Python语言，对其它的语言友好度都不是很高，那么，我们就非常的有必要将Python深入的了解一下，本系列文章的目的就是为了让大家对于Python有个更加直观的了解，并且要使用Python做很多的小应用...fruits列表中取出一个水果名称，并打印出来。...如果要遍历字典的值，可以使用values()方法： 如果要同时遍历键和值，可以使用items()方法： 结合range()函数使用： range()函数常与for循环结合使用，用于生成一个整数序列。...通过 for 循环，可以简洁地处理集合中的每个元素，执行特定的操作。 例如：可以用 for 循环遍历列表来处理一系列数据，遍历字符串进行字符分析，遍历字典来处理键值对。...结合 range () 函数，还能方便地进行计数循环。 在实际生产生活中，for 循环具有重要意义。在数据分析中，可以遍历数据集的每一行或每一列进行数据清洗和分析。
Json 数据类型 操作 字典的创建 通过 {} + kv 来创建 通过dict()来创建字典对象(两种方式) 过zip()创建字典对象 通过fromkeys创建值为空的字典 # 字典(类比Json...字典中元素的删除，可以使用 del() 方法；或者 clear() 删除所有键值对； pop() 删除指定键值对，并返回对应的“值对象 a = {'name': 'TimePause', 'age':...，数组长度为8 a = {} a["name"]="比尔" 我们要把”name”=”比尔”这个键值对放到字典对象a中， 首先第一步需要计算键”name”的散列值。...如果不为空，则将这个 bucket 的键对象计算对应散列值，和我们的散列值进行比较， 如果相等。则将对应“值对象”返回。 如果不相等，则再依次取其他几位数字，重新计算偏移量。...，Python对集合也提供了并集、交集、差集等运算 a = {1, 2, 3} b = {3, 4, 5} print("求并集: ", a | b) print("求并集: ", a.union(b)
本文将向您展示如何获取多次重复交叉验证的SHAP值，并结合嵌套交叉验证方案。对于我们的模型数据集，我们将使用波士顿住房数据集，并选择功能强大但不可解释的随机森林算法。 2. SHAP实践 2.1....在Python中，字典是强大的工具，这就是我们将用来跟踪每个样本在每个折叠中的SHAP值。 首先，我们决定要执行多少次交叉验证重复，并建立一个字典来存储每个重复中每个样本的SHAP值。...这是通过循环遍历数据集中的所有样本并在我们的空字典中为它们创建一个键来实现的，然后在每个样本中创建另一个键来表示交叉验证重复。...该数据框将每个交叉验证重复作为行，每个 X 变量作为列。我们现在使用相应的函数和使用 axis = 1 以列为单位执行计算，对每列取平均值、标准差、最小值和最大值。然后我们将每个转换为数据框。...它涉及在我们正常的交叉验证方案（这里称为“外循环”）中取出每个训练折叠，并使用训练数据中的另一个交叉验证（称为“内循环”）来优化超参数。
使用索引 使用.loc与.iloc 查询数据集 分类和汇总数据 对列进行操作 指定数据类型 数据清洗 数据可视化 一、安装与数据介绍 pandas的安装建议直接安装anaconda，会预置安装好所有数据分析相关的包...之前已经使用Pandas Python库导入了CSV文件，并首先查看了数据集的内容。...五、查询数据集 现在我们已经了解了如何根据索引访问大型数据集的子集。现在，我们继续基于数据集列中的值选择行以查询数据。例如，我们可以创建一个DataFrame仅包含2010年之后打过的比赛。...接下来要说的是如何在数据分析过程的不同阶段中操作数据集的列。...还可以创建其他类型的图，如条形图： ? 而关于使用matplotlib进行数据可视化的相关操作中，还有许多细节性的配置项，比如颜色、线条、图例等。这些就都留到以后再说。
一、实验目的与要求 （1）通过本次实验，学生应掌握Python中创建空集合、集合中增加元素的方法，以及集合的并、交、差运算； （2）掌握字典创建的基本方法，能实现字典键值对的增加、删除、修改、查询等常见操作...请选择合适的数据结构（推荐使用列表或字典）存储如表所示的好友通讯录信息，并通过字符串提示用户对好友通讯录信息进行增、删、改、查操作，输入数字1进行好友添加，输入数字2删除好友，输入数字3和4分别进行好友信息修改和查询...四、实验结果分析与体会 通过本次实验，掌握了Python中创建空集合、集合中增加元素的方法，以及集合的并、交、差运算；字典创建的基本方法，能实现字典键值对的增加、删除、修改、查询等常见操作...集合的基本操作包括添加元素、删除元素、求交集、求并集等。字典是一种键值对的数据结构，可以用来存储和查找数据。创建字典可以使用花括号{}或者dict()函数，注意字典中的键必须是不可变类型。...字典的基本操作包括添加键值对、删除键值对、修改键值对、查找键值对等。 遍历字典时可以使用for循环遍历字典中的键值对，也可以只遍历键或者值。
创建一个 Series 的基本语法如下： ? 上面的 data 参数可以是任意数据对象，比如字典、列表甚至是 NumPy 数组，而index 参数则是对 data 的索引值，类似字典的 key。...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。 ?...以及用一个字典来创建 DataFrame： ? 获取 DataFrame 中的列 要获取一列的数据，还是用中括号 [] 的方式，跟 Series 类似。...在 DataFrame 中缺少数据的位置， Pandas 会自动填入一个空值，比如 NaN或 Null 。...取结果的方式：inner 代表交集；Outer 代表并集。
注意他们之间的使用区别并在不同情况下选取合适的序列 一、序列是什么 序列是一种数据存储方式，用来存储一系列的数据。 在内存中，序列就是一块用来存放多个值的连续的内存空间。...Json 数据类型 操作 字典的创建 通过 {} + kv 来创建 通过dict()来创建字典对象(两种方式) 过zip()创建字典对象 通过fromkeys创建值为空的字典 # 字典(类比Json)...字典中元素的删除，可以使用 del() 方法；或者 clear() 删除所有键值对； pop() 删除指定键值对，并返回对应的“值对象 a = {'name': 'TimePause', 'age':...因此，不要在遍历字典的同时进行字典的修改 键必须可散列 数字、字符串、元组，都是可散列的 如果是自定义对象, 需要支持下面三点: (1) 支持 hash() 函数 (2) 支持通过 __eq__(...，Python对集合也提供了并集、交集、差集等运算 a = {1, 2, 3} b = {3, 4, 5} print("求并集: ", a | b) print("求并集: ", a.union(b)
75%：四分之三分位数 max：最大值 mean：均值 1.2.2 id id属性是用于分配给每个患者的唯一编号进行跟踪使用，对此于模型使用过程中无用，可进行删除操作 代码 # 删除id列 data.drop...代码 # 为方便对比，创建一个1行2列的画布,figsize设置画布大小 fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5),) # 提供关于它的唯一值以及每个值的计数的信息...() 结果 1.3.2.2 SelectKBest and F_Classif 使用sklearn中的feature_selection库中SelectKBest函数进行特征选择，参数中的score_func...y值存入字典，然后根据不同的y切分数据，各自存入一个列表，这些列表存于字典ys # 统计y的种类，并计算概率，再切分训练数据 ys = {} for y in count_y.keys...)的先验概率，再切分训练数据 # 计算先验概率并对应y值存入字典，然后根据不同的y切分数据，各自存入一个列表，这些列表存于字典ys # 统计y的种类，并计算概率，再切分训练数据
for 变量名 in 容器: 变量名是列表的元素 注意：item 和 i 是不同的，遍历容器的时候使用 item 而在计数循环的时候使用 i / index。...其他的方法还有很多，但是我们要注意的是内存的使用。 只有把不可变的数据类型构建成可变的数据类型（list），才能解决对不可变数据（str）进行频繁修改会产生大量的垃圾的问题。...散列：对键进行哈希运算，确定在内存中的存储位置，每条数据存储无先后顺序。...# 创建字典 字典名 = {键1：值1，键2：值2} 字典名 = dict (可迭代对象) # 转换为字典的格式要求：可迭代对象中的元素必须能够"一分为二"。...语句 # 删除元素： del 字典名[键] 注意：字典不能使用索引和切片操作。 因为字典是根据哈希运算的结果进行存储的，是一种用空间换时间的设计理念。
如果您尝试使用相等运算符对缺失值进行计数并对布尔列求和，则每个数字将得到零： >>> (college_ugds_ == np.nan).sum() UGDS_WHITE 0 UGDS_BLACK...sum方法对每个学院的True值进行计数。...更多 为了更好地了解对象数据类型的列与整数和浮点数之间的区别，可以修改这些列中每个列的单个值，并显示结果的内存使用情况。...看一下MENONLY列，在数据字典中似乎只包含 0/1 值。 导入时该列的实际数据类型意外地为float64。 这样做的原因是碰巧缺少值，用np.nan表示。 没有整数表示丢失的值。...用sort_values替代nlargest 前两个秘籍的工作原理类似，它们以略有不同的方式对值进行排序。 查找一列数据的顶部n值等同于对整个列进行降序排序并获取第一个n值。
集合(set) Python中，集合(set)是一组key的集合，其中key不能重复。可以通过列表、字典或字符串等创建集合，或通过“{}”符号进行创建。...，比如差集、交集、补集、并集等，例如如下集合： A = {1,2,3} B = {3,4,5} A，B的差集，即集合A的元素去除AB共有的元素： A – B {1, 2} A，B的并集，即集合A与集合...字典本身是无序的，可以通过方法keys和values取字典键值对中的键和值，如下所示： dict1.keys() ['Nick', 'Lily', 'Mark'] dict1.values() [...； 循环结构用于处理可以迭代的对象，这种结构通过循环可迭代的对象，然后对每一个对象执行程序并产生结果。...此外，也可通过continue、pass对循环进行控制。
pop我们在括号内不输入元素的索引值 #那么默认就是删除最后一个元素 #但是现在我们这里的字典的话使用删除的方法的时候我们一定要在括号内加上要删除的键值对的键 在列表中对元素进行删除的时候使用pop我们在括号内不输入元素的索引值...然后我们i遍历这个列表打印每一个值 ''' 我们将d.values写到for循环的条件中 我们先进行d.values的编译，然后生成了一个列表，这个列表里面存着的就是这个字典里面的数据 然后i进行这个列表的遍历...这个元组内的元素下标为0就是键，1就是键指向的数据 那么我们就可以利用循环将这个格式进行输出 利用索引值将键值队的格式表现出来： #键值对存在列表中 #对于这个循环来说，i存放的数据是键值对的数据，键值对输出的格式是...，每次都指向着不同的元组，就是指向不同的键值对 那么所以说i种存在两个值，就是键和键指向的值 那么我们就利用元组的拆包的操作 将键值对这两个值存在我们创建的两个变量中 a就是存储键 b就是存储值了 那么我们利用循环...6} 集合中每个数据都是唯一的 那么出现的两个3和两个4最后都只保留了一个 要遵循集合的规则 至此，我们的数据类型就学完了 运算符的优先级 赋值元素符就是左右两边的内容进行指定的算术运算再将结果赋值给左边的变量
) 四、DataFrame的使用 1、创建DataFrame pd.DataFrame(data, index, columns) python data是数据，可以输入ndarray，或者是字典...除此之外，还可以使用函数reset_index()重置数据集的index为0开始计数的数列。...6、缺失值(NaN)处理 查找NaN 可以使用isnull()和notnull()函数来查看数据集中是否存在缺失数据，在该函数后面添加sum()函数来对缺失数量进行统计。...除此之外，还可以使用count()函数对非NaN数据进行统计计数。...df['col_name'].unique() #查看某列唯一值数量 df['col_name'].nunique() #以某列对数据集进行排序 df.sort_values(by = 'col_name
缺失值有时可能表示数据集中的基础特征，因此人们经常创建一个新的二进制列，该列与具有缺失值的列相对应，以记录数据是否缺失。 对于分类列，Nan可以将值视为自己的类别！...已删除Name列，因为该列中的Nan值太多（缺少10k以上）。同样，在确定动物的结局方面，这似乎不是一个非常重要的特征。...注意：在NoteBook中，堆叠了train和test列，然后进行了预处理以避免基于测试集上的train set标签进行标签编码（因为这将涉及维护编码标签到实际值的字典） 。...可以在此处进行堆栈和处理，因为没有数字列（因此无需进行插补），并且每列的类别数是固定的。实际上，绝对不能这样做，因为它可能会将某些数据从测试/验证集中泄漏到训练数据中，并导致模型评估不准确。...例如如果数字列中缺少值，例如age 并决定使用平均值来推算该平均值，则平均值应仅在训练集合（而不是堆叠的训练测试有效集合）上计算，并且该值也应用于推算验证和测试集中的缺失值。
它可以采用不同类型的输入数据，例如字典、列表、ndarray等。在创建DataFrame对象之后，您可以使用各种方法和函数对数据进行操作、查询和分析。...数据过滤和选择：使用条件语句和逻辑操作符可以对DataFrame中的数据进行过滤和选择。数据排序：使用sort_values()方法可以对DataFrame进行按列排序。...接下来，我们使用groupby()方法对产品进行分组，并使用agg()方法计算每个产品的销售数量和总销售额。...我们还使用除法运算符计算了每个产品的平均价格，并将其添加到DataFrame中。 最后，我们打印了原始的DataFrame对象和计算后的销售数据统计结果。...这个示例展示了使用pandas.DataFrame()函数进行数据分析的一个实际应用场景，通过对销售数据进行分组、聚合和计算，我们可以得到对销售情况的一些统计指标，进而进行业务决策和分析。
当通过列表字典来创建 DataFrame 时，每个字典通常代表一行数据，字典的键（key）对应列名，而值（value）对应该行该列下的数据。如果每个字典中键的顺序不同，pandas 将如何处理呢？...列顺序：在创建 DataFrame 时，pandas 会检查所有字典中出现的键，并根据这些键首次出现的顺序来确定列的顺序。...缺失值处理：如果某些字典缺少某些键，则相应地，在结果 DataFrame 中该位置将被填充为 NaN（Not a Number），表示缺失值。...这是因为减少了内部必须进行以匹配、排序和填充缺失值等操作。...在个别字典中缺少某些键对应的值，在生成的 DataFrame 中该位置被填补为 NaN。
{}或者set()来创建集合，但是空的集合只能用set()来创建，{}这样子是创建一个空字典 使用集合这种数据集类型主要是为了去除重复元素 去重： students=['a','b','a','d...&b 字典 字典中的元素是使用键值对存储的，通过键来访问，而不是通过下标和偏移量 使用{}来创建字典 students={'ali':2204,'bob':3445} 位运算 位运算符：<...可用 对数据分组进行计算，比如计算分组的平均数等 有点类似于数据库中的groupby计算，涉及至少两列数据，用法有两种(例 要对列A根据列B进行分组并计算平均值) 1....对整个dataframe进行groupby，然后访问列A的mean() >>>data.groupby(['B'])['A'].mean() dataframe中axis的意义 这里有一篇博客说的很详细...使用0值表示沿着每一列或行标签\索引值向下执行方法 使用1值表示沿着每一行或者列标签模向执行对应的方法 定位符合某个条件的数据(在处理缺失数据时十分有用) data.loc[行条件，列条件]
pdgl = pd.read_csv('game_logs.csv')gl.head() 我们总结了一些重要的列，但是如果你想查看所有的列的指南，我们也为整个数据集创建了一个数据字典： 我们可以使用...这是因为数据块对存储数据框中的实际值进行了优化，BlockManager class 负责维护行、列索引与实际数据块之间的映射。它像一个 API 来提供访问底层数据的接口。...让我们创建一个原始数据框的副本，然后分配这些优化后的数字列代替原始数据，并查看现在的内存使用情况。 虽然我们大大减少了数字列的内存使用量，但是从整体来看，我们只是将数据框的内存使用量降低了 7%。...category 类型在底层使用整数类型来表示该列的值，而不是原始值。Pandas 用一个单独的字典来映射整数值和相应的原始值之间的关系。当某一列包含的数值集有限时，这种设计是很有用的。...然而，正如我们前面提到那样，我们经常没有足够的内存来表示数据集中所有的值。如果一开始就不能创建数据框，那么我们该怎样使用内存节省技术呢？ 幸运的是，当我们读取数据集时，我们可以制定列的最优类型。
、$、%、^，等等，因为特殊字符不会告诉任何有关数据的信息。 数据在某些列中可能缺少值。确保使用NA或完整列的平均值或中位数来填充它们。...要创建数据，可以按照下面的工作簿进行操作，其中有三张工作表将加载到Python中： 图9 load_workbook()函数接受文件名作为参数，并返回一个workbook对象wb，它代表文件。...可以在下面看到它的工作原理： 图15 已经为在特定列中具有值的行检索了值，但是如果要打印文件的行而不只是关注一列，需要做什么？ 当然，可以使用另一个for循环。...另一个for循环，每行遍历工作表中的所有列；为该行中的每一列填写一个值。...然而，如果有字典，则需要使用save_book_as()函数，将二维字典传递给bookdict，并指定文件名： 图29 注意，上述代码中不会保留字典中数据的顺序。
也可以在创建Series的时候为值直接创建索引。 b、通过字典的形式来创建Series。 （3）获取Series中的值 通过索引的方式选取Series中的单个或一组值。...（2）创建DataFrame： 最常用的一种方法是直接传入一个等长列表或numpy数组组成的字典： 结果DataFrame会自动加上索引（添加方法与Series一样），且全部列会被有序排列。...3、算数运算和数据对齐 （1）Series 与Series之间的运算 将不同索引的对象进行算数运算，在将对象进行相加时，如果存在时，则结果的索引就是该索引的并集，而结果的对象为空。...obj.rank() (2)DataFrame数据结构的排序和排名 按索引值进行排列，一列或多列中的值进行排序，通过by将列名传递给sort_index. 5、缺失数据处理 （1）滤出缺失数据 使用data.dropna...也可以给fillna函数一个字典，就可以实现对不同的列填充不同的值。 Df.fillna({1:0.5,3:-1})——1列的缺失值用0.5填充，3列的缺失值用-1填充。
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