准备创建播放列表 获得数据 我首先使用我已经创建的Spotify应用程序，并通过应用程序验证我们的账户。...-6dc08bcf408e 首先，我为我们两人查询了以下数据: 热门艺术家 top并且包括长期、中期和短期的曲目 以及一些保存的用户曲目(最后的50条) 我使用了下面的函数，它实际上只是组合了一组查询并生成三个数据帧...请注意，我只从长期热门歌曲中抽样了15首歌曲，并且这样做时没有设置一个随机种子，以避免每次运行代码时都得到相同的结果。在这个过程中总是使用长期喜欢的完整列表会导致播放列表重复太多。...从这个矩阵中提取出30个最高的相似度分数和相应的指标。与这些索引相对应的歌曲被放入一个数据帧中，任何重复的歌曲都被删除，并为新的播放列表绘制10首歌曲的样本。...从保存的曲目采样 当我创建播放列表时，我的目标是大约25个已知的歌曲(和25个通过推荐的新歌曲)。为了实现这一点，并在某种程度上解释前面步骤的随机性，我在最后一步用保存的采样曲目填充播放列表。
从 CSV 文件读取数据时使用高级选项 在本部分中，我们将 CSV 和 Pandas 结合使用，并学习如何使用read_csv方法读取 CSV 数据集以及高级选项。...我们学习了在导入 CSV 文件时如何使用 Pandas 提供的高级选项。...在 Pandas 数据帧中建立索引 在本节中，我们将探讨如何设置索引并将其用于 Pandas 中的数据分析。 我们将学习如何在读取数据后以及读取数据时在DataFrame上设置索引。...在本节中，我们探讨了如何设置索引并将其用于 Pandas 中的数据分析。 我们还学习了在读取数据后如何在数据帧上设置索引。 我们还看到了如何在从 CSV 文件读取数据时设置索引。...要删除多个列，我们将需要删除的列作为列表传递给drop()方法。drop()方法的所有其他参数将保持不变。 让我们看一个如何使用drop()方法消除行的示例。 在此示例中，我们将删除多行。
在这种情况下，最好使用 isin 方法，而不是单独编写值。 df[df['Tenure'].isin([4,6,9,10])][:3] ?...，函数的列表作为参数传递。...16.重置并删除原索引 在某些情况下，我们需要重置索引并同时删除原始索引。...df[['Geography','Exited','Balance']].sample(n=6).reset_index(drop=True) 17.将特定列设置为索引 我们可以将数据帧中的任何列设置为索引...在计算时间序列或元素顺序数组中更改的百分比时，它很有用。
searchsorted(a, v[, side, sorter]) 查找应插入元素以保持顺序的索引。 extract(condition, arr) 返回满足某些条件的数组元素。...searchsorted(a, v[, side, sorter]) 查找元素应插入以保持顺序的索引。 extract(condition, arr) 返回满足某些条件的数组元素。...orderstr 或 str 列表，可选 当 a 是已定义字段的数组时，此参数指定首选比较的字段顺序，第一、第二等。...注意事项 各种排序算法的特点在于它们的平均速度、最坏情况性能、工作空间大小以及它们是否稳定。稳定排序会保持具有相同键的项在相对顺序中保持一致。...顺序字符串或字符串列表，可选 当 a 是一个定义了字段的数组时，此参数指定首先比较哪些字段，其次是哪些字段等。可以将单个字段指定为字符串。
这是由于最新版本的Pandas库不再支持将缺少标签的列表传递给.loc或[]索引器。在本文中，我将分享如何解决这个错误并继续使用Pandas进行数据处理。...当我们使用列表（或其他可迭代对象）传递给.loc或[]索引器时，Pandas在查找标签时可能会遇到缺失的标签，这会导致KeyError。...这些方法通过过滤标签或重新索引DataFrame，确保只选择存在于DataFrame中的标签。在处理大量数据时，这些方法将非常有用，并且可以提高代码的鲁棒性和可读性。...请注意，上述示例代码仅演示了如何使用两种解决方法来处理KeyError错误，并根据订单号列表筛选出相应的订单数据。实际应用中，你可以根据具体的需求和数据结构进行适当的修改和调整。...需要注意的是，在Pandas中，索引器.loc和[]可以实现更灵活的选择和筛选操作，还可以使用切片操作（如df.loc[:, 'column1':'column2']）来选择连续的行或列
使用ndarrays/列表字典 在这里，我们从列表的字典中创建一个数据帧结构。 键将成为数据帧结构中的列标签，列表中的数据将成为列值。 注意如何使用np.range(n)生成行标签索引。...isin和所有方法 与前几节中使用的标准运算符相比，这些方法使用户可以通过布尔索引实现更多功能。 isin方法获取值列表，并在序列或数据帧中与列表中的值匹配的位置返回带有True的布尔数组。...当我们希望重新对齐数据或以其他方式选择数据时，有时需要对索引进行操作。 有多种操作： set_index-允许在现有数据帧上创建索引并返回索引的数据帧。...当我们按多个键分组时，得到的分组名称是一个元组，如后面的命令所示。 首先，我们重置索引以获得原始数据帧并定义一个多重索引以便能够按多个键进行分组。...NaN 65.25 -0.30 36.23 NaN 555.20 AAPL 12.44 501.53 40.32 0.84 447.59 892.45 为了保持类似于原始数据帧的列顺序
当你使用链式索引时，索引操作的顺序和类型部分地确定结果是原始对象的切片，还是切片的副本。....iloc来表示，通过明确在索引器上获取位置，并使用位置索引来选择内容。...此外，这种操作顺序 可能 明显更快，并且允许在需要时索引 两个 轴。 使用链式索引时为什么赋值会失败？ 警告 写时复制 将成为 pandas 3.0 的新默认设置。这意味着链式索引永远不会起作用。...当您使用链式索引时，索引操作的顺序和类型部分确定结果是原始对象的切片，还是切片的副本。...当您使用链式索引时，索引操作的顺序和类型部分确定结果是原始对象的切片，还是切片的副本。
在本文中，我们将重点讨论一个将「多个预处理操作」组织成「单个操作」的特定函数：pipe。 在本文中，我将通过示例方式来展示如何使用它，让我们从数据创建数据帧开始吧。...需要注意的是，管道中使用的函数需要将数据帧作为参数并返回数据帧。...： 需要一个数据帧和一列列表 对于列表中的每一列，它计算平均值和标准偏差 计算标准差，并使用下限平均值 删除下限和上限定义的范围之外的值 与前面的函数一样，你可以选择自己的检测异常值的方法。...这里需要提到的一点是，管道中的一些函数修改了原始数据帧。因此，使用上述管道也将更新df。 解决此问题的一个方法是在管道中使用原始数据帧的副本。...如果你不关心保持原始数据帧的原样，那么可以在管道中使用它。
取排名的平均值 #min 值相等时，取排名最小值 #max 值相等时，取排名最大值 #first值相等时，按原始数据出现顺序排名 ---- 索引设置 reindex() 更新index或者columns...中的其中两列：race和sex的值设置索引，race为一级，sex为二级 # inplace=True 在原数据集上修改的 adult.set_index(['race','sex'], inplace...True) reset_index() 将使用set_index()打造的层次化逆向操作 既是取消层次化索引，将索引变回列，并补上最常规的数字索引 df.reset_index() ----...([1,2,3]) df['A'].isin([1,2,3]) df.loc[df['A'].isin([5.8,5.1])]选取列A中值为5.8，5.1的所有行组成dataframe query...中的LIKE) # 使用正则表达式进行模糊匹配,*匹配0或无限次,?
当列表具有与行和列标签相同数量的元素时，此分配有效。 以下代码在每个索引对象上使用tolist方法来创建 Python 标签列表。...如果将列表传递给索引运算符，它将以指定顺序返回列表中所有列的数据帧。 步骤 2 显示了如何选择单个列作为数据帧而不是序列。 最常见的是，使用字符串选择单个列，从而得到一个序列。...当数据帧是所需的输出时，只需将列名放在一个单元素列表中。 更多 在索引运算符内部传递长列表可能会导致可读性问题。 为了解决这个问题，您可以先将所有列名保存到列表变量中。...使用布尔选择时，可以使用isin方法，但是使用索引时，只需将列表传递给.loc即可： >>> states = ['TX', 'CA', 'NY'] >>> college[college['STABBR...几乎可以在同一时间查找每个索引位置，而不管其长度如何。 更多 布尔选择比索引选择具有更大的灵活性，因为可以对任意数量的列进行条件调整。 在此秘籍中，我们使用单列作为索引。
SHAP值的基本实现 无论何时，当使用各种循环构建代码时，通常最好从最内部的循环开始向外工作。试图从外部开始构建代码，按运行顺序构建代码，容易混淆且在出现问题时更难进行故障排除。...现在，我们可以使用此方法从原始数据帧中自己选择训练和测试数据，从而提取所需的信息。 我们通过创建新的循环来完成此操作，获取每个折叠的训练和测试索引，然后像通常一样执行回归和 SHAP 过程。...然后，我们只需在循环外添加一个空列表来跟踪每个样本的 SHAP 值，然后在循环结束时将其添加到列表中。我使用 #-#-# 来表示这些新添加的内容。...因此，虽然我们正在取平均值，但我们还将获得其他统计数据，例如最小值，最大值和标准偏差： 以上代码表示：对于原始数据框中的每个样本索引，从每个 SHAP 值列表（即每个交叉验证重复）中制作数据框。...嵌套交叉验证的主要考虑因素，特别是在我们使用许多重复时，是需要花费很多时间才能运行。因此，我们将保持参数空间较小，并使用随机搜索而不是网格搜索（尽管随机搜索通常在大多数情况下表现良好）。
当你在JSON文档中有一个数组字段并将其索引到Elasticsearch时，Elasticsearch会将数组中的每个元素当作独立的值进行索引，但它不会存储数组的结构或顺序信息。...但是，列式存储并不保留原始数据的顺序，这就是为什么数组在 Elasticsearch中会丢失其原始顺序的原因。...2.2 访问数组数据 当你在脚本或查询中访问数组字段时，例如 doc['tags']，你实际上得到的是一个值列表。 即使原始数组只有一个值，你也会得到一个值列表。...2.3 数组与嵌套文档类型 Nested 尽管数组不保留顺序，但 Elasticsearch 提供了一种 nested 数据类型，可以让你索引数组中的对象，并保持它们之间的关系。...这种预处理管道非常有用，特别是当原始数据格式不适合直接索引到 Elasticsearch 时。通过使用预处理管道，我们可以在索引数据之前对其进行所需的转换或清理。
其次，它使用不透明对象范围(0，len(df))循环，然后在应用apply_tariff()之后，它必须将结果附加到用于创建新DataFrame列的列表中。...一个技巧是根据你的条件选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。 在下一个示例中，你将看到如何使用Pandas的.isin()方法选择行，然后在向量化操作中实现上面新特征的添加。...▍使用Numpy继续加速 使用Pandas时不应忘记的一点是Pandas Series和DataFrames是在NumPy库之上设计的。...但是，如何以正确的格式存储数据而无需再次重新处理？如果你要另存为CSV，则只会丢失datetimes对象，并且在再次访问时必须重新处理它。...以下是一些经验，可以在下次使用Pandas中的大型数据集时应用这些经验法则： 尝试尽可能使用矢量化操作，而不是在df 中解决for x的问题。
一批图像大约有200-500张，以缩略图列表的形式展示在客户端。...根据我们使用测试数据进行的统计GIF图表情包的尺寸大部分在200k-500k之间，批量推送的一个重要问题就是数据量太大，因此，我们希望能够在列表里展示体积较小的缩略图，用户点击后，再单独拉取原图。...在存储时，我们用一个公共的索引表，把图片中用到的颜色提取出来，组成一个调色盘，这样，在存储真正的图片点阵时，只需要存储每个点在调色盘里的索引值。...有原始数据：ABCCAABCDDAACCDB 可以看出，原始数据里只包括4个字符A,B,C,D,四个字符可以用2bit的索引来表示，0-A,1-B,2-C,3-D。...除了上面说过的字段之外，还多了一个Interlace Flag，表示帧点阵的存储方式，有两种，顺序和隔行交错，为 1 时表示图像数据是以隔行方式存放的。
有兴趣的可以公众号回复 "索引" 获取 演示原数据及 ipynb文件。 数据清洗中，我们经常需要从原始数据中通行列索引规则选择需要用于后续处理分析的数据，这便是本次的主要内容。 ?...数据清洗(通过索引选择数据) 1.索引设置 我们在使用pandas读取文件数据时，可以设定初始的索引。 这里我用之前 爬取过的 拉勾网产品经理岗位数据进行演示如下： ?...读取数据时指定索引 1.1.reindex reindex方法可以重新进行索引排序，如果某个索引值之前不存在则会引入缺失值。 ?...布尔索引 取反、contains与isin ? 布尔索引 3.删除重复数据 duplicated方法 返回 是否重复的布尔列表 ?...查看原始数据重复值情况drop_duplicates方法删除重复数据，保留一条（可选第一条或最后一条） keep = 'last' 保留最后一条 keep = 'first' 保留第一条 ?
a tolerance of 0.2, it should return True: np.allclose(array1,array2,0.2) True clip() Clip() 使得一个数组中的数值保持在一个区间内...比如，它会返回满足特定条件的数值的索引位置。...Isin () 有助于选择特定列中具有特定（或多个）值的行。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。...如果对 pivot_table( ) 在 excel 中的使用有所了解，那么就非常容易上手了。
重置并舍弃索引 很多时候你会想要重置一个DataFrame的索引，以方便使用loc或iloc属性来存取想要的数据。 给定一个DataFrame： ?...你可以使用reset_index函数来重置此DataFrame的索引并轻松存取想要的部分： ?...通过这样的方式，pandas 让你可以放心地对原始数据做任何坏坏的事情而不会产生任何不好的影响。 将字符串切割成多个列 在处理文本数据时，很多时候你会想要把一个字符串栏位拆成多个栏位以方便后续处理。...使用正则表示式选取数据 有时候你会想要依照一些规则来选取DataFrame 里头的值、索引或是栏位，尤其是在处理跟时间序列相关的数据： ?...让我们以上一小节的数据为例，在索引为时间型态的情况下，如果你想要把前3周的样本取出，可以使用first函数： ? - END -
"""用for循环计算enery cost，并添加到列表""" ... energy_cost_list = [] ... for i in range(len(df)): ......那么这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子，它是在pandas中执行的最快方法。 但是如何将条件计算应用为pandas中的矢量化运算？...一个技巧是：根据你的条件，选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。 在下面代码中，我们将看到如何使用pandas的.isin()方法选择行，然后在矢量化操作中实现新特征的添加。...在执行此操作之前，如果将date_time列设置为DataFrame的索引，会更方便： # 将date_time列设置为DataFrame的索引 df.set_index('date_time', inplace...五、使用Numpy继续加速 使用pandas时不应忘记的一点是Pandas的Series和DataFrames是在NumPy库之上设计的。并且，pandas可以与NumPy阵列和操作无缝衔接。
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