python pandas重采样适用于bin开始和bin宽度 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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Pandas 对数值进行分箱操作的4种方法总结对比

来源：DeepHub IMBA本文约1500字，建议阅读5分钟我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。...在本文中，我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。...编写处理的代码，因此它仅适用于 bin 很少的情况。...bins：标量序列：定义允许非均匀宽度的 bin 边缘。 labels：指定返回的 bin 的标签。必须与上面的 bins 参数长度相同。...series 索引是指每个 bin 的区间范围，其中方括号 [ 和圆括号 ) 分别表示边界值是包含的和不包含的。返回series 的值表示每个 bin 中有多少条记录。

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Pandas 对数值进行分箱操作的4种方法总结对比

在本文中，我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。...1、between & loc Pandas .between 方法返回一个包含 True 的布尔向量，用来对应的 Series 元素位于边界值 left 和 right[1] 之间。...编写处理的代码，因此它仅适用于 bin 很少的情况。...bins：标量序列：定义允许非均匀宽度的 bin 边缘。 labels：指定返回的 bin 的标签。必须与上面的 bins 参数长度相同。...series 索引是指每个 bin 的区间范围，其中方括号 [ 和圆括号 ) 分别表示边界值是包含的和不包含的。返回series 的值表示每个 bin 中有多少条记录。

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Pandas 对数值进行分箱操作的 4 种方法

使用 Pandas 的between 、cut、qcut 和 value_count离散化数值变量。...在本文中，我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。...1、between & loc Pandas .between 方法返回一个包含 True 的布尔向量，用来对应的 Series 元素位于边界值 left 和 right 之间。...编写处理的代码，因此它仅适用于 bin 很少的情况。...bins：标量序列：定义允许非均匀宽度的 bin 边缘。 labels：指定返回的 bin 的标签。必须与上面的 bins 参数长度相同。

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数据科学|Pandas 对数值进行分箱操作的 4 种方法

在本文中，我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。...1、between & loc Pandas .between 方法返回一个包含 True 的布尔向量，用来对应的 Series 元素位于边界值 left 和 right 之间。...编写处理的代码，因此它仅适用于 bin 很少的情况。...bins：标量序列：定义允许非均匀宽度的 bin 边缘。 labels：指定返回的 bin 的标签。必须与上面的 bins 参数长度相同。...边界值的 bins 列表和一个包含相应 bin 标签的标签列表。

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【译】用于时间序列预测的Python环境

让我们开始吧。为什么是Python？ Python是一种通用的解释性编程语言（不同于R或Matlab）。主要是因为语言的重点在于可读性，所以学习和使用很容易。...pandas pandas 库提供了Python中加载和处理数据的高性能工具。...重采样、下采样和聚集等重采样方法 statsmodels statsmodels库提供统计建模的工具。...重采样方法估计一个不可视的数据模型的性能，特别是TimeSeriesSplit。 Python环境安装本节将为您提供有关设置Python环境，并将之用于进行时间序列预测的一般建议。...我建议你使用与安装SciPy一样的方法来安装scikit-learn：查阅安装scikit-learn的说明，但仅适用于使用Python pip包管理器安装。

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CentOS安装Python3详细教程 | 一步步指南

安装开发工具和依赖包安装编译Python所需的开发工具和依赖项：sudo yum groupinstall "Development Tools" -ysudo yum install gcc openssl-devel...# 激活虚拟环境source my_project_env/bin/activate# 在虚拟环境中安装包pip install django pandas numpyhttp://www.chanpinxuanchuan.com...# 退出虚拟环境deactivate⚠️ 常见问题解决问题：找不到python3命令解决方案：创建符号链接sudo ln -s /usr/local/bin/python3.12 /usr/bin/python3...命令而不是python来明确使用Python 3重要系统工具可能依赖Python 2，不要删除系统自带的Python 2为每个项目使用独立的虚拟环境使用pip freeze > requirements.txt...保存项目依赖定期更新Python版本以获得安全补丁和新功能

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用于时间序列预测的Python环境

让我们开始吧。为什么是Python？ Python是一种通用的解释性编程语言（不同于R或Matlab）。主要是因为语言的重点在于可读性，所以学习和使用很容易。...pandas pandas 库提供了Python中加载和处理数据的高性能工具。...重采样、下采样和聚集等重采样方法 statsmodels statsmodels库提供统计建模的工具。...重采样方法估计一个不可视的数据模型的性能，特别是TimeSeriesSplit。 Python环境安装本节将为您提供有关设置Python环境，并将之用于进行时间序列预测的一般建议。...我建议你使用与安装SciPy一样的方法来安装scikit-learn：查阅安装scikit-learn的说明，但仅适用于使用Python pip包管理器安装。

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数值数据的特征工程

在固定宽度方案中，该值是自动或自定义设计的，可将数据分割为离散的bin-它们也可以线性缩放或指数缩放。...请注意，bin宽度呈指数增长，因此，在1000–9999的情况下，bin宽度为O（10000），而0–9为O（10）。取计数的日志以从计数映射到数据的bin。...import pandas as pd #map the counts to quantiles (adaptive binning) views_adaptive_bin = pd.qcut(views...下面的代码利用了诸如pandas，scipy和numpy之类的数据科学框架来演示幂转换，并使用Plotly.py框架对交互式绘图进行可视化。...缩放特征的常用方法包括最小-最大缩放，标准化和L²标准化。以下是python的简要介绍和实现。

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类别不均衡问题之loss大集合：focal loss, GHM loss, dice loss 等等

解决不均衡问题一般从两方面入手：数据层面：重采样，使得参与迭代计算的数据是均衡的；模型层面：重加权，修改模型的 loss，在 loss 计算上，加大对少样本的 loss 奖励。 1....数据层面的重采样关于数据层面的重采样，方式都是通过采样，重新构造数据分布，使得数据平衡。一般常用的有三种：欠采样；过采样； SMOTE。 1....SMOTE：一种近邻插值，可以降低过拟合风险，但它是适用于回归预测场景下，而 NLP 任务一般是离散的情况。 ...if self.reduction == "mean": return loss.mean() 总结本文主要讨论了类别不均衡问题的解决办法，可分为数据层面的重采样及模型...的代码仅为逻辑参考，完整的代码及相关参考论文都在： https://github.com/shuxinyin/NLP-Loss-Pytorch 转自：PaperWeekly 最近文章 EMNLP 2022 和

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NLP类别不均衡问题之loss大集合

来源：PaperWeekly本文约2300字，建议阅读9分钟本文主要讨论了类别不均衡问题的解决办法，可分为数据层面的重采样及模型 loss 方面的改进。...解决不均衡问题一般从两方面入手：数据层面：重采样，使得参与迭代计算的数据是均衡的；模型层面：重加权，修改模型的 loss，在 loss 计算上，加大对少样本的 loss 奖励。 1....数据层面的重采样关于数据层面的重采样，方式都是通过采样，重新构造数据分布，使得数据平衡。一般常用的有三种：欠采样；过采样； SMOTE。 1....SMOTE：一种近邻插值，可以降低过拟合风险，但它是适用于回归预测场景下，而 NLP 任务一般是离散的情况。 ... if self.reduction == "mean": return loss.mean() 总结本文主要讨论了类别不均衡问题的解决办法，可分为数据层面的重采样及模型

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数据科学 IPython 笔记本 7.14 处理时间序列

时间间隔（interval）和时间段：引用特定开始和结束点之间的时间长度；例如，2015 年。...重采样，平移和窗口化使用日期和时间作为索引，来直观地组织和访问数据的能力，是 Pandas 时间序列工具的重要组成部分。...时间序列数据的一个常见需求，是以更高或更低的频率重采样。...我们可以通过将数据重采样到更粗糙的网格，来获得更多见解。...以下代码指定了窗口的宽度（我们选择了 50 天）和窗口内的高斯宽度（我们选择了 10 天）： daily.rolling(50, center=True, win_type=

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动手学Zeppelin数据挖掘生产力怪兽

可以点击段落右上角的设置按钮，可以添加段落标题，改变字体大小，改变段落宽度等。 ?...三，Zeppelin和markdown Zeppelin支持markdown解释器，在paragragh的开始使用 %md标记将使用markdown解释器。下面是一个示范。...四，Zeppelin和Shell Zeppelin支持Shell解释器，在paragragh的开始使用 %sh标记将使用shell解释器。下面是一个示范。...五，Zeppelin和Python Zeppelin支持Python解释器，在paragragh的开始使用 %python标记将使用python解释器。下面是一个示范。...另外，还可以调用Zeppelin提供的z.show(df)来对Pandas中的DataFrame进行可视化。

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干货推荐 | 掌握这几点，轻松玩转 Bokeh 可视化（项目实战经验分享）

从上述图表来看，我们看到到达延迟几乎正态分布，右侧有轻微的正偏斜或重尾。当然，其实有更简单的方法可以在 Python 中创建基本直方图，比如可以使用几行 matplotlib 代码完成相同的结果。...CDS 是一个专门用于绘图的对象，包括数据以及多个方法和属性。 CDS 允许我们为图形添加注释和交互性，并且可以从pandas 的 dataframe 构建。...下面是制作数据集的完整代码，该函数接收我们想要包括的航空公司列表，要绘制的最小和最大延迟，以及以分钟为单位的指定 bin 宽度。...为了练习，我们将添加两个额外的控件：一个 Slider，用于选择直方图的 bin 宽度;一个 RangeSlider，用于设置要显示的最小和最大延迟。...从这个项目中，我们可以总结出几个关键点，以适用于许多类似的数据科学项目：在开始数据科学任务（Bokeh 或其他任何东西）之前，拥有适当的框架/结构至关重要。

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【干货】在Python中构建可部署的ML分类器

文中以“红酒质量预测”作为二分类实例进行讲解，一步步构建二分类器并最终部署使用模型，事先了解numpy和pandas的使用方法能帮助读者更好地理解本文。...由于数据框架，矩阵和阵列操作都涉及到，所以在任何ml模型设计中，我们总是需要numpy和pandas。...df["quality_bin"] = np.zeros(df.shape[0]) df["quality_bin"] = df["quality_bin"].where(df["quality"]>=...由于数据实例的数量较少，所以我们将进行过采样。但重要的是，过采样应该总是只在训练数据上进行，而不是在测试/验证数据上进行。现在，我们将数据集划分为模型构建的训练和测试数据集。...现在我们有588个劣质和531个优质的样本。仍有267个质量差和213个质量好的样本用于测试。然后就该对训练数据进行重新采样来平衡它，这样模型就不会出现偏差。

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干货：可视化项目实战经验分享，轻松玩转Bokeh（建议收藏）

从上述图表来看，我们看到到达延迟几乎正态分布，右侧有轻微的正偏斜或重尾。当然，其实有更简单的方法可以在 Python 中创建基本直方图，比如可以使用几行 matplotlib 代码完成相同的结果。...CDS 是一个专门用于绘图的对象，包括数据以及多个方法和属性。CDS 允许我们为图形添加注释和交互性，并且可以从pandas 的 dataframe 构建。...下面是制作数据集的完整代码，该函数接收我们想要包括的航空公司列表，要绘制的最小和最大延迟，以及以分钟为单位的指定 bin 宽度。...为了练习，我们将添加两个额外的控件：一个 Slider，用于选择直方图的 bin 宽度;一个 RangeSlider，用于设置要显示的最小和最大延迟。...从这个项目中，我们可以总结出几个关键点，以适用于许多类似的数据科学项目：在开始数据科学任务（Bokeh 或其他任何东西）之前，拥有适当的框架/结构至关重要。

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pandas高级操作：list 转df、重采样

文章目录 list转数据框（Dataframe） pandas读取无头csv 重新采样 pandas 读取 excel list转数据框（Dataframe） # -*- coding:utf-8 -*...- # /usr/bin/python # 字典转数据框（Dataframe） from pandas.core.frame import DataFrame a=[1,2,3,4]#列表a b=[...DataFrame(c)#将字典转换成为数据框 print(data) # 将包含不同子列表的列表转换为数据框 a=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]#包含两个不同的子列表[1,2,3,4]和[...5,6,7,8] data=DataFrame(a)#这时候是以行为标准写入的 print(data) pandas读取无头csv import pandas as pd df = pd.read_csv

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使用spaCy处理PDF和Word文档的技术指南

它输出清洁的结构化数据，创建spaCy的Doc对象，可访问带标签的文本跨度（如章节或标题），并将表格数据转换为pandas.DataFrame。安装⚠️ 此包需要Python 3.10或更高版本。...它们暴露布局扩展属性以及data属性，包含转换为pandas.DataFrame的表格数据。...._.tables: # 令牌位置和边界框 print(table.start, table.end, table._.layout) # 内容的pandas.DataFrame...= DocBin(docs=docs, store_user_data=True)doc_bin.to_disk("....headingSpan | None最接近跨度的标题Span._.datapandas.DataFrame | None表格跨度的提取数据PageLayout数据类属性类型描述page_noint页码（从1开始

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一日一学--如何对数值型特征进行分桶

分桶的数量和宽度可以根据业务领域的经验来指定，但也有一些常规的做法：等距分桶。...容器宽度呈指数增长，从O（10）、O（100）到O（1000）和以上。要从计数映射到bin，取计数的log值。对数变换是处理具有重尾分布的正数的有力工具。...（重尾分布在尾部范围内的概率比高斯分布的概率大）。它将分布在高端的长尾压缩成较短的尾部，并将低端扩展成较长的头部。...等频分桶对于等频分桶，也称为按分位数分桶，为了计算分位数和映射数据到分位数箱，我们可以使用 Pandas 库。...pandas.DataFrame.quantile 和 pandas.Series.quantile 用于计算分位数。pandas.qcut 将数据映射到所需数量的分位数。

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原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

同时 .plot 也是 Pandas DataFrame 和 series 对象的属性，提供了 Matplotlib 可用的一小部分绘图功能。...探索和可视化数据了，开始吧折线图 plot 默认图就是折线图，它在 x 轴上绘制索引，在 y 轴上绘制 DataFrame 中的其他数字列。...让我们绘制一个折线图，看看微软在过去 12 个月的表现如何： df.plot(y='MSFT', figsize=(9,6)) Output: figsize 参数接受两个参数，以英寸为单位的宽度和高度...宽度和高度的默认值分别为 6.4 和 4.8。通过提供列名列表并将其分配给 y 轴，我们可以从数据中绘制多条线。...首先，我们需要按月末重新采样数据，然后使用 mean() 方法计算每个月的平均股价。

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【Python篇】深入挖掘 Pandas：机器学习数据处理的高级技巧

在【Python篇】详细学习 pandas 和 xlrd：从零开始我们讲解了Python中Pandas模块的基本用法，本篇将对Pandas在机器学习数据处理的深层次应用进行讲解。...第二部分：时序数据处理 Pandas 对时间序列数据的支持非常强大，尤其适用于金融数据、股票分析、气象数据等需要处理时间的场景。...我们可以使用 Pandas 的时间序列工具进行索引、重采样、平滑处理等。...2.1 时间索引与重采样 Pandas 提供了非常灵活的时间索引，支持将字符串转换为日期格式，并使用 resample() 函数进行时间重采样。...# 创建时间索引 df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) df.set_index('Date', inplace=True) # 按月份重采样并计算平均值 df_monthly

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