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12 种高效 Numpy 和 Pandas 函数为你加速分析

Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据，如 SQL 表或 Excel 表； 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据； 带有行/列标签的任意矩阵数据（同构类型或者是异构类型...Pandas 擅长处理的类型如下所示： 容易处理浮点数据和非浮点数据中的 缺失数据（用 NaN 表示）； 大小可调整性: 可以从 DataFrame 或者更高维度的对象中插入或者是删除列； 显式数据可自动对齐...read_csv(nrows=n) 大多数人都会犯的一个错误是，在不需要.csv 文件的情况下仍会完整地读取它。...Isin () 有助于选择特定列中具有特定（或多个）值的行。...，基于 dtypes 的列返回数据帧列的一个子集。

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加速数据分析，这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护航

Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据，如 SQL 表或 Excel 表； 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据； 带有行/列标签的任意矩阵数据（同构类型或者是异构类型...Pandas 擅长处理的类型如下所示： 容易处理浮点数据和非浮点数据中的 缺失数据（用 NaN 表示）； 大小可调整性: 可以从 DataFrame 或者更高维度的对象中插入或者是删除列； 显式数据可自动对齐...read_csv(nrows=n) 大多数人都会犯的一个错误是，在不需要.csv 文件的情况下仍会完整地读取它。...Isin () 有助于选择特定列中具有特定（或多个）值的行。...，基于 dtypes 的列返回数据帧列的一个子集。

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    NumPy、Pandas中若干高效函数！

    Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据，如SQL表或Excel表； 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据； 带有行/列标签的任意矩阵数据（同构类型或者是异构类型）； 其他任意形式的统计数据集...Pandas 擅长处理的类型如下所示： 容易处理浮点数据和非浮点数据中的 缺失数据（用 NaN 表示）； 大小可调整性: 可以从DataFrame或者更高维度的对象中插入或者是删除列； 显式数据可自动对齐...read_csv(nrows=n) 大多数人都会犯的一个错误是，在不需要.csv文件的情况下仍会完整地读取它。...Isin()有助于选择特定列中具有特定（或多个）值的行。...，基于dtypes的列返回数据帧列的一个子集。

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    加速数据分析，这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护

    Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据，如 SQL 表或 Excel 表； 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据； 带有行/列标签的任意矩阵数据（同构类型或者是异构类型...Pandas 擅长处理的类型如下所示： 容易处理浮点数据和非浮点数据中的 缺失数据（用 NaN 表示）； 大小可调整性: 可以从 DataFrame 或者更高维度的对象中插入或者是删除列； 显式数据可自动对齐...read_csv(nrows=n) 大多数人都会犯的一个错误是，在不需要.csv 文件的情况下仍会完整地读取它。...Isin () 有助于选择特定列中具有特定（或多个）值的行。...，基于 dtypes 的列返回数据帧列的一个子集。

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    panda python_12个很棒的Pandas和NumPy函数，让分析事半功倍

    它返回在特定条件下值的索引位置。这差不多类似于在SQL中使用的where语句。请看以下示例中的演示。  ...Pandas非常适合许多不同类型的数据：  具有异构类型列的表格数据，例如在SQL表或Excel电子表格中  有序和无序(不一定是固定频率)的时间序列数据。  ...具有行和列标签的任意矩阵数据(同类型或异类)  观察/统计数据集的任何其他形式。实际上，数据根本不需要标记，即可放入Pandas数据结构。  ...以下是Pandas的优势：  轻松处理浮点数据和非浮点数据中的缺失数据(表示为NaN)  大小可变性：可以从DataFrame和更高维的对象中插入和删除列  自动和显式的数据对齐：在计算中，可以将对象显式对齐到一组标签... dframe.apply(fn)  2. copy()  Copy()函数用于创建Pandas对象的副本。

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    小试牛刀：用SQL玩转R数据框

    让SQL飞一会儿 技多不压身，跨界融合更是对十八般武艺的一种考验，SQL是一种技能，一样可以在R的舞台上展示独特的魅力，一起看看SQL处理数据的长袖有怎么样的舞艺。...1，介绍主角 SQL 是结构化查询语句，是一种数据库查询和程序设计语言。数据分析从业者的主要技能之一，普及程度不低于R语言。当我们用R语言处理数据：检索，排序，筛选的时候怎觉得力不从心。...怎样用SQL来处理R中的数据呢？用SQL的优势来武装R的数据处理更能锦上添花，鱼和熊掌兼得。当然我们可以引用R中的sqldf包，让SQL在R飞起，处理数据就这么简单。...对比二者同结果操作的不同之处，在比较中提升学习的效率。time is money！！！...TRUE) 输出结果： 3.6，UNION ALL 取两个集合的交集 student_dframe1dframe[1:3,] #重复利用数据框 前3行 R5 dframe

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    读Python数据分析基础之Excel读写与处理

    有些时候，我们并不需要 Excel 文件中的所有行，特别是数据量很大但是我们只关心满足一定条件的数据。例如，可能只需要包含一个特定的词数值的那些行，或者只需要那些与一个具体日期相关联的行数据。...基于列标题选取特定列，一种方式是在数据框名称后面的方括号中将列名以字符串方式列出。...另外一种方式是使用 loc 函数。如果使用 loc 函数，那么需要在列标题列表前面加上一个冒号和一个逗号，表示你想为这些特定的列保留所有行。...，里面提供了xlrd、xlwt进行读写处理以及对应的pandas库进行读写和处理，本篇笔记基本覆盖了第三章的重点内容，缩减了一些例子，在处理的部分都是用pandas库进行，书中还提供了xlrd、xlwt...下一章进入数据库的内容，数据库也是数据分析师经常要操作的工具。之后在可视化部分中还会经常用到pandas，读取数据后进行可视化是很美好的事。

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    【R语言经典实例3】计算基本统计量

    某个变量中的一个缺失值就有可能导致函数返回NA结果，甚至可能造成计算机在计算过程中报错： > x <- c(0,1,1,2,3,NA) > mean(x) [1] NA > sd(x) [1] NA 虽然...) [1] 1.4 > sd(x, na.rm=TRUE) [1] 1.140175 mean函数和sd函数能巧妙地处理数据框数据，自动将数据框中的每一列认为是不同的变量，并对每列数据分别进行计算。...下面的例子展示了mean和sd函数对有三列的数据框的计算结果： > print(dframe) small mediumbig 1 0.6739635 10.526448...0.5844025 0.9920281 0.8135498 注意，mean和sd函数都会返回3个值，每个数值对应着对数据框中一列数据的计算结果（一般地，R软件会以一个包含三个元素的向量返回结果，其中每个元素的...names属性由数据框中各个列的名称得来）。

    2.1K20

    机器学习项目：建立一个酒店推荐引擎

    在本文中，我们的目标是为在Expedia上搜索和预定酒店的用户创建最佳的酒店推荐。...我们将此问题建模为多类别的分类问题，并构建SVM和决策树集成的方法，根据用户的搜索细节，预测用户可能预定酒店的簇（cluster）。 数据 数据是匿名的，几乎所有字段都是数字格式。...pd.read_csv（'destinations.csv.gz'） df= df.sample（frac= 0.01，random_state= 99） df.shape （241179,24） EDA 目标是根据用户搜索中的信息预测用户将预订哪个...数据非常好地分布在所有100个簇上，并且数据是偏态的。 特征工程 日期时间，签入日期和签出日期列不能直接使用，我们将从中提取年份和月份。...没有列与hotel_cluster线性相关，这意味着对特征之间的线性关系建模的方法可能不适合该问题。

    90220

    OpenNi2 USB协议命令解码+Python读取码流

    奥比中光的相机是通过Type-C连接的，目前直接获得码流的SDK是OpenNi2，但是哇，这个SDK是13年就不维护了。年久失修吗？不，宝刀未老！...上面是编译过后的py脚本，下面是未编译前 我们就使用这个库的openni2的的接口。 里面包装了很多的C++方法 我们就看一个方法就好，大概就知道实现方法啦！...，可以看到输的正确 输出了 接口就是这样的 上面的输出信息来看这个地方（我写的） 在设备管理器也可以看到，深度相机 rgb是UVC实现 调用rgb相机 出流 接下来的是来着与论坛的硬货。...具体实现在protocol.c中，命令类型定义在protocol.h中。...3.OpenNI图像传输 OpenNI支持IR/DEPTH/RGB传输，协议与UVC类似，OpenNI 12字节头部信息定义： 其中PACKAGE TYPE定义： 根据USB工作模式，在USB3.0

    1.3K10

    疫情这么严重，还不待家里学Numpy和Pandas？

    ], [5,6,7,8], [9,10,11,12] ]) #获取行号是0，列号是2的元素a[0,2] a[0,2] #获取第一行,0前面要加逗号，不然打印类型出来 a[:,0]...'] salesDf['商品名称'] #通过列表来选择某几列的数据 salesDf[['商品名称','销售数量']] #通过切片功能，获取指定范围的列 salesDf.loc[:,'购药时间':'销售数量...(5) #有多少行，多少列 salesDf.shape #查看每一列的数据类型 salesDf.dtypes 2.数据清洗 1)选择子集(本案例不需要选择子集) subSalesDf=salesDf.loc...值 2）在pandas中，将缺失值表示为NA，表示不可用not available。.../pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.dropna.html #删除列（销售时间，社保卡号）中为空的行 #how='any' 在给定的任何一列中有缺失值就删除

    2.6K41

    Pandas vs Spark：获取指定列的N种方式

    无论是pandas的DataFrame还是spark.sql的DataFrame，获取指定一列是一种很常见的需求场景，获取指定列之后可以用于提取原数据的子集，也可以根据该列衍生其他列。...由于Pandas中提供了两种核心的数据结构：DataFrame和Series，其中DataFrame的任意一行和任意一列都是一个Series，所以某种意义上讲DataFrame可以看做是Series的容器或集合...当方括号内用一个列名组成的列表时，则意味着提取结果是一个DataFrame子集； df.loc[:, 'A']：即通过定位符loc来提取，其中逗号前面用于定位目标行，此处用:即表示对行不限定；逗号后面用于定位目标列...：Spark中的DataFrame每一列的类型为Column、行为Row，而Pandas中的DataFrame则无论是行还是列，都是一个Series；Spark中DataFrame有列名，但没有行索引，...在Spark中，提取特定列也支持多种实现，但与Pandas中明显不同的是，在Spark中无论是提取单列还是提取单列衍生另外一列，大多还是用于得到一个DataFrame，而不仅仅是得到该列的Column类型

    11.5K20

    8 个 Python 高效数据分析的技巧

    一行代码定义List 定义某种列表时，写For 循环过于麻烦，幸运的是，Python有一种内置的方法可以在一行代码中解决这个问题。 ? 下面是使用For循环创建列表和用一行代码创建列表的对比。...具体来说，map通过对列表中每个元素执行某种操作并将其转换为新列表。在本例中，它遍历每个元素并乘以2，构成新列表。请注意，list()函数只是将输出转换为列表类型。...，就像map一样，但它通过比较每个元素和布尔过滤规则来返回原始列表的一个子集。...在Pandas中，删除一列或在NumPy矩阵中求和值时，可能会遇到Axis。...但它不按某个指定的主键合并，而是根据相同的列名或行名合并。 ? Pandas Apply pply是为Pandas Series而设计的。

    2.7K20

    pandas基础：使用Python pandas Groupby函数汇总数据，获得对数据更好地理解

    标签：Python与Excel, pandas 在Python中，pandas groupby()函数提供了一种方便的方法，可以按照我们想要的任何方式汇总数据。...注意，在read_cvs行中，包含了一个parse_dates参数，以指示“Transaction Date”列是日期时间类型的数据，这将使以后的处理更容易。...图3 实际上，我们可以使用groupby对象的.agg()方法将上述两行代码组合成一行，只需将字典传递到agg()。字典键是我们要处理的数据列，字典值（可以是单个值或列表）是我们要执行的操作。...在元组中，第一个元素是类别名称，第二个元素是属于特定类别的子集数据。因此，这是拆分步骤。 我们也可以使用内置属性或方法访问拆分的数据集，而不是对其进行迭代。...例如，属性groups为我们提供了一个字典，其中包含属于给定组的行的组名（字典键）和索引位置。 图12 要获得特定的组，简单地使用get_group()。

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    8个Python高效数据分析的技巧。

    1 一行代码定义List 定义某种列表时，写For 循环过于麻烦，幸运的是，Python有一种内置的方法可以在一行代码中解决这个问题。下面是使用For循环创建列表和用一行代码创建列表的对比。...Lambda表达式是你的救星！Lambda表达式用于在Python中创建小型，一次性和匿名函数对象， 它能替你创建一个函数。...具体来说，map通过对列表中每个元素执行某种操作并将其转换为新列表。 在本例中，它遍历每个元素并乘以2，构成新列表。 （注意！...在Pandas中，删除一列或在NumPy矩阵中求和值时，可能会遇到Axis。...但它不按某个指定的主键合并，而是根据相同的列名或行名合并。 ? 7 Pandas Apply Apply是为Pandas Series而设计的。

    2.3K10

    业界 | 用Python做数据科学时容易忘记的八个要点！

    ，非常类似于map，但它通过将每个元素与布尔过滤规则进行比较来返回原始列表的子集。...Linspace是在指定的范围内返回指定个数的间隔均匀的数字。所以给定一个起始值和终止值，并指定返回值的个数，linspace将根据你指定的个数在NumPy数组中划好等分。...在Pandas中删除列或在NumPy矩阵中对值进行求和时，可能会遇到这问题。...我记得我最喜欢的解释是这个： df.shape (# of Rows, # of Columns) 从Pandas的dataframe调用shape属性时会返回一个元组，其中第一个值表示行数，第二个值表示列数...如果你不熟悉也没关系，Series在很大程度上与NumPy中的阵列（array）非常相似。 Apply会根据你指定的内容向列或行中的每个元素发送一个函数。

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