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通过Pandas实现快速别致数据分析

选择和准备数据进行建模之前,您需要事先了解一些基础内容。 如果您是使用Python进行机器学习,那么您可以使用Pandas库来更好地理解您数据。...Pandas PythonPandas库是专为进行快速数据分析和操作而建立,它是非常简单和容易上手,如果你R等其他平台上进行过数据分析等操作。...描述数据 我们现在可以看看数据结构。 我们可以通过直接打印数据来查看60行数据。 print(data) 我们可以看到,所有的数据都是数值型,而最终类别值是我们想要预测因变量。...您可以生成每个属性直方图矩阵和每个类值直方图矩阵,如下所示: data.groupby('class').hist() 数据按类属性(两)分组,然后为每个属性创建直方图矩阵。...您可以更好地比较同一图表上每个属性值: data.groupby('class').plas.hist(alpha=0.4) 通过绘制只包含plas一个属性直方图,将数据类别分组,其中红色分类值为

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    初学者使用Pandas特征工程

    注意:应该始终对有序数据执行标签编码,以保持算法模式在建模阶段学习。 使用replace() 进行标签编码优点是我们可以手动指定类别每个排名/顺序。...qcut() : qcut是基于分位数离散化函数,它试图将bins分成相同频率。如果尝试将连续变量划分为五个箱,则每个观测数量将大致相等。...用于文本提取apply() pandasapply() 函数允许pandas系列上传递函数并将其传递到变量每个点。 它接受一个函数作为参数,然后将其应用于数据行或列。...我们大卖场销售数据,我们有一个Item_Identifier列,它是每个产品唯一产品ID。此变量两个字母具有三种不同类型,即DR,FD和NC,分别代表饮料,食品和非消耗品。...我们将频率归一化,从而得到唯一值和为1。 在这里,Big Mart Sales数据,我们将对Item_Type变量使用频率编码,该变量具有16个唯一类别

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    pandas数据处理利器-groupby

    数据分析,常常有这样场景,需要对不同类别数据,分别进行处理,然后再将处理之后内容合并,作为结果输出。对于这样场景,就需要借助灵活groupby功能来处理。...上述例子python实现过程如下 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> df = pd.DataFrame({'x':['a','a...汇总数据 transform方法返回一个和输入原始数据相同尺寸数据,常用于原始数据基础上增加新一列分组统计数据,用法如下 >>> df = pd.DataFrame({'x':['a','...,原始数据基础上添加汇总列 >>> df['mean_size'] = df.groupby('x').transform(lambda x:x.count()) >>> df x y mean_size...()) y 0 0 1 2 2 -2 3 3 4 3 5 8 pandasgroupby功能非常灵活强大,可以极大提高数据处理效率。

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    Pandas必知必会使用技巧,值得收藏!

    作者:风控猎人 本期主题是关于python一个数据分析工具pandas,归纳整理了一些工作中常用到pandas使用技巧,方便更高效地实现数据分析。...df :数据集 return:每个变量缺失率 """ missing_series = df.isnull().sum()/df.shape[0]...(['Mt']).apply(lambda x: x['Count'].idxmax())] 先按Mt列进行分组,然后对分组之后数据使用idxmax函数取出Count最大值所在列,再用iloc位置索引将行取出...[df["rank"] == 1][["ID", "class"]] 对ID进行分组之后再对分数应用rank函数,分数相同情况会赋予相同排名,然后取出排名为1数据。...= ['beer_servings','continent'] small_drinks = pd.read_csv('data/drinks.csv', usecols=cols) 方法二:把包含类别数据

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    Python实现基于客观事实RFM模型(CDA持证人分享)

    数据读取与理解 得到一份数据之后,我们第一步就是要理解数据业务意义,以及对数据EDA(探索性分析),这里通过如下代码,发现以下特征: 具体代码(包含Python导入包部分)如下: # 导入相关包...因此利用pandasgroupby函数对每个用户以上一步统计R值作为分组依据进行分组,并求出最小值。...本文利用value_counts()函数对uid进行统计即为每个用户得消费频次,同时将结果合并到data_rfm数据。...公共字段为:左表uid,右表user_id。 最终表格结果如下,展现18行: 数据分箱 得到R、F、M三个指标值后,我们需要对这三个指标进行分类,并将每个用户进行分层。...Python可以利用pandascut()函数轻松实现上述等距分箱,同时将结果R_label,F_label,M_label合并到data_rfm数据具体代码如下: # 分箱 客观 左闭右开

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    Pandas速查卡-Python数据科学

    ('1900/1/30', periods=df.shape[0]) 添加日期索引 查看/检查数据 df.head(n) 数据n行 df.tail(n) 数据后n行 df.shape() 行数和列数...) 所有列唯一值和计数 选择 df[col] 返回一维数组col列 df[[col1, col2]] 作为新数据返回列 s.iloc[0] 按位置选择 s.loc['index_one'] 按索引选择...) 从一列返回一对象值 df.groupby([col1,col2]) 从多列返回一对象值 df.groupby(col1)[col2] 返回col2平均值,按col1值分组(平均值可以用统计部分几乎任何函数替换...(col1).agg(np.mean) 查找每个唯一col1所有列平均值 data.apply(np.mean) 每个列上应用函数 data.apply(np.max,axis=1) 每行上应用一个函数...df.describe() 数值列汇总统计信息 df.mean() 返回所有列平均值 df.corr() 查找数据列之间相关性 df.count() 计算每个数据非空值数量 df.max

    9.2K80

    七步搞定一个综合案例,掌握pandas进阶用法!

    本文从一个案例入手,综合运用pandas各类操作实现对数据处理,处理步骤如下所示。公众号后台回复“case”即可获取本文全部数据,代码和文档。 ? 案例引入 现有一批销售数据,如下图所示: ?...每个城市会销售各种各样产品,现在想要统计每个城市各个子类别,累计销售数量筛选出每个城市每个类别销量占比top 50%至多3个产品。...第二种是排序之后,改变数据实际顺序。我们使用lambda函数实现:对每个分组按照上一步生成rank值,升序排列。...,对每个能得到符合条件目标group_rank值,如下面代码和图片所示: data_target_rank = data_sorted.groupby(['city', 'sub_cate']).apply...result.to_excel('result.xlsx', index=None) 小结 本文使用pandas,通过7个步骤实现了一个综合案例:筛选出每个城市每个类别销量占比top 50%至多3

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    13个Pandas奇技淫巧

    ↑ 关注 + 星标 ,后台回复【大礼包】送你Python自学大礼包 原作:风控猎人 归纳整理了一些工作中常用到pandas使用技巧,方便更高效地实现数据分析。...(['Mt']).apply(lambda x: x['Count'].idxmax())] 先按Mt列进行分组,然后对分组之后数据使用idxmax函数取出Count最大值所在列,再用iloc位置索引将行取出...[df["rank"] == 1][["ID", "class"]] 对ID进行分组之后再对分数应用rank函数,分数相同情况会赋予相同排名,然后取出排名为1数据。...# 选择所有数值型列 drinks.select_dtypes(include=['number']).head() # 选择所有字符型列 drinks.select_dtypes(include...= ['beer_servings','continent'] small_drinks = pd.read_csv('data/drinks.csv', usecols=cols) 方法二:把包含类别数据

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    13个Pandas实用技巧,有点香 !

    原作:风控猎人 归纳整理了一些工作中常用到pandas使用技巧,方便更高效地实现数据分析。...(['Mt']).apply(lambda x: x['Count'].idxmax())] 先按Mt列进行分组,然后对分组之后数据使用idxmax函数取出Count最大值所在列,再用iloc位置索引将行取出...[df["rank"] == 1][["ID", "class"]] 对ID进行分组之后再对分数应用rank函数,分数相同情况会赋予相同排名,然后取出排名为1数据。...# 选择所有数值型列 drinks.select_dtypes(include=['number']).head() # 选择所有字符型列 drinks.select_dtypes(include...= ['beer_servings','continent'] small_drinks = pd.read_csv('data/drinks.csv', usecols=cols) 方法二:把包含类别数据

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    pandas基础:使用Python pandas Groupby函数汇总数据,获得对数据更好地理解

    标签:Python与Excel, pandas Pythonpandas groupby()函数提供了一种方便方法,可以按照我们想要任何方式汇总数据。...我们将仅从类别选择“Entertainment”和“Fee/Interest Charge”,并检查新数据集。...Pandas groupby:拆分-应用-合并过程 本质上,groupby指的是涉及以下一个或多个步骤流程: Split拆分:将数据拆分为 Apply应用:将操作单独应用于每个(从拆分步骤开始)...GroupBy对象包含一元组(每组一个)。元组,第一个元素是类别名称,第二个元素是属于特定类别的子集数据。因此,这是拆分步骤。 我们也可以使用内置属性或方法访问拆分数据集,而不是对其进行迭代。...图14 可能还注意到,我们可以使用.loc方法获得与上面的groupby方法完全相同结果。然而,.loc方法一次只执行一个操作,而groupby方法自动对每个应用相同操作。

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    数据导入与预处理-第6章-02数据变换

    ,这一过程主要对各分组应用同一操作,并把操作后所得结果整合到一起,生成一数据。...使用pandasgroupby()方法拆分数据后会返回一个GroupBy对象,该对象是一个可迭代对象,它里面包含了每个分组具体信息,但无法直接被显示。...: # 根据列表对df_obj进行分组,列表相同元素对应行会归为一 groupby_obj = df_obj.groupby(by=['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'B'])...使用agg方法,还经常使用重置索引+重命名方式: # 初始化分组DF import pandas as pd df_obj = pd.DataFrame({'a': [0, 1, 2, 3, 4...与几种聚合方式相比,使用apply()方法聚合数据操作更灵活,它可以代替两种聚合完成基础操作,另外也可以解决一些特殊聚合操作。

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    Pandas 2.2 中文官方教程和指南(二十·二)

    5 15 75.0 16 91.0 17 108.0 18 126.0 19 145.0 [20 rows x 1 columns] 假设你想要使用resample()方法在数据每个获得每日频率...() 计算每个累积乘积 cumsum() 计算每个累积和 diff() 计算每个内相邻值之间差异 ffill() 每个向填充 NA 值 pct_change() 计算每个内相邻值之间百分比变化...方法 描述 head() 选择每个几行 nth() 选择每个第 n 行 tail() 选择每个底部行 用户还可以布尔索引中使用转换来构建复杂过滤。...方法 描述 head() 选择每个顶部行 nth() 选择每个第 n 行 tail() 选择每个底部行 用户还可以布尔索引中使用转换来构建复杂过滤。...处理,当行之间关系比它们内容更重要时,或者作为仅接受整数编码算法输入时,这可能是一个中间类别步骤。

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    Python分析成长之路9

    pandas入门 统计分析是数据分析重要组成部分,它几乎贯穿整个数据分析流程。运用统计方法,将定量与定性结合,进行研究活动叫做统计分析。而pandas是统计分析重要库。...1.pandas数据结构     pandas,有两个常用数据结构:Series和Dataframe  为大多数应用提供了一个有效、易用基础。     ...通过几个统计值可简捷地表达地表示一数据集中趋势和离散程度。     ...    pct_change:计算百分比     2.类别数据描述性统计     描述类别型特征分布状况,可以使用频数统计表     value_count:返回一个Series,索引是唯一值序列...) #对每个分组成员进行标记 print(group.size()) #返回每个分组大小 print(group.min()) #返回每个分组最小值 print(group.std())

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    从小白到大师,这里有一份Pandas入门指南

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    Pandas GroupBy 深度总结

    今天,我们将探讨如何在 Python Pandas创建 GroupBy 对象以及该对象工作原理。...例如,我们案例,我们可以按奖项类别对诺贝尔奖数据进行分组: grouped = df.groupby('category') 也可以使用多个列来执行数据分组,传递一个列列表即可。...让我们首先按奖项类别对我们数据进行分组,然后每个创建,我们将根据获奖年份应用额外分组: grouped_category_year = df.groupby(['category', 'awardYear...拆分原始数据并检查结果之后,我们可以对每个执行以下操作之一或其组合: Aggregation(聚合):计算每个汇总统计量(例如,大小、平均值、中位数或总和)并为许多数据点输出单个数字 Transformation...方法来转换 GroupBy 对象数据:bfill()、ffill()、diff()、pct_change()、rank()、shift()、quantile()等 Filtration 过滤方法根据预定义条件从每个丢弃或特定行

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    不再纠结,一文详解pandasmap、apply、applymap、groupby、agg...

    首先读入数据,这里使用到全美婴儿姓名数据,包含了1880-2018年全美每年对应每个姓名新生儿数据jupyterlab读入数据并打印数据一些基本信息以了解我们数据集: import pandas...三、聚合类方法 有些时候我们需要像SQL里聚合操作那样将原始数据按照某个或某些离散型列进行分组再求和、平均数等聚合之后值,pandas中分组运算是一件非常优雅事。...3.1 利用groupby()进行分组 要进行分组运算第一步当然就是分组,pandas数据进行分组使用到groupby()方法。...可以看到每一个结果都是一个二元,元组第一个元素是对应这个分组结果分组组合方式,第二个元素是分组出子集数据,而对于DataFrame.groupby()得到结果。...要注意是,这里apply传入对象是每个分组之后数据,所以下面的自编函数中直接接收df参数即为每个分组数据: import numpy as np def find_most_name

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