重要的一点是，pandas 和 numpy的where函数并不完全相同。我们可以得到相同的结果，但语法存在差异。Np.where还需要指定列对象。...Isin 在处理数据帧时，我们经常使用过滤或选择方法。Isin是一种先进的筛选方法。例如，我们可以根据选择列表筛选数据。...我们也可以使用melt函数的var_name和value_name参数来指定新的列名。 11. Explode 假设数据集在一个观测（行）中包含一个要素的多个条目，但您希望在单独的行中分析它们。...df.year.nunique() 10 df.group.nunique() 3 我们可以直接将nunique函数应用于dataframe，并查看每列中唯一值的数量： ?...如果axis参数设置为1，nunique将返回每行中唯一值的数目。 13. Lookup 'lookup'可以用于根据行、列的标签在dataframe中查找指定值。假设我们有以下数据： ?
条数据是重复的，删除这些数据 data[data.duplicated()] 输出： ?...# 删除重复的数据 # 这里的重复的数据是完全重复的，所有的值都是相同的， # 这里只能判断为异常数据，直接删除掉 data.drop(index=data[data.duplicated()].index...挑选1中计算到的最小值 权重=某个工作日的平均值 / 2中选出的最小值 这里的权重越大，表明当日的销售额越多。 ? 可视化： ? 这里可得出的结论：周五的销售权重最大，周日的销售权重最小。...查看Customer not informed这条数据： # 计算每个客户的购买次数，这里使用了nunique(),统计不同订单号的个数 client_data = data.groupby('Client...这里标记为-1的数据集都是异常的数据，查看下。 ? 这里结合Tableau可视化看下。 这里可以看出模型标记出来为-1数据的分成两类。
import pandas as pd# 加载数据data = pd.read_csv('customer_data.csv')然而，在实际操作中，可能会遇到一些问题：文件路径错误：确保提供的路径是正确的...缺失值处理不当：info() 可以显示每列非空值的数量。如果存在大量缺失值，需要考虑填充（如用均值、中位数等）、删除或标记为特殊类别。...可以通过 nunique() 检查分组后的唯一性。聚合函数选择不当：不同的业务场景适合不同的统计方法，如求和、计数、最大最小值等。选择不合适可能影响模型性能。...data['age'] = data['age'].astype(int)常见问题有：无效值存在：如果数据中有无法转换的值（如字符串中的字母），会引发 ValueError。应先清理异常值再进行转换。...五、总结通过以上步骤，我们能够利用 Pandas 对客户流失预测项目进行有效的数据处理和分析。当然，在实际工作中还会遇到更多复杂的情况，但掌握好基础的知识点和技巧，可以帮助我们更从容地解决问题。
数据背景为了能尽量多地使用不同的Pandas函数，我设计了一个古古怪怪但是实际中又很真实的数据，说白了就是比较多不规范的地方，等着我们去清洗。数据源是改编自一家超市的订单，文末附文件路径。...异常值：不规范的数据，如空值、重复数据、无用字段等，需要注意是否存在不合理的值，比如订单数据中存在内部测试订单、有超过200岁年龄的顾客等特别注意数据格式是否合理，否则会影响表格合并报错、聚合统计报错等问题不符合业务分析场景的数据...这里我们用Turkey's Test 方法，简单来说就是通过分位数之间的运算形成数值区间，将在此区间之外的数据标记为离群值。不清楚的同学可以知乎搜一下，这里不展开讲。...接下来，给RFM特征数据表新增字段"是否异常"，默认值为0，然后再用Tukey's Test函数把异常数据标记为1，最后只需保留值为0的数据即可。...受限于篇幅，本文仅对数据分析过程中Pandas高频使用的函数方法进行了演示，同样重要的还有整个分析过程。如果其中对某些函数不熟悉，鼓励同学多利用知乎或搜索引擎补充学习。同时也欢迎加饼干哥哥微信讨论。
df.dtypes Pandas 为 DataFrame 中的每一列分配适当的数据类型。...不允许使用索引来过滤 DataFrame，如下图： 20、数据帧过滤-按索引选择 df.iloc 以 19 里面的数据帧为例，使用 df.iloc 可以用索引： df.iloc[0] ########...df.duplicated 你可以使用 df.duplicated() 方法标记所有重复的行 df = pd.DataFrame([[1, "A"], [2,...value_counts 要查找列中每个唯一值的频率，请使用 df.value_counts() 方法： df = pd.DataFrame([[1, "A"],...与上面讨论的交叉表类似，Pandas 中的数据透视表提供了一种交叉制表数据的方法。 假如 DataFrame 如下： df = ...
df.head()将显示数据帧的前5行，使用此函数可以快速浏览数据集。 删除未使用的列 根据我们的样本，有一个无效/空的Unnamed:13列我们不需要。我们可以使用下面的函数删除它。...删除重复项 让我们使用此函数检查此数据集中的重复项。 df[df.duplicated(keep=False)] ? keep允许一些参数检查重复项。...first：除第一次出现外，将重复项标记为True。 last：将重复项标记为True，但最后一次出现的情况除外。 False：将所有副本标记为True。...这可能是由于来自数据源的错误输入造成的，我们必须假设这些值是正确的，并映射到男性或女性。...现在你已经学会了如何用pandas清理Python中的数据。我希望这篇文章对你有用。如果我有任何错误或打字错误，请给我留言。
分布分析在实际的数据分析实践中应用非常广泛，常见的有用户性别分布，用户年龄分布，用户消费分布等等。...，所以必定有重复数据。...# 查看是否有重复值 >>> df.duplicated('UserId').sum() #47681 # 数据总条目 >>> df.count() #980954 ?...分组后用count()方法虽然也能够计算分布情况，但是仅限于无重复数据的情况。...而Python这么无敌，提供了nunique()方法可用于计算含重复值的情况 >>> df.groupby('年龄分层')['UserId'].count() 年龄分层 18岁及以下 25262
接下来开始遍历视频帧进行检测，为了清楚地显示检测进度，我这里使用了tqdm，它可以在运行的命令行中显示当前的进度条。...读取当前视频帧可以使用OpenCV中VideoCapture的read()，该方法返回当前画面和读取标记，可通过标记判断是否到达视频最后一帧： # 遍历视频帧进行检测 for fr in tqdm(range...，可能存在重复或者接近的标记框位置，我们可以使用NMS（非极大值抑制）技术去除： # 使用NMS去除重复的标记框 idxs = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences,...filter_confidence, threshold_prob) 最终我们将得到去除后的索引，利用它可以得到NMS操作后的标记框坐标、置信度值、类别序号列表，可通过以下的for循环实现...多目标跟踪 通过上一节的介绍我们了解了如何使用YOLO进行目标检测，当在对视频中的多个对象进行检测时，可以看到标记框随着目标的移动而不断移动，那么如何才能确定当前帧中的对象与之前一帧中的对象是否是同一个呢
图源作者 第二个策略：专业模型 第二种策略涉及为每个段建立模型，这意味着重复训练/测试过程k次（其中k是片段数，在本例中为 3）。 专用模型。每个段被馈送到不同的模型。...我认为这是因使用简单模型（例如逻辑回归）而产生的错误认识。让我用一个例子来解释。 假设我们有一个汽车数据集，由三列组成： 汽车类型（经典或现代）； 汽车时代； 车价。...[作者图片] 这工作得很好，但是，由于我们不想被随机性愚弄，我们将重复这个过程： 对于不同的数据集； 使用不同的列来分割数据集本身； 使用同一列的不同值来定义段。...首先，我们说过我们正在使用数据集的列来分割数据集本身。这适用于分类列和具有很少值的离散数字列。对于剩余的数字列，我们必须通过分箱（binning）使它们分类。 其次，我们不能简单地使用所有的列。...对于任何一列，我只保留不太罕见（它们必须在测试集中至少有100个案例）或过于频繁（它们必须占数据集的比例不超过50%）的值。这些值中的每一个都标识数据集的一个片段。
非常类似，但更侧重于速度以及对大数据的支持。...数据读取 这里使用的数据集是来自 Kaggle 竞赛中的 Lending Club Loan Data 数据集, 该数据集包含2007-2015期间所有贷款人完整的贷款数据，即当前贷款状态 (当前，延迟...统计总结 在 Pandas 中，总结并计算数据的统计信息是一个非常消耗内存的过程，但这个过程在 datatable 包中是很方便的。...可以看到，使用 Pandas 计算时抛出内存错误的异常。 数据操作 和 dataframe 一样，datatable 也是柱状数据结构。...下面来看看如何在 datatable 和 Pandas 中，通过对 grade 分组来得到 funded_amout 列的均值： datatable 分组 %%timefor i in range(100
方式 小结 在之前的五篇系列文章中，我们对比了pandas和SQL在数据方面的多项操作。...日活计算 这里我们约定日活是指每天登录的user_id去重数，从我们的数据来看，计算方式非常简单。 ? SQL计算日活 早在系列第一篇中我们就学习过group by聚合操作。...在聚合时，使用了nunique进行去重。...(在这里也纠正一下系列第一篇文章中第6部分中的写法，np.size 是不去重的，相当于count，但又不能直接写np.nunique，所以我们采用了lambda函数的形式。...('day_x')['uid'].nunique() diff_0 = diff_0.reset_index()#groupby计数后得到的是series格式，reset得到dataframe diff
首次尝试 看一个视频就像是在快速地翻看图片，这也是使用python读取视频数据的方式。我们看到的每个"图片"都是视频的一个帧。在视频播放时，它是以每秒30帧的速度进行播放。...在视频数据中，每一帧都是一个巨大的数组。该数组通过指定数量的红、绿、蓝进行混合来告诉我们每个位置上每个像素的颜色。...等等…… 这两个图像看起来是一样的啊！但是他们为什么没有标记为匹配呢？我们可以把其中一个帧减去另外一个帧来找出不同之处。这个减法是对每个像素的红、绿、蓝的值分别做减法。...均值哈希的参数选择 我要尝试使用的哈希算法称为均值哈希（aHash）。在网上能找到很多的信息，它的处理过程一般是这样的：降低图像分辨率，转换为灰度图，然后取哈希值。...通过降低分辨率，我们可以消除噪声的影响。然而，我们冒着相邻帧可能会被标记为重复帧的风险，因为它们是相似的。通过调整分辨率可以稍稍解决这个问题。
【导读】工具包 datatable 的功能特征与 Pandas 非常类似，但更侧重于速度以及对大数据的支持。...数据读取 这里使用的数据集是来自 Kaggle 竞赛中的 Lending Club Loan Data 数据集, 该数据集包含2007-2015期间所有贷款人完整的贷款数据，即当前贷款状态 (当前，延迟...统计总结 在 Pandas 中，总结并计算数据的统计信息是一个非常消耗内存的过程，但这个过程在 datatable 包中是很方便的。...可以看到，使用 Pandas 计算时抛出内存错误的异常。 数据操作 和 dataframe 一样，datatable 也是柱状数据结构。...下面来看看如何在 datatable 和 Pandas 中，通过对 grade 分组来得到 funded_amout 列的均值： datatable 分组 %%time for i in range(100
数据读取 这里使用的数据集是来自 Kaggle 竞赛中的 Lending Club Loan Data 数据集, 该数据集包含2007-2015期间所有贷款人完整的贷款数据，即当前贷款状态 (当前，延迟...统计总结 在 Pandas 中，总结并计算数据的统计信息是一个非常消耗内存的过程，但这个过程在 datatable 包中是很方便的。...如下所示，使用 datatable 包计算以下每列的统计信息： datatable_df.sum() datatable_df.nunique()datatable_df.sd()...可以看到，使用 Pandas 计算时抛出内存错误的异常。 数据操作 和 dataframe 一样，datatable 也是柱状数据结构。...下面来看看如何在 datatable 和 Pandas 中，通过对 grade 分组来得到 funded_amout 列的均值： datatable 分组 %%timefor i in range(100
，即当前帧的开始与上一个帧的结束 标记 数据 标记 数据 … 将这个特殊字节称为标志字节（flag byte） 存在问题：当传输数据中也存在标志字节时，会和真正的帧界混淆 解决方案：当数据中存在标记字节时...，在标记前添加转义字符（这种方式解决了一部分问题，但同时也带来了一些特殊情况，当数据中包含转义字符时，又必须在转义字符前添加转义字符避免混淆） 特殊情况下传输数据内容： ESC FLAG ESC FLAG...在有线网络中极少使用，主要应用于无线网络中 检错码 只能发现错误，不能从错误中恢复，但可采用重传恢复 主要应用于局域网 ---- 码字：包含数据位和校验位的n位单元（模式） 海明距离：两个码字的海明距离指...ack=0, A1）–发送1帧，收到0帧，期望收到1帧 协议帧的差错控制 可以看到在发生错误后，由于计时器时间设置不合理，接收方收到重复帧，这种情况下接收方会发送同样的确认帧返回发送方，但不会接收当前传过来的重复帧...当序列号等于8时，有足够标记(0，1，2，3，4，5，6，7)但这也是不允许的，因为这会引发新的问题。
首次尝试 看一个视频就像是在快速地翻看图片，这也是使用python读取视频数据的方式。我们看到的每个“图片”都是视频的一个帧。在视频播放时，它是以每秒30帧的速度进行播放。...在视频数据中，每一帧都是一个巨大的数组。该数组通过指定数量的红、绿、蓝进行混合来告诉我们每个位置上每个像素的颜色。我们想看看视频中是否有多个帧出现了多次，有一个方法，就是计算我们看到的每一帧的次数。...等等…… 这两个图像看起来是一样的啊!但是他们为什么没有标记为匹配呢?我们可以把其中一个帧减去另外一个帧来找出不同之处。这个减法是对每个像素的红、绿、蓝的值分别做减法。...均值哈希的参数选择 我要尝试使用的哈希算法称为均值哈希(aHash)。在网上能找到很多的信息，它的处理过程一般是这样的：降低图像分辨率，转换为灰度图，然后取哈希值。...通过降低分辨率，我们可以消除噪声的影响。然而，我们冒着相邻帧可能会被标记为重复帧的风险，因为它们是相似的。通过调整分辨率可以稍稍解决这个问题。
Pandas分组统计 本文介绍的是pandas库中如何实现数据的分组统计： 不去重的分组统计，类似SQL中统计次数 去重的分组统计，类型SQL的统计用户数，需要去重 模拟数据1 本文案例的数据使用的是...= j: print(data.iloc[i,]) # 如果存在，打印出来这样的数据 print(j) # 重复数据的时候j值 print(...i) # 相同数据时候i值 print("没有重复数据") 果然有上述不满足要求的数据： ?...a', 'a', 'b', np.nan, 'a', 'a', np.nan] }) 分组统计方法1 直接使用groupby函数和nunique方法： ?...分步骤解释： 1、找出数据不是null的值 ? 2、统计para参数中的唯一值 ? type(df1) # df1的类型是Series型数据 3、使用from_records方法来生成数据 ?
而在4月9号改版后，除了介面中可支援的物件标记新增到1026种，也加入了标记行为的功能，可针对同一区段的多种行为重复标记。...为了缩短标注时间，魁达推出ezLabel动态影像标记平台，使用者只需上传影片至平台，先行用方框框出目标物第一次、最后一次出现在画面中的位置，再点击执行，系统就会透过深度学习提取画面特征值并与影片比对，再自动标出目标物件...沈柏均表示，能否被自动标注也取决于影像的复杂度，例如在大量机车停等红灯的场景中，目标机车就不容易被辨识，因此，在系统自动化标注完成后，需要人工复查，重新将错误标记的部份更正，但即便如此，整个标记流程还是能比传统方式快...因此，ezLabel让使用者在区段中标记行为，例如「走路」这个行为，可以用十帧画面中、被标注的人的动作变化来定义。...此外，在区段中也可重复标记不同的行为，例如一个人一边走路一边撑伞，就能在区段中同时标记「走路」与「撑伞」的行为。
5×× 5××类状态码表示客户端请求报文正确，但服务器在处理时内部发生了错误，无法返回应有的响应数据，是服务器端的“错误码”。...“502 Bad Gateway” 通常是服务器作为网关或者代理时返回的错误码，表示服务器自身工作正常，访问后端服务器时发生了错误，但具体的错误原因也是不知道的。...服务器标记资源有效期使用的头字段是Cache-Control，里面的值max-age=xxx就是资源的有效时间（与cookie的max-age不同，这里的max-age时间的计算起点是响应报文的创建时刻...废除了起始行里的版本号和错误原因短语。用索引号表示重复的字符串，还釆用哈夫曼编码来压缩整数和字符串，可以达到 50%~90% 的高压缩率。...报文头里最后 4 个字节是流标识符，也就是帧所属的“流”，接收方使用它就可以从乱序的帧里识别出具有相同流 ID 的帧序列(在 HTTP/2 连接上，虽然帧是乱序收发的，但只要它们都拥有相同的流 ID，就都属于一个流
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