas value_counts

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9个value_counts()的小技巧，提高Pandas 数据分析效率

来源：DeepHub IMBA 本文约1800字，建议阅读5分钟我们将探讨 Pandas value_counts() 的不同用例。数据科学家通常将大部分时间花在探索和预处理数据上。...当谈到数据分析和理解数据结构时，Pandas value_counts() 是最受欢迎的函数之一。该函数返回一个包含唯一值计数的系列。...在本文中，我们将探讨 Pandas value_counts() 的不同用例。您将学习如何使用它来处理以下常见任务。...1、默认参数 Pandas value_counts() 函数返回一个包含唯一值计数的系列。...() 应用于 Pandas Series，在 Pandas DataFrame 中有一个等效的方法。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（二十一·二）

，因此 2011 年 12 月的月度期间实际上在 2012 年 Y-NOV 期间。...在底层，pandas 使用Timestamp的实例表示时间戳，并使用DatetimeIndex的实例表示时间戳序列。...可以在pandas.to_datetime() 的文档中找到可用的单位。使用指定了tz参数的时代时间戳构造Timestamp或DatetimeIndex 将引发 ValueError。...在 pandas 对象上使用 shift 方法进行快速移位。具有相同频率的重叠 DatetimeIndex 对象的并集非常快速（对于快速数据对齐很重要）。...DatetimeIndex 对象具有常规 Index 对象的所有基本功能，以及一系列用于简化频率处理的高级时间序列特定方法。

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协同过滤推荐算法在MapReduce与Spark上实现对比

大处理处理后起之秀Spark得益于其在迭代计算和内存计算上的优势，可以自动调度复杂的计算任务，避免中间结果的磁盘读写和资源申请过程，非常适合数据挖掘算法。...腾讯TDW Spark平台基于社区最新Spark版本进行深度改造，在性能、稳定和规模方面都得到了极大的提高，为大数据挖掘任务提供了有力的支持。...本文将介绍基于物品的协同过滤推荐算法案例在TDW Spark与MapReudce上的实现对比，相比于MapReduce，TDW Spark执行时间减少了66%，计算成本降低了40%。...协同过滤可细分为以下三种： User-based CF: 基于User的协同过滤，通过不同用户对Item的评分来评测用户之间的相似性，根据用户之间的相似性做出推荐； Item-based CF: 基于Item...由于篇幅限制，这里我们只选择基于Item的协同过滤算法解决这个例子。算法逻辑基于Item的协同过滤算法的基本假设为两个相似的Item获得同一个用户的好评的可能性较高。

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- Pandas 清洗“脏”数据（三）

在我们使用年份数据画图时，就不能像单独的年份那样轻易的画出来。我们现在就使用 Pandas 的 value_counts() 来统计一下每种数据的数量。...接下来我们会处理上面的每一个问题，使用 Pandas 将这些不规则的数据转换为统一格式的数据。问题一和二是有数据的只是格式上欠妥当，问题三和四实际上不是有效数据。...我们要处理的时间范围的数据，其中包含有“-”，这样我们就可以通过这个特殊的字符串来过滤我们要处理的数据，然后，通过 split() 利用“-”将数据分割，将结果的第一部分作为处理的最终结果。...处理问题二问题二的数据体现了数据本身的不准确性，是一个估计的年份时间，我们将其转换为年份，那么，就只要保留最后四位数字即可，该数据的特点就是数据包含“c”，这样我们就可以通过这一特征将需要转换的数据过滤出来...() 更多关于数据清洗的内容可以关注知乎上的专栏“数据清洗” 知乎数据清洗- Pandas 清洗“脏”数据（三）

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软件测试|数据处理神器pandas教程（八）

，这里用到的一系列时间，就可以看做时间序列。...Pandas 为解决上述问题提供了一套简单、易用的方法。在Python中，有内置的datetime模块来获取当前时间，通过datetime.now()即可获取本地当前时间。...代码如下： from datetime import datetime #数据类型为datetime print(datetime.now()) pandas也提供了一系列处理时间的方法，下面我们对pandas...datetime64[ns]', freq=None) 频率和周期转换 Time Periods 表示时间跨度，一段时间周期，它被定义在 Pandas Periods 类中，通过该类提供的方法可以实现将频率转换为周期...工作月开始频率 L,ms 毫秒 Q 季末频率 U,us 微妙 BQ 工作季度结束频率 N 纳秒 QS 季度开始频率时间周期计算周期计算，指的是对时间周期进行算术运算，所有的操作将在“频率”的基础上执行

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十分钟快速了解Pandas的常用操作！

Pandas120题系列中有很多关于Pandas常用操作介绍！...欢迎微信搜索公众号【早起Python】关注后台回复pandas获取相关习题！统计在进行统计操作时需要排除缺失值！「描述性统计?」...Pandas120题系列中有很多关于数据合并的操作，欢迎微信搜索公众号【早起Python】关注后台回复pandas获取相关习题！...灵活的使用分类数据 Pandas可以在一个DataFrame中包含分类数据。有关完整文档，请参阅分类介绍和API文档。...Pandas120题系列中有很多关于数据可视化的操作，欢迎微信搜索公众号【早起Python】关注后台回复pandas获取相关习题！

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Python 数据分析学习笔记

资料地址：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/ 1）数据结构： Series/DataFrame/GroupBy/Index/Style/Resample.../Window 2）Index: IntegerIndex/CategoricalIndex/IntervalIndex/DatetimeIndex/TimedeltaIndex 3）Functions...读取csv文件，用df.info()方法查看第二步：查看直观特征： df.shape 查看有几行几列 df.columns获取每一列的表头名称，可以将y过滤掉，只留下x df.head...'M')) 第四步：观察数据直观情况：raw_data.head()、raw_data.info()、raw_data.describe() 类型分布：used_data'loan_status'.value_counts...set上fit，在test set上predict，评估模型的优劣 4.4 CASE：银行客户流失预警模型资料地址：http://www.chinahadoop.cn/classroom/48

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Python 数据分析学习笔记

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在gpu上运行Pandas和sklearn

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数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01

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【MySQL 系列】在 Ubuntu 上安装 MySQL

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9个value_counts()的小技巧，提高Pandas 数据分析效率

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