文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

数据清洗 Chapter08 | 基于模型的缺失值填补

，通过变量的非缺失值构造训练集，训练分类或回归模型 使用构建的模型来预测相应变量的缺失值 一、线性回归 是一种数据科学领域的经典学习算法 用来刻画响应变量与自变量之间的关系 线性回归模型的数学表达式为...1、线性回归可以用来预测响应变量，那如何用来进行缺失值填充呢？...将不含有缺失值的索引，做成训练集 # x为兴趣爱好，y为性别 trainX = teenager.iloc[normal_index] trainY = teenager.iloc[normal_index...把含有缺失值的样本作为测试集 testX = teenager.iloc[na_index] testY = teenager.iloc[na_index,1] 计算欧氏距离 # 计算欧式距离 distances...= [] for item in testX.iloc[:,4:].values: dist = {} for index, item1 in enumerate(trainX.iloc

1.5K10

用Pandas从HTML网页中读取数据

作者：Erik Marsja 翻译：老齐 与本文相关的图书推荐：《数据准备和特征工程》 电子工业出版社天猫旗舰店有售 ---- 本文，我们将通过几步演示如何用Pandas的read_html函数从HTML...抓取数据 打开网页，会看到页面中的表格上写着“New COVID-19 cases in Sweden by county”，现在，我们就使用match参数和这个字符串： dfs = pd.read_html...coronavirus_pandemic_in_Sweden', match='New COVID-19 cases in Sweden by county') dfs[0].tail() 用这个方法...用Pandas的iloc删除最后几行 下面，使用Pandas的iloc删除最后三行。...df.columns.get_level_values(1) 最后，如你所见，在“Date”那一列，我们用read_html从维基百科网页的表格中获得数据之后，还有一些说明，接下来使用str.replace函数和正则表达式对其进行修订

9.6K20
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    pandas | 如何在DataFrame中通过索引高效获取数据？

    同样iloc也支持传入多个行号。 ? iloc也支持二维索引，但是对于列，我们也必须传入整数，也就是这个列对应的列号。 ? 和loc不同，iloc的切片也是左闭右开。 ?...也就是知道一个索引知道一个位置，而不是两个位置或者是两个索引，所以使用loc也不方便使用iloc也不方便。这个时候可以取巧，我们可以通过iloc找出对应的行之后，再通过列索引的方式去查询列。 ?...因为pandas会混淆不知道我们究竟是想要查询一列还是一行，所以这个时候只能通过iloc或者是loc进行。 逻辑表达式 和numpy一样，DataFrame也支持传入一个逻辑表达式作为查询条件。...如果表达式有多个也没问题，不过需要使用括号将表达式包起来，并且多个表达式之间用位运算符连接，比如&, |。 ?...曾经原本还有一个ix方法，可以兼顾iloc和loc的功能，既可以索引查询也可以行号查询。但是可惜的是，在pandas最新的版本当中这个方法已经被废弃了。

    13.6K10

    左手用R右手Python系列5——数据切片与索引

    R语言： 数据框索引： 基于数据框本身提取 subset函数 filter+select函数 Python： 数据框自身的方法 ix方法 loc方法 iloc方法 query方法 -----------...#位置索引：（只针对行列位置对应的序号） mydata.iloc[[0,2]] 等价于mydata.iloc[[0,2],:] mydata.iloc[1:] 等价于mydata.iloc[...1:,:] mydata.iloc[1,[0,1]] mydata.iloc[:3,:2] mydata.iloc[[0,2,5],[4,5]] ?...好吧，讲了这么多，终于可以开始总结一下R语言与Python的切片索引规则重要的区别了： R语言中生成数据框使用的圆括号，Python中则根据不同数据类型分别定义（列表用方括号、元组用圆括号、字典和几何用花括号...R语言与Python都接受逻辑表达式：|表示或、&表示且。 R语言默认索引从1开始，Python从0开始（不包含尾部）。

    3K50

    Pandas中选择和过滤数据的终极指南

    Python pandas库提供了几种选择和过滤数据的方法，如loc、iloc、[]括号操作符、query、isin、between等等 本文将介绍使用pandas进行数据选择和过滤的基本技术和函数。...# Using iloc for filtering rows df.iloc[[0, 2, 4]] # Using iloc for filtering rows df.iloc[:3, :2]...isin for filtering rows df[~df['Customer Country'].isin(['United States'])] query():方法用于根据类似sql的条件表达式选择数据...如果有看到的话说明这个代码已经很好了，并且完全可以使用iloc替代。 最后，通过灵活本文介绍的这些方法，可以更高效地处理和分析数据集，从而更好地理解和挖掘数据的潜在信息。...希望这个指南能够帮助你在数据科学的旅程中取得更大的成功！

    44310

    Pandas基础知识

    取值 取行： （1）df[:20] 前20行 （2）df[:20]['列索引名'] 取指定列对应的前20行 取列 （1）df['列索引名']指定列 索引名对应的一列 返回的是Series类型 loc和iloc...即列索引）取值 t.loc['a','b'] 取a行b列对应的值 t.loc['a']或t.loc['a',:] 取a对应的一整行 t.loc[['a','c'],['b','d']] 多行多列 iloc...通过为止（即行索引）取值 t.iloc[3]或t.iloc[3,:] 取第四行 t.iloc[:,2] 取第三列 t.iloc[:,[2,1]] 取第3列和第2列 t.iloc[[0,2],[2,1...]] 取第1行和第3行对应的第3列和第2列 t.iloc[1:,:2] 取1之后每一行对应2之前每一列 bool索引 df[bool判断表达式] 如：df[(df['列索引名']>10) & (df['...t.fillna(值) 将NaN填充为指定的值，常填充均值等，如t.fillna(t.mean()) 会将NaN对应列的均值进行填充 t['列索引名'] = t['列索引名'].fillna(t['列索引名

    71210

    小案例(五)：销量预测（python）

    案件回顾 饭团销售额下滑 现有冰激凌店一年的历史销售数据 数据包括单日的销售量、气温、周几（问题：如何用这些数据预测冰激凌的销量？） 模拟实验与分析 将数据存储为csv格式，导入python。...matplotlib.pyplot as plt import pylab plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.scatter(icecream.iloc...[:,1],icecream.iloc[:,0]) plt.xlabel("气温") plt.ylabel("销售量") pylab.show() ?...icecream.iloc[:,0:2].corr() 结果为： 销售量 气温 销售量 1.000000 0.844211 气温 0.844211 1.000000 销售量和气温的相关系数为0.84...虽然影响销售量的因素除了气温外还有很多，但回归分析中我们要把现实情况简化并公式化，这个过程叫做建模。

    3.5K61

    Pandas进阶语法

    注意 取index多级索引：构造的时候是zip对，所以这样取 取column多级索引：构造的时候是第一层和第一层数量一致，取的时候df.iloc[1:]把第一行去掉再去 pd.to_datetime()...很重要，可以把str日期转化为datetime 也可以这样取 ix 可以自适应loc iloc 但不建议用 apply 可赋值也可过滤 新增列直接 df['列名'] = data 就可以 删除列 df.remove...('列名')，插入用appenf/insert 取列 set_index 这个方法很有用，可将columns转化为index 布尔索引 取行取列 loc：对index直接操作行操作 loc[:, column...]：对列操作 iloc：对行号直接操作 iloc[:, column_index]：对列操作 iat：对单值进行操作 ./[]：对列进行操作 多层索引 生成多级索引的方式 columns 多层索引 注意第一层的数量要和第二层的一致...h），分钟（m），秒（s），ms，us query to_datetime 该方法可精确过滤时间 str str具备Python str的所有方法,详细pandas中DataFrame字符串过滤之正则表达式

    56430

    我用100行代码来支援青岛抗击疫情

    这个时候，之前的一个高中舍友，突然给我打电话，让我帮他处理点事情。 故事背景也是因为青岛受到此轮疫情的波及，需要排查镇上的一些流动人口，进行核酸排查。...其实，这个问题可以用excel的vlookup的公式来处理。Excel功能本身很强大，好好学会，基本的表格处理都能解决。不过呢，我没过excel，只是会简单的做个排序，筛选。...cdf2.iloc[index, list(cdf2.columns).index('户籍地')] = res['户籍地'] cdf2.iloc[index...print(i) get_child_excel(i) get_other_info() 故事后续： 因为他电脑里没有Python环境，我直接给他代码并不能用，所以最后把这个脚本打成...后面呢，我会在空闲时间，写个如何用Pandas简单的处理点数据的教程，让这些整天想白嫖我的朋友们学习学习。 好了，今天就分享到这里，我是马拉松程序员，可不至于代码！

    56530

    如何用Python操作PDF制作数据报告？

    不过，肯定还是有一部分人是有类似需求的，所以今天给大家分享一个案例：如何用Python操作PDF制作数据报告？...如果想解决[1]，也可以参考博文：https://blog.csdn.net/luckyeveryyear/article/details/127189115 操作PDF制作数据报告 下面，直接展开案例：如何用...由于我们这个小案例涉及绘制图形+写入图表，所以使用了seaborn、pandas模块。懒得自己打字，所以又使用了Faker模块，干脆模拟生成一些“假”的文字段落，方便直接插入到PDF文档中。...ch, 'Feature 2', 1, 1, 'C') # 表格内容 for i in range(0, len(df)): pdf.cell(40, ch, df['feature 1'].iloc...[i], 1, 0, 'C') pdf.cell(40, ch, df['feature 2'].iloc[i].astype(str), 1, 1, 'C') 打开导出的PDF文档，如下图所示

    1.5K20

    只需8招，搞定Pandas数据筛选与查询

    索引选择.iloc与.loc 2.3. 元素选择.iat与.at 2.4. get与truncate 3. 进阶操作 3.1. 逻辑筛选 3.2....索引选择.iloc与.loc 按照索引有两种筛选方式，iloc和loc df.iloc[行表达式, 列表达式]，两个表达式只支持数字切片形式：行表达式筛选行、列表达式筛选列 df.loc[行表达式, 列表达式...]，两个表达式其实是对行列索引名称的选择：行表达式筛选行、列表达式筛选列 当然，这两种筛选方式的表达式也支持条件 iloc[] 大家可以根据方法名称来区分是针对自然索引位置 还是 索引名称，比如iloc...函数筛选 函数筛选是指 我们在不管是切片还是索引选择方式中，表达式还可以是lambda函数；此外，pandas也提供了一些比较函数可以用来进行数据筛选。...58762.5 18 广东省 110760.9 107986.9 99945.2 91648.7 82163.2 对于isin()，还可以传入字典，key为列名，value为待匹配的值（这个大家可以构建数据试试

    1K10

    The Optimization of the Adaboost and Gradient Boosted Decision Tree

    在Adaboost里面，Ein表达式： ?...再来看之前的乘上y的表达式，我们要做的就是要使得分类正确，所以y的符号和voting score符号相同的数量会越来越多，这样也就保证了这个voting score是在不断增大，距离不断增大。...来表示，可能有些同学觉得这里不太对，这里明明是u的表达式为什么可以作为错误的衡量？这个表达式里面包含了y和s，正好可以用来表达Adaboost的error，是就使用了。...所以我们先要找到一个最合适的h(x)来优化这个函数，n先忽略： ? 对于y和h(x)我们均限定是{1，-1}，对这个优化项做一些平移： ?...从这个角度来说，aggregation起到了regularization的效果。

    35620

    The Optimization of the Adaboost and Gradient Boosted Decision Tree

    在Adaboost里面，Ein表达式： ?...再来看之前的乘上y的表达式，我们要做的就是要使得分类正确，所以y的符号和voting score符号相同的数量会越来越多，这样也就保证了这个voting score是在不断增大，距离不断增大。...来表示，可能有些同学觉得这里不太对，这里明明是u的表达式为什么可以作为错误的衡量？这个表达式里面包含了y和s，正好可以用来表达Adaboost的error，是就使用了。...所以我们先要找到一个最合适的h(x)来优化这个函数，n先忽略： ? 对于y和h(x)我们均限定是{1，-1}，对这个优化项做一些平移： ?...从这个角度来说，aggregation起到了regularization的效果。

    44930

    资产瞎配模型（二）：对瞎配（一）中净值计算错误的纠正

    汇率是不用考虑的，虽然标普500的1点和中证全指的1点有汇率差异价格不一样，但权重确定的情况下，汇率只影响能买到的份额，买到份额代表的总价值是固定不变的，当然如果考虑到汇率的变动，组合的总价值也会随汇率波动而波动，这个就忽略了...横截面分配与时间序列分配实质上就是确定各种资产的权重，各种模型也都是在选定资产后，在不同的假设下给出不同的权重表达式。接下来列出文中用到的所有资产配置模型。...04 等资金 有了之前的推导可以看出，等资金的推导逻辑是错误的，权重并非是份额的占比，而是价值的占比，所以等资金就是等权重，这个就略过了。...[i,:]*N.iloc[i,:]).sum() if all(N.iloc[i,:]==0): pass elif all(N.iloc[i,:...06 GMV 首先尝试直接套用模型解析解的表达式计算权重。只给出权重计算公式，其他部分都和前面是一样的。

    1.5K30

    编译原理文法详解_编译原理为什么存在递归文法

    引言 学完了词法分析，我们知道词法分析器将正则表达式转换成词法单元流，但对于这个记号流我们不知道是否能由正确的文法产生，因此我们需要通过语法分析器来检测其合法性。...推导 把产生式看成重写规则，符号串中的非终结符用产生式右部的串（α）代替。 推导具有自反性，传递性。 最左/右推导：每次替换都先选择最左/右的串进行推导。...举例: 有以下文法： S->S(S)S|e 如何用最左推导推导出串 (()())？...如： S→Qc｜c，Q→Rb｜b，R→Sa｜a有S =>Qc =>Rbc =>Sabc 先转变成直接左递归，再使用公式。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。

    76210

    用python轻松实现数据分析中的RFM建模

    ↑ 关注 + 星标 ~ 有趣的不像个技术号 每晚九点，我们准时相约 大家好，我是黄同学 今天给大家分享的是如何用python实现RFM建模。...“有效数据”指的就是有效购买，也就是说对应的“订单状态”字段显示的是“交易成功”，对于“退款”的记录，我们就直接将这个数据剔除掉。...当这个值越小，说明用户近期又回购了此产品；当这个值越大，说明用户已经好久没有再次购买产品了，这个用户很有可能流失掉了(猜测)。   ...说明：由于这个数据集时间较早，因此计算出来的最近一次购买时间距离今天的天数，会特别大，但是没有关系，我们演示这个案例只是为了说明RFM模型的建模过程，实际中，肯定是过几个月进行一次RFM建模是比较好的，...x.iloc[0]==0 and x.iloc[1]==0 and x.iloc[2]==1: return "重要挽回客户" elif x.iloc[0]==0 and x.iloc

    1.4K20
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券