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使用Imblearn对不平衡数据进行随机重采样

这两种方法使复制和删除随机进行。如果我们想快速，轻松地获取平衡数据，则最好使用这两种方法进行结合。 需要注意的是：我们仅将其应用于训练数据。我们只是平衡训练数据，我们的测试数据保持不变（原始分布）。...这意味着我们在将数据分为训练和测试之后再应用重采样方法。 我们将分析旅行保险数据以应用我们的重采样方法，数据如下。 ? 我们有一个二分类问题。我们的目标特征是“Claim”。0是多数，1是少数。...检查y_smote的value_counts（使用重采样方法将y_train转换为y_smote） 我们将数据分为训练和测试，并将RandomOverSampler仅应用于训练数据（X_train和y_train...进行Logistic回归后， 使用RandomUnderSampler，得分提高了9.37％。 这些重采样方法的常见用法是将它们组合在管道中。...我们使用imblearn.pipeline创建一个管道，孙旭对我们的给出的策略进行处理。具有0.1采样策略的RandomOverSampler将少类提高到“ 0.1 *多数类”。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（二十五·二）

使用 Grouper 而不是 TimeGrouper 对值进行时间分组 带有一些缺失值的时间分组 Grouper 的有效频率参数 时间序列 使用 MultiIndex 进行分组 使用 TimeGrouper...和另一个分组来创建子组，然后应用自定义函数 GH 3791 使用自定义周期进行重采样 在不添加新日期的情况下重采样日内框架 重采样分钟数据 与 groupby 一起重采样 ### 重采样 重采样 文档...使用 Grouper 而不是 TimeGrouper 对值进行时间分组 带有一些缺失值的时间分组 Grouper 的有效频率参数 时间序列 使用 MultiIndex 进行分组 使用 TimeGrouper...和另一个分组来创建子组，然后应用自定义函数 GH 3791 使用自定义周期进行重采样 在不添加新日期的情况下重采样日内框架 重采样分钟数据 与 groupby 一起重采样 合并 连接 文档。...在多个进程/线程从多个进程/线程写入存储时避免不一致性 通过块对大型存储进行去重，本质上是一个递归减少操作。

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    pandas时间序列常用方法简介

    在进行时间相关的数据分析时，时间序列的处理是自然而然的事情，从创建、格式转换到筛选、重采样和聚合统计，pandas都提供了全套方法支持，用的熟练简直是异常丝滑。 ?...04 重采样 重采样是pandas时间序列中的一个特色操作，在有些连续时间记录需要按某一指定周期进行聚合统计时尤为有效，实现这一功能的函数主要是resample。...直观来看，由于此时是将6条记录结果上升为12条记录结果，而这些数据不会凭空出现，所以如果说下采样需要聚合、上采样则需要空值填充，常用方法包括前向填充、后向填充等。...这里我们结合业务实际，采取前向填充的方式，得到2小时采样结果如下： ?...关于pandas时间序列的重采样，再补充两点：1.重采样函数可以和groupby分组聚合函数组合使用，可实现更为精细的功能，具体可参考Pandas中groupby的这些用法你都知道吗一文；2.重采样过程中

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    pandas 时序统计的高级用法！

    本次介绍pandas时间统计分析的一个高级用法--重采样。以下是内容展示，完整数据、代码和500页图文可戳《pandas进阶宝典V1.1.6》进行了解。...重采样指的是时间重采样，就是将时间序列从一个频率转换到另一个频率上，对应数据也跟着频率进行变化。比如时间序列数据是以天为周期的，通过重采样我们可以将其转换为按分钟、小时、周、月、季度等等的其他周期上。...对于dataframe而言，如不想对索引重采样，可以通过on参数选择一个column列代替索引进行重采样操作。...以上可以看到，上采样的过程中由于频率更高导致采样后数据部分缺失。这时候可以使用上采样的填充方法，方法如下： 1）ffill 只有一个参数limit控制向前填充的数量。...transform()函数的使用方法可参考pandas transform 数据转换的 4 个常用技巧！ 以下对C_0变量进行采样分组内的累加和排序操作。

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    时间序列的重采样和pandas的resample方法介绍

    例如以不规则的间隔收集数据，但需要以一致的频率进行建模或分析。 重采样分类 重采样主要有两种类型: 1、Upsampling 上采样可以增加数据的频率或粒度。这意味着将数据转换成更小的时间间隔。...()方法对'index'列执行每周重采样，计算每周'C_0'列的和。...所以需要对间隙的数据进行填充，填充一般使用以下几个方法： 向前填充-前一个可用的值填充缺失的值。可以使用limit参数限制正向填充的数量。...(lambda x: x['C_1'] - x['C_0']) result = result.head(10) 使用管道方法对下采样的'C_0'和'C_1'变量进行链式操作。...重采样是时间序列数据处理中的一个关键操作，通过进行重采样可以更好地理解数据的趋势和模式。 在Python中，可以使用Pandas库的resample()方法来执行时间序列的重采样。 作者：JI

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    利用query()与eval()优化pandas代码

    简介 利用pandas进行数据分析的过程，不仅仅是计算出结果那么简单，很多初学者喜欢在计算过程中创建一堆命名「随心所欲」的中间变量，一方面使得代码读起来费劲，另一方面越多的不必要的中间变量意味着越高的内存占用...目前pandas中的query()已经进化得非常好用（笔者目前使用的pandas版本为1.1.0）。...与MultiIndex的支持 除了对常规字段进行条件筛选，query()还支持对数据框自身的index进行条件筛选，具体可分为三种情况： 「常规index」 对于只具有单列Index的数据框，直接在表达式中使用...同样从实际例子出发，同样针对「netflix」数据，我们按照一定的计算方法为其新增两列数据，对基于assign()的方式和基于eval()的方式进行比较，其中最后一列是False是因为日期转换使用coerce...策略之后无法被解析的日期会填充pd.NAT，而缺失值之间是无法进行相等比较的： # 利用assign进行新增字段计算并保存为新数据框 result1 = netflix.assign(years_to_now

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    数据处理利器pandas入门

    data.head() data.tail() 数据选择 简单的了解了上述信息之后，我们对不同的空气质量要素进行操作时就要涉及到数据的选择。...2017年1月1日全国所有观测站观测的常规要素逐小时数据，上面几个统计命令均是对每个站点每个要素进行计算。...此外，也可以对单个站点分时刻计算，比如: data['1001A'].resample('6h').mean() # 针对1001A站点，进行每6小时求平均 .resample 是重采样方法，其返回一个对象...: .apply 上面在创建时间索引时便利用了.apply 方法，对date 和 hour列分别进行了数据类型的转换，然后将两个字符串进行了连接，转换为时间。...对于 MultiIndex 的操作，同样可以使用.loc 方法，并借助 .IndexSlice 进行索引。

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    （数据科学学习手札92）利用query()与eval()优化pandas代码

    图7 2.4 对外部变量的支持 query()表达式还支持使用外部变量，只需要在外部变量前加上@符号即可： ?...图9 2.6 对Index与MultiIndex的支持 　　除了对常规字段进行条件筛选，query()还支持对数据框自身的index进行条件筛选，具体可分为三种情况： 常规index 　　对于只具有单列...同样从实际例子出发，同样针对netflix数据，我们按照一定的计算方法为其新增两列数据，对基于assign()的方式和基于eval()的方式进行比较，其中最后一列是False是因为日期转换使用coerce...策略之后无法被解析的日期会填充pd.NAT，而缺失值之间是无法进行相等比较的： # 利用assign进行新增字段计算并保存为新数据框 result1 = netflix.assign(years_to_now...图15 　　使用query()+eval()，升华pandas数据分析操作。 ---- 　　以上就是本文的全部内容，欢迎在评论区与我讨论~

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    Pandas图鉴(四)：MultiIndex

    Polars[2]是Pandas最近的转世（用Rust编写，因此速度更快，它不再使用NumPy的引擎，但语法却非常相似，所以学习 Pandas 后对学习 Polars 帮助非常大。...在其内部，它只是一个扁平的标签序列，如下图所示： 还可以通过对行标签进行排序来获得同样的groupby效果： sort_index 你甚至可以通过设置一个相应的Pandas option 来完全禁用可视化分组...MultiIndex进行排序； inplace=False，可选择执行原地操作（对单个索引不起作用，因为它是不可变的）。...一般来说，使用get_level和set_level来对标签进行必要的修正就足够了，但是如果想一次性对MultiIndex的所有层次进行转换，Pandas有一个（名字不明确的）函数rename，它接受一个...而且，尽管有所有的辅助函数，当一些棘手的Pandas函数返回列中的MultiIndex时，对初学者来说也会倍感厉害。

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    Python数据分析模块 | pandas做数据分析(二):常用预处理操作

    在数据分析和机器学习的一些任务里面,对于数据集的某些列或者行丢弃，以及数据集之间的合并操作是非常常见的. 1、合并操作 pandas.merge pandas.merge(left, right, how...如果在columns和columns上面进行join,那么indexes就会被忽略.同样,要是在indexes和indexes之间或者indexes和columns之间进行join,那么index也会被忽略...4、处理缺失值 pandas使用浮点数NaN(not a number)表示浮点和非浮点数组中的缺失数据....填充缺失值 pandas.DataFrame.fillna 使用指定的方法来填充缺失值,并且返回被填充好的DataFrame DataFrame.fillna(value=None,method=None...limit : (对于前向填充和后向填充)可以连续填充的最大数量.

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    手把手教你用Python玩转时序数据，从采样、预测到聚类丨代码

    可以根据这些数据，生成一些图表分析。 ? 当然，因为我们考虑的数据主要是时间和用电量两个维度，所以可以把其他的维度删掉。 重采样 我们先从重采样开始。...重采样意味着改变时序数据中的时间频率，在特征工程中这个技能非常有用，给监督学习模型补充一些结构。 依靠pandas进行重采样的方法类似groupby，通过下面的例子，可以更方便的理解。...首先，需要把采样周期变成每周： · data.resample() 用来重采样数据帧里的电量（kWh）那一列。 · The ‘W’ 表示我们要把采样周期变为每周（week）。...在使用Prophet之前，我们先重命名一下数据集中的每列。数据列为ds，我们要预测的值列为y。 下面的例子就是以每天为间隔的时序数列。 ? 导入Prophet，创建模型，填充数据。...LSTM对输入数据的规模很敏感，特别是在使用sigmoid或tanh激活函数时。

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    NumPy 和 Pandas 数据分析实用指南：1~6 全

    Pandas 做什么？ pandas 向 Python 引入了两个关键对象，序列和数据帧，后者可能是最有用的，但是 pandas 数据帧可以认为是绑定在一起的序列。...处理 Pandas 数据帧中的丢失数据 在本节中，我们将研究如何处理 Pandas 数据帧中的丢失数据。 我们有几种方法可以检测对序列和数据帧都有效的缺失数据。...类似地，当使用数据帧填充数据帧中的丢失信息时，也是如此。 如果使用序列来填充数据帧中的缺失信息，则序列索引应对应于数据帧的列，并且它提供用于填充该数据帧中特定列的值。...我们可以使用sort_index方法重新排列数据帧的行，以使行索引按顺序排列。 我们还可以通过将sort_index的访问参数设置为1来对列进行排序。...虽然我强调了对数据帧进行排序，但是对序列进行排序实际上是相同的。 让我们来看一个例子。

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    Pandas数据应用：天气数据分析

    Pandas 是一个强大的 Python 数据处理库，广泛应用于数据科学领域。本文将从基础到深入，介绍如何使用 Pandas 进行天气数据分析，并探讨常见问题、报错及解决方案。1....我们可以使用 Pandas 的 read_csv 函数来加载数据：import pandas as pd# 加载天气数据df = pd.read_csv('weather_data.csv')# 查看前几行数据...例如，可以使用均值填充缺失值：# 使用均值填充缺失值df['temperature'] = df['temperature'].fillna(df['temperature'].mean())# 或者删除含有缺失值的行...我们可以使用 Pandas 提供的时间序列功能来进行滚动平均、重采样等操作。2.3.1 滚动平均滚动平均可以帮助我们平滑数据，减少噪声的影响。...总结通过本文的介绍，我们了解了如何使用 Pandas 进行天气数据分析，包括加载数据、处理缺失值、转换数据类型、进行时间序列分析等内容。同时，我们也探讨了一些常见的报错及其解决方法。

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    手把手教你用Python玩转时序数据，从采样、预测到聚类丨代码

    可以根据这些数据，生成一些图表分析。 ? 当然，因为我们考虑的数据主要是时间和用电量两个维度，所以可以把其他的维度删掉。 重采样 我们先从重采样开始。...重采样意味着改变时序数据中的时间频率，在特征工程中这个技能非常有用，给监督学习模型补充一些结构。 依靠pandas进行重采样的方法类似groupby，通过下面的例子，可以更方便的理解。...首先，需要把采样周期变成每周： · data.resample() 用来重采样数据帧里的电量（kWh）那一列。 · The ‘W’ 表示我们要把采样周期变为每周（week）。...在使用Prophet之前，我们先重命名一下数据集中的每列。数据列为ds，我们要预测的值列为y。 下面的例子就是以每天为间隔的时序数列。 ? 导入Prophet，创建模型，填充数据。...LSTM对输入数据的规模很敏感，特别是在使用sigmoid或tanh激活函数时。

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    最全面的Pandas的教程！没有之一!

    对 Series 进行算术运算操作 对 Series 的算术运算都是基于 index 进行的。...我们可以用加减乘除（+ - * /）这样的运算符对两个 Series 进行运算，Pandas 将会根据索引 index，对响应的数据进行计算，结果将会以浮点数的形式存储，以避免丢失精度。 ?...你可以从一个包含许多数组的列表中创建多级索引（调用 MultiIndex.from_arrays ），也可以用一个包含许多元组的数组（调用 MultiIndex.from_tuples ）或者是用一对可迭代对象的集合...清洗数据 删除或填充空值 在许多情况下，如果你用 Pandas 来读取大量数据，往往会发现原始数据中会存在不完整的地方。...分组统计 Pandas 的分组统计功能可以按某一列的内容对数据行进行分组，并对其应用统计函数，比如求和，平均数，中位数，标准差等等… 举例来说，用 .groupby() 方法，我们可以对下面这数据表按

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    掌握Pandas库的高级用法数据处理与分析

    : [5, None, 7, 8]}df = pd.DataFrame(data)​# 填充缺失值df.fillna(method='ffill', inplace=True) # 使用前向填充print...记得根据实际情况选择合适的方法，以保证数据质量和模型效果。3. 多列操作与函数应用Pandas提供了强大的方法来对多列进行操作，并能够轻松地应用自定义函数。...pd.DataFrame(data)# 使用插值填充缺失值df.interpolate(inplace=True)print(df)使用模型填充from sklearn.impute import KNNImputer...时间序列处理Pandas提供了丰富的功能来处理时间序列数据，包括日期索引、时间重采样等：创建日期索引# 创建示例时间序列数据dates = pd.date_range(start='2022-01-01...# 按周重采样weekly_resampled = df.resample('W').mean()print(weekly_resampled)移动窗口统计# 计算滚动平均值rolling_mean =

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    Pandas时序数据处理入门

    作为一个几乎每天处理时间序列数据的人，我发现pandas Python包对于时间序列的操作和分析非常有用。 使用pandas操作时间序列数据的基本介绍开始前需要您已经开始进行时间序列分析。...因为我们的具体目标是向你展示下面这些: 1、创建一个日期范围 2、处理时间戳数据 3、将字符串数据转换为时间戳 4、数据帧中索引和切片时间序列数据 5、重新采样不同时间段的时间序列汇总/汇总统计数据 6...如果想要处理已有的实际数据，可以从使用pandas read_csv将文件读入数据帧开始，但是我们将从处理生成的数据开始。...首先导入我们将使用的库，然后使用它们创建日期范围 import pandas as pd from datetime import datetime import numpy as npdate_rng...04':'2018-01-06'] } 我们已经填充的基本数据帧为我们提供了每小时频率的数据，但是我们可以以不同的频率对数据重新采样，并指定我们希望如何计算新采样频率的汇总统计。

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