你将获得类似下图的表 ? 当你在Pandas中查找列时，你通常需要使用列名。这样虽然非常便于使用，但有时候，数据可能会有特别长的列名，例如，有些列名可能是问卷表中的某整个问题。...如果你想要多个索引，你可以简单地在列表中增加另一个列名。 ? 在上面这个例子中，我们把我们的索引值全部设置为了字符串。这意味着我们不可以使用iloc索引这些列了。这种情况该如何？我们使用loc。...看看你能不能想想会发生什么： ? 注意到最后有一个.fillna(‘’)。这个pivot创造了许多空的或值为NaN的条目。...我个人觉得我的dataframe被乱七八糟的NaN分散了注意力，所以使用了fillna(‘’)将他们变成了空字符串。你也可以输入任何你喜欢的东西，例如一个0。...我们也可以使用函数dropna(how=’any’)来删除所有的带有NaN的行。然而在这个例子里，它可能会把所有东西都删了，所以我们没有这样做。 ?
接下来会从 检查数据 清理数据 测试数据 三方面来探索，在其过程中当然会借助 Seaborn。 检查数据 即便是政府或银行，他们公布的数据也有错误。...你说表中这些数字看起来是不是很枯燥，为什么不用直观的图呢？现在 seaborn 可以派上用场了。...我们使用代码来修正这些错误。...然后用 mean() 求出其宽度的平均值，用其将 NaN 值全部代替，最后打印出那 5 行插补后的 DataFrame。...为了确保所有 NaN 值已被替换，再次用 iris_data[A].isnull() 语句来查看，出来的结果是一个只有列标题的空数据表。这表示表内已经没有 NaN 值了。
处理方法通常如下： 删除有缺省值的数据 使用数据中该特征的均值填充缺失值 使用数据中该特征的中位数填充缺失值 使用数据中该特征的众数填充缺失值 使用机器学习模型对缺失值进行填充 上面的方法各有优点，我们可以根据自己的需求来选择策略...在数据集比较大时，最后一种方式是综合表现比较好的。今天我们就来讲讲使用随机森林来进行缺失值的填补。 三、数据预处理 3.1、处理思路 在我们开始填充数据前，我们还需要对原本的数据进行一些简单的处理。...注意：上面是我捏造的一些数据，至于target是什么含义我也不知道。 首先name特征在很多情况下都不会影响最后的结果，因此我们直接选择删除name特征。...到此，我们的数据就处理完了。下面我们可以使用随机森林来填补缺失值。 四、使用随机森林填补缺失值 4.1、实现思路 填补缺失值的过程就是不断建立模型预测的过程。...当我们要填充weight时，我们可以考虑选取weight不为空的数据。然后将其余列作为特征值，而weight作为目标值。这样我们就可以训练出一个可以预测weight的模型。
一般都会遇到以下这几种情况，下面我来简单介绍一下。...数据量大的情况下，有些字段存在空值 NaN 的可能，这时就需要使用 Pandas 中的 isnull 函数进行查找。...如何用 SQL 方式打开 Pandas Pandas 的 DataFrame 数据类型可以让我们像处理数据表一样进行操作，比如数据表的增删改查，都可以用 Pandas 工具来完成。...当然你会看到我们用到了 lambda，lambda 在 python 中算是使用频率很高的，那 lambda 是用来做什么的呢？...当我们未设置aggfunc时，它默认aggfunc='mean'计算均值，可以设置多个 如： [aggfunc=[np.sum,np.mean]] 此时会显示np.sum和np.mean统计出来的数据。
Thomas Jr (Lily Alexenia Wilson) Name: Name, Length: 150, dtype: object 当我们使用loc\iloc来筛选出部分数据的时候，[]中的第一部分代表的是...“行”，例如df["Age"] > 40，而[]中的第二部分代表的是“列”,例如Name，你可以选择只要一列，也可以选择需要多列，用括号括起来即可 df.loc[df["Age"] > 40,["Name...", "Sex"]] 如果我们将逗号后面的部分直接用:来代替，则意味着要所有的列 df.loc[df["Age"] > 40,:] output PassengerId Survived...NaN S 中年 [5 rows x 13 columns] 如果我们想给表格中的列名重新命名的话，可以使用rename方法， df_renamed = df.rename...df["datetime"].max() - df["datetime"].min() output Timedelta('44 days 23:00:00') 文本数据的处理问题 当我们的数据集中存在文本数据时
通过 [列名] 可以从 DataFrame 中取出相应的列，返回值为 Series ，例如从表中取出姓名一列： df = pd.read_csv("E:/document/python学习笔记/pandas...[列名组成的列表] ，其返回值为一个 DataFrame ，例如从表中取出性别和姓名两列： df[['Grade','Name']].head() 此外，若要取出单列，且列名中不包含空格，则可以用 ....： df_demo.loc[['Qiang Sun','Quan Zhao'], ['School','Gender']] 【c】 * 为切片 之前的 Series 使用字符串索引时提到，如果是唯一值的起点和终点字符...iloc索引器 iloc 的使用与 loc 完全类似，只不过是针对位置进行筛选，在相应的 * 位置处一共也有五类合法对象，分别是：整数、整数列表、整数切片、布尔列表以及函数，函数的返回值必须是前面的四类合法对象中的一个...在进行复杂索引时，由于这种检索方式无需像普通方法一样重复使用 DataFrame 的名字来引用列名，一般而言会使代码长度在不降低可读性的前提下有所减少。
这可以包括清理数据、创建可视化图表和总结数据。 与其依赖于您编写Python代码来分析数据，不如通过使用普通英语告诉ChatGPT要做什么。然后，它将为您执行分析。...我本来会在数据框的replace函数中使用np.nan，以便用NaN替代-999值。然而，目前似乎已经起作用了，但这将在后续步骤中引起问题。...生成描述性摘要 接下来，让我们看看是否可以使用以下简单的提示获取数据集中每个测量的描述性摘要表。 ChatGPT返回了以下表格作为响应。...使用Matplotlib和ChatGPT高级数据分析插件创建测井图 当我开始在Medium上写文章时，我专注于如何使用Matplotlib创建基本的测井图，并如何使用Python处理测井数据。...现在，我们可以采取这个绘图并通过一次性进行多个更改。 在使用ChatGPT时，我通常发现将提示拆分为单独的指令可以帮助获得所需的输出。
幸运的是我们团队在初赛和复赛均是冠军，在后续文章中我也将详细解读赛题，并从赛题分析、数据探索性分析、特征工程、算法建模进行分析，同时我也将分享更多从赛题中映射出来的知识点和经验分享。...探索性数据分析 由于训练集构建的方式不同，首先明确下，我个人在初赛的广告ID均是从广告操作表中提取的，即提取广告操作表中有初始出价的广告ID，并且在日志数据白表中出价唯一的广告ID，这里我们已初始B榜为准...特征工程 基础特征 在初赛中，初始特征分为类别特征和数值特征，基本上我们都会使用的，只不过会重新构造一下。...，对于这种包含时间的时序问题，测试集的具体数据是不知道的，我们可以使用前n天来曝光量，或者是pctr作为测试集的特征。...在这一部分，我也将详细介绍用户ID的使用方法，这部分的内容在初赛B榜的时候，也是给我带来了0.5个百的提升。
一样，它也有访问器功能.cat.。 本文将介绍： 什么是分类数据？ 分类数据cat的处理方法 为什么要使用分类数据？ 分类数据cat使用时的一些坑 什么是分类数据？...这是因为使用str会直接让原本的category类型强制转换为object，所以内存占用又回去了，这是我为什么最开始说要格外小心。 解决方法就是：直接对category本身操作而不是对它的值操作。...我们可以看到，当我们合并时，在结果中的合并列会得到category+ object= object。 这显然不行了，又回到原来那样了。我们再试下其他情况。...而当我们讨论category数据类型时，该数据类型实际上是由该特定类别中存在的一组值来描述的，因此一个类别包含["cat", "dog", "mouse"]与类别包含["cheese", "milk",...使用.unstack()会把species索引移到列索引中（类似pivot交叉表的操作）。而当添加的新列不在species的分类索引中时，就会报错。
因为‘Utah’不在states中，它被从结果中除去。 我将使用缺失（missing）或NA表示缺失数据。...笔记：在一开始设计pandas时，我觉得用frame[:, col]选取列过于繁琐（也容易出错），因为列的选择是非常常见的操作。我做了些取舍，将花式索引的功能（标签和整数）放到了ix运算符中。...NaN 1 NaN NaN 在算术方法中填充值 在对不同索引的对象进行算术运算时，你可能希望当一个对象中某个轴标签在另一个对象中找不到时填充一个特殊值（比如0）： In [165]: df1 = pd.DataFrame...表5-6 排名时用于破坏平级关系的方法 带有重复标签的轴索引 直到目前为止，我所介绍的所有范例都有着唯一的轴标签（索引值）。...表5-9 唯一值、值计数、成员资格方法 有时，你可能希望得到DataFrame中多个相关列的一张柱状图。
a) 缺失值的识别 Padans使用浮点值NaN表示浮点和非浮点数组里的缺失数据，用isnull() ,notnull()来判断是否有缺失值. isnull（）判断如果有缺失值则返回True,...df.fillna(method='bfill'): 用后一个数据值代替NaN,可以用limit限制每列可以代替NaN的数目 df.fillna(method='bfill') 学号 姓名 英语...NaN，除了平均数还可以是中位数等其他的统计来代替。...age 18 Name: Tom, dtype: int64 注意： 上例中的ix函数时通过行标签或行号索引某一行数据的。...as np r = np.random.randint(0, 10,3) # 从索引值为0~10中随机抽取三个数 print(r) df_sl.loc[r,:] # 抽取r行数据，也可以写成df.loc
稍后我们将使用它来重命名一些缺失的值。 导入库后，我们将csv文件读取到Pandas数据框中。 使用该方法，我们可以轻松看到前几行。...然后，当我们导入数据时，Pandas会立即识别出它们。这是我们将如何执行此操作的示例。...要尝试将条目更改为整数，我们使用。int(row) 如果可以将值更改为整数，则可以使用Numpy's将条目更改为缺少的值。np.nan 另一方面，如果不能将其更改为整数，我们pass将继续。...为了解决这个问题，我们使用异常处理来识别这些错误，并继续进行下去。 代码的另一个重要部分是.loc方法。这是用于修改现有条目的首选Pandas方法。有关此的更多信息，请查看Pandas文档。...# 基于位置的更换 df.loc[2,'ST_NUM'] = 125 替换缺失值的一种非常常见的方法是使用中位数。
而DataFrame是一种表格型数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值。DataFrame既有行索引，也有列索引，它可以看作是由Series组成的字典，不过这些Series公用一个索引。...需要注意的是，在访问dataframe时，访问df中某一个具体元素时需要先传入行表索引再确定列索引。 2....2).参与运算的如果是两个DataFrame，有可能所有的行、列是一致的，那么运算时对应行列的位置进行相应的算术运算，若行列没有对齐，那么填值NaN。 3)....series 中的常用函数 1. get() 和 get_value() 方法 因为series 具有字典的一些特征，所以允许使用get 方法来获取数值，如果没有则返回默认值，而get_value 功能类似...新的series保留原serie的values值，如果新的index和原series的index不同，则不同的填充NaN值，或者使用fill_value参数指定填充值。
在下例中，我们加入缺失值 np.nan，并分析一下 Series 中另外 5 个属性或内置函数的用法： len: s 里的元素个数 shape: s 的形状 (用元组表示) count: s 里不含 nan...在 FB 索引下对应的值为 NaN。...上节都是手敲一些数据来创建「多维数据表」的，现实中做量化分析时，数据量都会很大，一般都是从量化平台中或者下载好的 csv 中直接读取。本节介绍如何从量化平台「万矿」中读取数据来创建「多维数据表」的。...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。...当我们要找出交易量大于平均交易量的所有公司，我们可以用 loc 加上匿名函数 (这里 x 代表 df)。
在第二个示例中，数组中每个“单元格”中的相应值已经相加。 注意 在本章和整本书中，我使用标准的 NumPy 约定，始终使用import numpy as np。...现在，当我在arr_slice中更改值时，这些变化会反映在原始数组arr中： In [69]: arr_slice[1] = 12345 In [70]: arr Out[70]: array([...，我使用了 matplotlib 函数imshow来从函数值的二维数组创建图像图。...，但在本书中，我使用它来描述对整个数据数组进行操作，而不是逐个值使用 Python 的for循环。...当我们从arr中减去arr[0]时，减法将针对每一行执行一次。这被称为广播，并且在附录 A：高级 NumPy 中更详细地解释了它与一般 NumPy 数组的关系。
数据科学就是关于数据的。它是任何数据科学或机器学习项目的关键。在大多数情况下，当我们从不同的资源收集数据或从某处下载数据时，几乎有95%的可能性我们的数据中包含缺失的值。...我们不能对包含缺失值的数据进行分析或训练机器学习模型。这就是为什么我们90%的时间都花在数据预处理上的主要原因。我们可以使用许多技术来处理丢失的数据。...在这个文章中，我将分享处理数据缺失的9种方法，但首先让我们看看为什么会出现数据缺失以及有多少类型的数据缺失。 ? 不同类型的缺失值 缺失的值主要有三种类型。...它将掩盖分布中真正的异常值。 如果NAN的数量较小，则替换后的NAN可以被认为是一个离群值，并在后续的特征工程中进行预处理。...只有当NaN值小于10%时，我们才应该使用这种技术。
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