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在pandas中取数据帧的特定子集的平均值时，如何获得更好的性能？

在pandas中取数据帧的特定子集的平均值时，可以采取以下几种方法来获得更好的性能：

使用布尔索引：通过使用布尔索引来选择特定子集，可以减少不必要的数据复制和内存消耗。例如，可以使用条件表达式来选择满足特定条件的行或列，然后计算平均值。
使用iloc和loc：使用iloc和loc方法可以通过位置或标签来选择特定的行或列。这些方法比直接使用索引或切片操作更高效，因为它们使用了底层的优化算法。
使用groupby：如果需要按照某个列的值进行分组计算平均值，可以使用groupby方法。它可以将数据按照指定的列进行分组，并对每个组进行聚合操作，从而提高计算性能。
使用numpy函数：pandas底层使用了numpy库，可以直接使用numpy的函数来对数据进行处理。numpy的函数通常比pandas的函数更高效，可以提升计算性能。
使用并行计算：如果数据量较大，可以考虑使用并行计算来加速平均值的计算。pandas提供了一些并行计算的方法，例如使用Dask或使用pandas的并行计算功能。

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相关搜索:pandas中数据帧的子集如何比较pandas数据帧中的行子集存储在新数据帧中的R中数据帧的条件子集的平均值如何在过滤数据时获得更好的性能查询结果修改查询以在处理大数据集时获得更好的性能获取pandas数据帧的子集时出现异常在大数据帧上使用pandas时的性能问题 pandas数据帧中多行的平均值从数据帧中获得去除异常值的子集如何提取pandas数据帧中的行，而不是子集数据帧中的行取嵌套数据帧中的移动平均值在迭代器中“回收”项以获得更好的性能 Pandas:如何减去稀疏数据帧的平均值？如何绘制pandas数据帧的特定列？透视pandas数据帧中的特定列 pandas数据帧中特定行的总和在R中设置数据帧的子集如何轻松地为数据帧中的特定数据设置子集？如何更改Pandas数据帧中的特定行标签？如何使用pandas ' apply‘方法在数据帧的特定子集上应用函数？

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Pandas 秘籍：1~5

列和索引用于特定目的，即为数据帧的列和行提供标签。这些标签允许直接轻松地访问不同的数据子集。当多个序列或数据帧组合在一起时，索引将在进行任何计算之前首先对齐。列和索引统称为轴。.../img/00024.jpeg)] 工作原理要从数据帧中选择列的子集，请使用特定列名称的列表。...所得的序列本身也具有sum方法，该方法可以使我们在数据帧中获得总计的缺失值。在步骤 4 中，数据帧的any方法返回布尔值序列，指示每个列是否存在至少一个True。...准备在 SQL SELECT语句中，WHERE子句非常常见，并过滤数据。此秘籍将编写与选择雇员数据集的特定子集的 SQL 查询等效的 Pandas 代码。...当布尔值求值为 0 或 1 时，取该序列的平均值将返回True元素的百分比，这就是我们所希望的。

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写给开发者的机器学习指南（四）

实际上，这意味着当您获得数据点的预测时，与其一同给出的先验值，表示该模型如何“确信”关于给予该数据点的分类。...这就是为什么在这个领域，当选择特征时，计算具有和不具有某个特征的RMSE，以便说明该特征如何影响模型的性能。使用这个信息，然后可以决定该特征的附加计算时间与模型上的改进率相比是否具有价值。...这是模型在其数据点上的平均误差百分比。最后，我们可以使用RMSE来计算一个在字段中称为R Squared的值。该值表示执行此模型与忽略此模型并仅仅只取每个值的平均值的差异值。...为此，您需要首先计算平均值的RMSE。这里是4.22222（取表中最后一列的值的平均值），然后根为2.054805。你应该注意的第一件事是，这个值低于模型的值。...换句话说，我们可以更好地使用平均函数作为预测变量，而不是在这种特定情况下的模型。 --未完待续

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精通 Pandas 探索性分析：1~4 全

二、数据选择在本章中，我们将学习使用 Pandas 进行数据选择的高级技术，如何选择数据子集，如何从数据集中选择多个行和列，如何对 Pandas 数据帧或一序列数据进行排序，如何过滤 Pandas 数据帧的角色...在 Pandas 数据帧中建立索引在本节中，我们将探讨如何设置索引并将其用于 Pandas 中的数据分析。我们将学习如何在读取数据后以及读取数据时在DataFrame上设置索引。...在本节中，我们探讨了如何设置索引并将其用于 Pandas 中的数据分析。我们还学习了在读取数据后如何在数据帧上设置索引。我们还看到了如何在从 CSV 文件读取数据时设置索引。...重命名 Pandas 数据帧中的列在本节中，我们将学习在 Pandas 中重命名列标签的各种方法。我们将学习如何在读取数据后和读取数据时重命名列，并且还将看到如何重命名所有列或特定列。...在本节中，我们了解了重命名 Pandas 中列级别的各种方法。我们学习了在读取数据后如何重命名列，并学习了在从 CSV 文件读取数据时如何重命名列。我们还看到了如何重命名所有列或特定列。

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资源 | Pandas on Ray：仅需改动一行代码，即可让Pandas加速四倍

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机器学习常用算法：随机森林分类

在本文中，我们将关注一个特定的监督模型，称为随机森林，并将演示泰坦尼克号幸存者数据的基本用例。...集成学习是使用多个模型的过程，在相同的数据上进行训练，平均每个模型的结果，最终找到更强大的预测/分类结果。 Bootstrapping是在给定数量的迭代和给定数量的变量上随机抽样数据集子集的过程。...EDA & Data Wrangling 进行 EDA 时面临的挑战之一是丢失数据。当我们处理缺失数据值时，我们有几个选项，我们可以用固定值填充缺失值，例如平均值、最小值、最大值。...出于本文的目的，我将为这些参数选择基本值，而无需进行任何重大微调，以了解该算法的整体性能如何。...在以后的测试中，我们将在训练阶段包括交叉验证和网格搜索，以找到性能更好的模型。

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《Python for Excel》读书笔记连载12：使用pandas进行数据分析之理解数据

引言：本文为《Python for Excel》中第5章Chapter 5：Data Analysis with pandas的部分内容，主要讲解了pandas如何对数据进行描述性统计，并讲解了将数据聚合到子集的两种方法...本节首先介绍pandas的工作原理，然后介绍将数据聚合到子集的两种方法：groupby方法和pivot_table函数。...默认情况下，它们返回沿轴axis=0的系列，这意味着可以获得列的统计信息：如果需要每行的统计信息，使用axis参数：默认情况下，缺失值不包括在描述性统计信息（如sum或mean）中，这与Excel...例如，下面是如何获得每组最大值和最小值之间的差值： df.groupby(["continent"]).agg(lambdax: x.max() - x.min()) 在Excel中获取每个组的统计信息的常用方法是使用透视表...下面的数据框架中的数据的组织方式与数据库中记录的典型存储方式类似，每行显示特定地区指定水果的销售交易：要创建数据透视表，将数据框架作为第一个参数提供给pivot_table函数。

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Pandas时序数据处理入门

df[df.index.day == 2] } 顶部是这样的: 我们还可以通过数据帧的索引直接调用要查看的日期： df['2018-01-03'] } 在特定日期之间选择数据如何df['2018-01-...这是一个很好的机会，可以看到当处理丢失的数据值时，我们如何向前或向后填充数据。...以下是在处理时间序列数据时要记住的一些技巧和要避免的常见陷阱： 1、检查您的数据中是否有可能由特定地区的时间变化（如夏令时）引起的差异。...3、丢失的数据可能经常发生-确保您记录了您的清洁规则，并且考虑到不回填您在采样时无法获得的信息。 4、请记住，当您对数据重新取样或填写缺少的值时，您将丢失有关原始数据集的一定数量的信息。...我建议您跟踪所有的数据转换，并跟踪数据问题的根本原因。 5、当您对数据重新取样时，最佳方法（平均值、最小值、最大值、和等等）将取决于您拥有的数据类型和取样方式。要考虑如何重新对数据取样以便进行分析。

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python数据分析——数据的选择和运算

它们能够帮助我们从海量的数据中提取出有价值的信息，并通过适当的运算处理，得出有指导意义的结论。数据的选择，是指在原始数据集中筛选出符合特定条件的数据子集。这通常涉及到对数据的筛选、排序和分组等操作。...一、数据选择 1.NumPy的数据选择 NumPy数组索引所包含的内容非常丰富,有很多种方式选中数据中的子集或者某个元素。...axis表示选择哪一个方向的堆叠,0为纵向(默认),1为横向【例】实现将特定的键与被切碎的数据帧的每一部分相关联。...：四、数据运算 pandas中具有大量的数据计算函数,比如求计数、求和、求平均值、求最大值、最小值、中位数、众数、方差、标准差等。...，当期望的分位数为数据点i~j时。

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