笔者在使用LogisticRegression模型进行预测时,报错 Traceback (most recent call last): File “D:/软件(学习)/Python/MachineLearing/taitannike/train.py”, line 55, in predicted_np = clf.predict(test_np) File “D:\Python\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\linear_model\base.py”, line 281, in predict scores = self.decision_function(X) File “D:\Python\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\linear_model\base.py”, line 257, in decision_function X = check_array(X, accept_sparse=‘csr’) File “D:\Python\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py”, line 573, in check_array allow_nan=force_all_finite == ‘allow-nan’) File “D:\Python\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py”, line 56, in _assert_all_finite raise ValueError(msg_err.format(type_err, X.dtype)) ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float64’). Age False
报错显示“输入值中包含空值,无穷值或超出dtype('float64')的范围!”,但明明已经填充缺失值了。
时间增量是时间之间的差异,以不同的单位表示,例如天、小时、分钟、秒。它们可以是正数也可以是负数。
在数据统计中,经常需要进行一些范围操作,这些范围我们可以称之为一个window 。Pandas提供了一个rolling方法,通过滚动window来进行统计计算。
---- 概述 pandas是基于Numpy构建的,让处理数据、分析数据和可视化数据都会变得更加简单,官网Pandas.正如官网所说: pandas is an open source, BSD-licensed library providing high-performance, easy-to-use data structures and data analysis tools for the Python programming language. Pandas 数据结构 pandas中最主要的数
缺少值的条目将被赋予值NaN,是Not a Number的缩写。这些NaN值始终为float64 dtype。 要选择NaN条目,可以使用pd.isnull(),pd.notnull()
import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame Series的排序 s1 = Series(np.random.rand(10)) s1 0 0.324583 1 0.528829 2 0.922022 3 0.050265 4 0.069271 5 0.447179 6 0.595703 7 0.518557 8 0.695466 9 0.6
Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。 本文介绍了Pandas的基础用法 Github: https://github.com/yingzk/pandas_learning 本
滑动窗口的处理方式在实际的数据分析中比较常用,在生物信息中,很多的算法也是通过滑动窗口来实现的,比如经典的质控软件Trimmomatic, 从序列5'端的第一个碱基开始,计算每个滑动窗口内的碱基质量平均值,当滑动窗后的平均碱基质量值小于给定阈值时,去除该窗口以及之后的剩余碱基,以此达到去除低质量碱基的目的。
大多数情况下,pandas 使用 Numpy 数组、Series 或 DataFrame 里某列的数据类型。Numpy 支持 float、int、bool、timedelta[ns]、datetime64[ns],注意,Numpy 不支持带时区信息的 datetime。
在这里,我们讨论了与 pandas 数据结构共同的许多基本功能。首先,让我们创建一些示例对象,就像我们在 10 分钟入门 pandas 部分中所做的那样:
1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 4 df = pd.DataFrame({ 5 'key1': [4, 5, 3, np.nan, 2], 6 'key2': [1, 2, np.nan, 4, 5], 7 'key3': [1, 2, 3, 'j', 'k'] 8 }, index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e']) 9 print(df) 10 print(df['
.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } .dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; }
.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; }
尝试比较不同长度的 Index 或 Series 对象将引发 ValueError:
numpy.nan适用于 NumPy 数据类型。使用 NumPy 数据类型的缺点是原始数据类型将被强制转换为np.float64或object。
不管是为 pandas 对象应用自定义函数,还是应用其它第三方函数,都离不开以下三种方法。用哪种方法取决于操作的对象是 DataFrame 或 Series ,是行或列,还是元素。
在数据处理中,Pandas会将无法解析的数据或者缺失的数据使用NaN来表示。虽然所有的数据都有了相应的表示,但是NaN很明显是无法进行数学运算的。
许多教程中的数据与现实世界中的数据之间的差异在于,真实世界的数据很少是干净和同构的。特别是,许多有趣的数据集缺少一些数据。为了使事情变得更复杂,不同的数据源可能以不同的方式标记缺失数据。
第01章 Pandas基础 第02章 DataFrame运算 第03章 数据分析入门 第04章 选取数据子集 第05章 布尔索引 第06章 索引对齐 第07章 分组聚合、过滤、转换 第08章 数据清理 第09章 合并Pandas对象 第10章 时间序列分析 第11章 用Matplotlib、Pandas、Seaborn进行可视化
pandas 提供了用于内存分析的数据结构,这使得使用 pandas 分析大于内存数据集的数据集有些棘手。即使是占用相当大内存的数据集也变得难以处理,因为一些 pandas 操作需要进行中间复制。
1.重新索引 如果reindex会根据新索引重新排序,不存在的则引入缺省: In [3]: obj = Series([4.5,7.2,-5.3,3.6], index=["d","b","a","c"]) In [4]: obj Out[4]: d 4.5 b 7.2 a -5.3 c 3.6 dtype: float64 In [6]: obj2 = obj.reindex(["a","b","c","d","e"]) In [7]: obj2 Out[7]: a -5.3 b
reindex() 是 pandas 里实现数据对齐的基本方法,该方法执行几乎所有功能都要用到的标签对齐功能。 reindex 指的是沿着指定轴,让数据与给定的一组标签进行匹配。该功能完成以下几项操作:
在真实的数据中,往往会存在缺失的数据。pandas在设计之初,就考虑了这种缺失值的情况,默认情况下,大部分的计算函数都会自动忽略数据集中的缺失值,同时对于缺失值也提供了一些简单的填充和删除函数,常见的几种缺失值操作技巧如下
你可能希望取一个对象并重新索引其轴,使其标签与另一个对象相同。虽然这个操作的语法虽然冗长但简单,但它是一个常见的操作,因此reindex_like() 方法可用于简化此操作:
如果数据中有很多NaN的值,存储起来就会浪费空间。为了解决这个问题,Pandas引入了一种叫做Sparse data的结构,来有效的存储这些NaN的值。
pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
Pandas 数据操作 import pandas as pd Series索引 ser_obj = pd.Series(range(5), index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']) ser_obj.head() a 0 b 1 c 2 d 3 e 4 dtype: int32 行索引 # 行索引 ser_obj['a'] #等同描述ser_obj[0] 0 切片索引可以按照默认索引号,也可以按照实际索引值 # 切片索引(按索引号) ser_obj[
1、NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包。它是pandas等其他各种工具的基础。 2、NumPy的主要功能:
import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame 重新索引 重新索引不会改变原数据 行索引 Series.reindex DF.reindex() 列索引 通过columns关键字指定 obj = pd.Series([4.5, 7.2, -5.3, 3.6], index=['d', 'b', 'a', 'c']) obj d 4.5 b 7.2 a -5.3 c 3.6 dty
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Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集,基于NumPy构建,提供了 高级数据结构 和 数据操作工具,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
什么属于pandas或numpy ,或两者,或其他什么? 如果我们检查一下pandas代码:
本节介绍 Pandas 基础数据结构,包括各类对象的数据类型、索引、轴标记、对齐等基础操作。首先,导入 NumPy 和 Pandas:
Pandas 是python的一个数据分析包,最初由AQR Capital Management于2008年4月开发,并于2009年底开源出来,目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护,属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此,pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据(panel data)和python数据分析(data analysis)。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语,在Pandas中也提供了panel的数据类型。
字符串数据处理 Pandas中提供了字符串的函数,但只能对字符型变量进行使用 通过str方法访问相关属性 可以使用字符串的相关方法进行数据处理 函数名称 | 说明 | - | contains() | 返回表示各str是否含有指定模式的字符串 replace() | 替换字符串 lower() | 返回字符串的副本,其中所有字母都转换为小写 upper() | 返回字符串的副本,其中所有字母都转换为大写 split() | 返回字符串中的单词列表 strip() | 删除前导和后置空格 join() |
import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame s1 = Series([1,2,3],index=['A','B','C']) s1 A 1 B 2 C 3 dtype: int64 s2 = Series([4,5,6,7],index=['B','C','D','E']) s2 B 4 C 5 D 6 E 7 dtype: int64 # Series相加(
Series 与 DataFrame 支持大量计算描述性统计的方法与操作。这些方法大部分都是 sum()、mean()、quantile() 等聚合函数,其输出结果比原始数据集小;此外,还有输出结果与原始数据集同样大小的 cumsum() 、 cumprod() 等函数。这些方法都基本上都接受 axis 参数,如, ndarray.{sum,std,…},但这里的 axis 可以用名称或整数指定:
import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame 主要内容 填充值处理 fill_value 翻转功能r 广播机制 apply和applymap 排名和排序 重复标签 汇总和统计 填充值处理 使用add方法,填入fill_value参数,添加指定元素 翻转参数,用r实现 add/radd sub/rsub div/rdiv floor/rfloor mul/rmul pow/rpow df1 = pd.D
numpy的np.nanmax和np.array([1,2,3,np.nan]).max()的区别(坑)
在东经126,北纬9的附近的小黑点就是最大值所在,格点数据放大看确实有点奇形怪状 还有对应的argmin,用法差不多就不多介绍了
本文将会讲解Pandas中基本的数据类型Series和DataFrame,并详细讲解这两种类型的创建,索引等基本行为。
Series类型由一组数据及与之相关的数据索引组成,Series类型可以由如下类型创建:
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