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    小白也能看懂的Pandas实操演示教程(下)

    保留score表中的所有信息,同时将student3表的信息与之配对,能配多少配多少,对于没有配上的score,将会显示Nan stu_score3=pd.merge(student3,score,on...inplace:修改调用这对象而不产生副本 limit:(对于前向和后项填充)可以连续填充的最大数量 使用一个常量来填补缺失值,可以使用fillna函数实现简单的填补工作 1.用0填补所有缺失值 df.fillna...columns:指定哪些离散的分组变量 aggfunc:指定相应的聚合函数 fill_value:使用一个常数替代缺失值,默认不替换 margins:是否进行行或列的汇总,默认不汇总 dropna:默认所有观测为缺失的列...int64 将多层次索引的序列转换为数据框的形式 s.unstack() 期中 期末 小张 1 2 老王 3 4 以上是对序列的多层次索引,接下来将对数据框的多层次索引,多层索引的形式类似excel...在数据框中使用多层索引,可以将整个数据集控制在二维表结构中,这对于数据重塑和基于分组的操作(如数据透视表的生成)比较有帮助。以test_data二维数据框为例,构造一个多层索引数据集。

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    浮点,多少老司机的血泪史

    前言浮点值应该是我们比较熟悉的一种数据类型,工作中经常用到,会进行比较、计算、转换等等,这些数值操作往往隐藏着很多陷阱,有的可能对计算值产生微小偏差而被忽略,有的可能造成重大软件事故。...采用符号位+指数(实际值加上固定的偏移)+有效位数的存储方式,好处是可以用固定bit的无符号整数来表示所有的指数值,所以就可以按照字典比较两个浮点值的大小。...例如,我们在自研数据库实现中,如果索引是浮点值,则对正浮点数编码时直接按照IEEE标准的bit存储方式进行编码,这样天然就是有序的。...我们看下正规化最小正数image再看看非正规化最小正数image可以看出有效位数非正规化精度多了22位,最小值十进制从正规化的1.17 x e^-38变成非正规化的1.4 x e^-45。...特殊值IEEE标准还规定了一些浮点的特殊值浮点指数有效数字000非正规0非0正规1 NaN2^(e-1)非0NaN表示not a number

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    70个NumPy练习:在Python下一举搞定机器学习矩阵运算

    难度:2 问题:在iris_2d数据集的20个随机位插入np.nan值 答案: 33.如何找到numpy数组中缺失值的位置?...难度:3: 问题:选择没有nan值的iris_2d数组的行。 答案: 36.如何找到numpy数组的两列之间的相关性?...难度:2 问题:找出数组iris_2d是否有缺失的值。 答案: 38.如何在numpy数组中使用0替换所有缺失值? 难度:2 问题:在numpy数组中用0替换nan。...难度:2 问题:查找在iris数据集的第4列花瓣宽度中第一次出现值大于1.0的位置。 答案: 47.如何将所有大于给定值的值替换为给定的cutoff值?...难度:3 问题:查找由二维numpy数组中的分类列分组的数值列的平均值 输入: 输出: 答案: 60.如何将PIL图像转换为numpy数组?

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    pandas 处理缺失值

    面对缺失值三种处理方法: option 1: 去掉含有缺失值的样本(行) option 2:将含有缺失值的列(特征向量)去掉 option 3:将缺失值用某些值填充(0,平均值,中值等) 对于dropna...any’ :只要有缺失值出现,就删除该行货列 how=‘all’: 所有的值都缺失,才删除行或列 thresh: axis中至少有thresh个非缺失值,否则删除 比如 axis=0,thresh=10...:标识如果该行中非缺失值的数量小于10,将删除改行 subset: list 在哪些列中查看是否有缺失值 inplace: 是否在原数据上操作。...5 3 NaN 3.0 NaN 4 # 使用0代替所有的缺失值 >>> df.fillna(0) A B C D 0 0.0 2.0 0.0 0 1 3.0 4.0 0.0 1 2 0.0 0.0 0.0..."]) # option 2 将"total_bedrooms"这一列从数据中去掉 housing.drop("total_bedrooms", axis=1) # option 3 使用"total_bedrooms

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    一文教你构建图书推荐系统【附代码】

    现在可以看到出版时间是int类型的,它的值在0-2050之间。由于这个数据集是在2004年建立的,我假设2006年以后的所有年份都是无效的,保持两年的差值,以防数据集可能已被更新。...对于所有无效条目(包括0),我将它们转换为NaN,然后用剩余年份的平均值替换它们。 ?...出版商 在“发布者”专栏中,我已经处理了两个NaN值,将其替换为'other',因为在某些检查后无法推断出版商的名称。 ? 用户数据集 现在我们探索用户数据集,首先检查它的大小,前几列和数据类型。...然后所有的NaN都被平均年龄取代,其数据类型被设置为int。 ? 我在这里没有对位置列进行任何处理。...请注意,评分矩阵中的大部分值都是NaN,表示评分不存在,因此数据稀疏。另外请注意,这里只考虑显式评分。由于大多数机器学习算法不能处理NaN,我们用0代替它们,表明没有评分。

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    float double取值范围_double float区别

    小数部分最高有效位是0的数被称为非正规(非规格化)形式,其他情况是特殊值。 最终float的值 = ( − 1 ) S ∗ ( 2 E − 127 ) ∗ ( 1....任意 1 正规形式(负数) 1 0 -127 非0 0 非正规形式(负数) 1 0 -127 0 没有 负0 0 0 -127 0 没有 正0 0 0 -127 非0 0 非正规形式(正数) 0 1~...float f1 = (float)Math.pow(2,128);//指数>=128的,打印结果:Infinity //上面要加(float)强制转换,否则编译提示出错,详细可参考前一节:Java变量数据类型...注意不能是 0/0 //NaN表示计算错误,具体出现情况,可以参考表中 //Float.NaN或 Double.NaN 也能直接表示NaN,NaN与其他数计算结果均为NaN,除了 Math.pow(Float.NaN...本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。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。

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    R用户要整点python--pandas进阶

    NA表示缺失值,特指存在但未知的值。 含缺失值的数据集非常常见。写代码时提到缺失值要写None或者是np.NaN,np.NAN,np.nan。...a_mean = df['treatment_a'].mean() a_mean ## np.float64(9.5) .fillna() 将列中的所有缺失值替换为提供的值。...算咯,就比划一下代码) 1.输出tips 数据框中total_bill为缺失值的行 2.计算total_bill列的平均值 3.用这个值填充'total_bill'列的平均值 # Print the...2.0 ## Mary Johnson 3.0 1.0 pivot_table的几个参数: index是新数据框的行名是旧数据框的哪一列 columns...是新数据框列名是旧数据框的哪一列 values是新数据框每列的内容是旧数据框的哪一列 重置索引 得到常规的dataframe,行名变成索引,原来的行名成为现在的第一列 df_melt_pivot.reset_index

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    python数据分析之清洗数据:缺失值处理

    检查缺失值 对于现在的数据量,我们完全可以直接查看整个数据来检查是否存在缺失值看到有两列含有缺失值。 当然如果数据集比较大的话,就需要使用data.isnull().sum()来检查缺失值 ?...或者使用data.info()来检查所有数据 ? 可以看到一共有7行,但是有两列的非空值都不到7行 缺失值处理 一种常见的办法是用单词或符号填充缺少的值。例如,将丢失的数据替换为'*'。...我们可以使用.fillna('*') 将所有缺失值替换为* ? 当然也可以针对某一列的缺失值进行填充,比如选择score列进行填充 ? 还有一种办法是将其替换为平均值。...比如可以将score列的缺失值填充为该列的均值 ? 当然也可以使用插值函数来填写数字的缺失值。比如取数据框中缺失值上下的数字平均值。 ?...所以我们可以通过使用replace函数先将其转换为NaN来处理此问题,然后根据需要,使用上面的方法处理缺失值。 ?

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    【干货】一文教你构建图书推荐系统(附代码)

    对于所有无效条目(包括0),我将它们转换为NaN,然后用剩余年份的平均值替换它们。 ?...出版商 在“发布者”专栏中,我已经处理了两个NaN值,将其替换为'other',因为在某些检查后无法推断出版商的名称。 ?...用户数据集 ---- ---- 现在我们探索用户数据集,首先检查它的大小,前几列和数据类型。 ? 年龄 在检查值时,userID看起来是正确的。然而,年龄栏有一个NaN和一些非常高的值。...在我看来,5岁以下和90岁以上的年龄没有太大意义,因此,这些会被NaN取代。然后所有的NaN都被平均年龄取代,其数据类型被设置为int。 ? 我在这里没有对位置列进行任何处理。...请注意,评分矩阵中的大部分值都是NaN,表示评分不存在,因此数据稀疏。另外请注意,这里只考虑显式评分。由于大多数机器学习算法不能处理NaN,我们用0代替它们,表明没有评分。

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    干货:用Python进行数据清洗,这7种方法你一定要掌握

    drop_duplicates方法还可以按照某列去重,例如去除id列重复的所有记录: >sample.drop_duplicates('id') group id name score 0...以指定值填补 pandas数据框提供了fillna方法完成对缺失值的填补,例如对sample表的列score填补缺失值,填补方法为均值: >sample.score.fillna(sample.score.mean...,int表示将该列替换为int类型。...对于大部分的模型而言,噪声值会严重干扰模型的结果,并且使结论不真实或偏颇,如图5-9。需要在数据预处理的时候清除所以噪声值。...▲图5-11:未处理噪声时的变量直方图 对pandas数据框所有列进行盖帽法转换,可以以如下写法,从直方图对比可以看出盖帽后极端值频数的变化。

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    Python数据分析pandas之分组统计透视表

    数据聚合统计 Padans里的聚合统计即是应用分组的方法对数据框进行聚合统计,常见的有min(最小)、max(最大)、avg(平均值)、sum(求和)、var()、std(标准差)、百分位数、中位数等。...数据框概览 可以通过describe方法查看当前数据框里数值型的统计信息,主要包括条数、均值、标准差、最小值、25分位数、50分位数、75分位数、最大值方面的信息。...,35,'A',91]],columns=['name','age','level','score'],index=['no_001','no_002','no_003','no_006']) #查看所有数值列数据概况...,35,'A',91]],columns=['name','age','level','score'],index=['no_001','no_002','no_003','no_006']) #查看所有数值列数据详情...生成的对象是Series,如有需要可以转换为DataFrame。

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