使用apply()函数对每一行或每一列应用自定义函数。 使用groupby()和transform()进行分组操作和计算。...日期特征提取（Date Feature Extraction） ： 在处理时间序列数据时，常常需要从日期中提取各种特征，如年份、月份、星期等。...Pandas允许通过多种方式（如基于索引、列名等）来合并多个DataFrame，从而实现数据的整合。...例如，对整个DataFrame进行多列的汇总： agg_result = df.agg (['mean', 'sum']) print(agg_result) 这种方式非常适合需要同时对多个列进行多种聚合操作的场景...相比之下，NumPy主要关注数值计算和科学计算问题，其自身有较多的高级特性，如指定数组存储的行优先或者列优先、广播功能以及ufunc类型的函数，从而快速对不同形状的矩阵进行计算。
Pandas 是基于 NumPy 构建的，这两大数据结构也为时间序列分析提供了很好的支持。...数据统计 ①数据排序 在处理带时间戳的数据时，如地铁刷卡数据等，有时需要将数据按照时间顺序进行排列，这样数据预处理时能更加方便，或者按照已有的索引给数据进行重新排序，DataFrame提供了这类方法。...，进行分组索引。...() 除了对单一列进行分组，也可以对多个列进行分组。...4）Pansdas是基于Numpy的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas提供了大量快速便捷地处理数据的函数和方法。
[:][m:n] DataFrame.head/tail()：访问前/后五行 整数标签的特殊情况 为了防止计算机不知道用户输入的索引是基于位置还是基于标签的，pd 整数标签的索引是基于标签的，也就是说我们不能像列表一样使用...DataFrame[-1]进行访问（仅针对整数作为索引的情况） 切片访问方法 DataFrame.loc[]访问 访问时主要采用[行索引或者条件,‘column1_name’]的方式对 DataFrame...进行切片，对行的指定要使用索引或者条件，对列的索引必须使用列名称，如果有多列，则还需要借助[]将列名称括起来。...，可以使用 pandas.DataFrame.dropna()方法删除记录或特征(默认删除含有缺失值的行，可以修改 how 参数进行调节，也可以调节 thresh 参数控制删除指定数量缺失值的行，亦可通过调节...交叉表是一种特殊的数据透视表，它仅指定一个特征作为行分组键，一个特征作为列分组键，是为交叉的意思。
图片 7.数据处理一个字段可能包含很多信息，我们可以使用以下函数对字段进行数据处理和信息抽取：map：通常使用map对字段进行映射操作（基于一些操作函数），如 df[“sub_id”] = df[“temp_id...图片 8.数据透视Dataframe有 2 种常见数据：『宽』格式，指的是每一行代表一条记录（样本），每一列是一个观测维度（特征）。...『长』格式，在这种格式中，一个主题有多行，每一行可以代表某个时间点的度量。我们会在这两种格式之间转换。melt：将宽表转换为长表。...图片 9.合并数据集我们对多个数据集Dataframe合并的时候，可能用到下列的函数（包括表关联和拼接）。merge：基于某些字段进行表关联。...图片 10.分组统计我们经常会需要对数据集进行分组统计操作，常用的函数包括：groupby：创建一个 GroupBy 分组对象，可以基于一列或多列进行分组。
常见方法 序号 方法 说明 1 df.head() 查询数据的前五行 2 df.tail() 查询数据的末尾5行 3 pandas.qcut() 基于秩或基于样本分位数将变量离散化为等大小桶 4 pandas.cut...() 基于分位数的离散化函数 5 pandas.date_range() 返回一个时间索引 6 df.apply() 沿相应轴应用函数 7 Series.value_counts() 返回不同数据的计数值...，选取单列或列子集 4 df.1oc[val1,val2] 通过标签，同时选取行和列 5 df.iloc[where] 通过整数位置，从DataFrame选取单个行或行子集 6 df.iloc[where_i...举例：判断city列的值是否为北京 df_inner['city'].isin(['beijing']) 七、分组的方法 序号 方法 说明 1 DataFrame.groupby() 分组函数 2 pandas.cut...() 根据数据分析对象的特征，按照一定的数值指标，把数据分析对象划分为不同的区间部分来进行研究，以揭示其内在的联系和规律性。
(label)的，包括行标签(index)和列标签(columns)，即行名称和列名称，可以使用df.loc[index_name,col_name]，选择指定位置的数据，其它的用法有： 1....标签的切片对象 data.loc[:,['name','salary']][:5] iloc iloc是基于位置的索引，利用元素在各个轴上的索引序号进行选择，序号超出范围会产生IndexError，...'X','Y'],['m','n','t']]) 层次化索引应用于当目标数据的特征值很多时，我们需要对多个特征进行分析。...groupby group = data.groupby(data['name']) # 根据职位名称进行分组 group 根据职位名称进行分组: 得到一个对象,我们可以去进行平均值,总和计算; 当然了可以根据多个特征进行分组，也是没有问题的； 聚合 concat(): pd.concat
从剪切板中创建DataFrame pandas中的read_clipboard()方法非常神奇，可以把剪切板中的数据变成dataframe格式，也就是说直接在excel中复制表格，可以快速转化为dataframe...') 用前一列对应位置的值替换缺失值： df.fillna(axis=1, method='ffill') 用下一行对应位置的值替换缺失值： df.fillna(axis=0, method='bfill...对连续数据进行离散化处理 在数据准备过程中，常常会组合或者转换现有特征以创建一个新的特征，其中将连续数据离散化是非常重要的特征转化方式，也就是将数值变成类别特征。...'].head() 年龄是一段连续值，如果我们想对它进行分组变成分类特征，比如（60，老人），可以用cut方法实现： import sys...glob()以任意顺序返回文件名，这就是为什么使用sort()函数对列表进行排序的原因。
从剪切板中创建DataFrame pandas中的read_clipboard()方法非常神奇，可以把剪切板中的数据变成dataframe格式，也就是说直接在excel中复制表格，可以快速转化为dataframe...') 用前一列对应位置的值替换缺失值： df.fillna(axis=1, method='ffill') 用下一行对应位置的值替换缺失值： df.fillna(axis=0, method='bfill...对连续数据进行离散化处理 在数据准备过程中，常常会组合或者转换现有特征以创建一个新的特征，其中将连续数据离散化是非常重要的特征转化方式，也就是将数值变成类别特征。...年龄是一段连续值，如果我们想对它进行分组变成分类特征，比如（60，老人），可以用cut方法实现： import sys df['ageGroup...glob()以任意顺序返回文件名，这就是为什么使用sort()函数对列表进行排序的原因。
例如, DataFrame可以在其行(axis=0)或列(axis=1)上进行分组。然后,将一个函数应用(apply)到各个分组并产生一个新值。...如果说用groupby进行数据分组,可以看做是基于行(或者说是index)操作的话,则agg函数则是基于列的聚合操作。...总结 Pandas的pivot()函数是一个非常有用的数据透视工具，可以根据指定的行、列和数值对数据进行重塑操作，方便数据分析和统计计算。通过合理使用pivot()函数，可以快速实现数据透视的功能。...on：指定重采样的列，默认为None，表示对整个DataFrame进行重采样。 level：指定重采样的行索引级别或列级别，默认为None。...示例一 【例21】对于从tushare数据库平台获取到的股票交易数据集stockdata.csv,包括股票的开盘价格,最高价格,收盘价格,最低价格,成交量等特征,股票数据采集时间为2021/01/11-
列索引 = [行业, 价格, 交易量]，名称是特征 stack: 列索引 → 行索引 列索引 (特征) 变成了行索引，原来的 DataFrame df 变成了两层 Series (第一层索引是代号，第二层索引是特征...透视表是用来汇总其它表的数据： 首先把源表分组，将不同值当做行 (row)、列 (column) 和值 (value) 然后对各组内数据做汇总操作如排序、平均、累加、计数等 这种动态将·「源表」得到想要...由于有多层索引，这时我们根据索引的 level 来分组，下面 level = 1 就是对第一层 (Year) 进行分组。...---- 多层索引中的任意个数的索引也可以用来分组，下面 level = [0,2] 就是对第零层 (Symbol) 和第二层 (Month) 进行分组。...7 总结 【合并数据表】用 merge 函数按数据表的共有列进行左/右/内/外合并。 ---- 【连接数据表】用 concat 函数对 Series 和 DataFrame 沿着不同轴连接。
loc内部可以出入表达式，返回布尔值的series iloc和loc的区别是，iloc接受的必须是行索引和列索引的位置。...iloc方法的使用，DataFrame.ilo[行索引位置，列索引位置]，传递是区间，左闭右闭 ? ?...列进行分组，获得一个group对象 # group= df.groupby(df['key1'])['data1'] #两个等价 group = df.groupby(df['key1']) #对整个...print(group.mean()) #返回每组的均值 print(group.median()) #返回每组的中位数 print(group.cumcount()) #对每个分组中的成员进行标记...，clolums：表示列分组键 func:聚合函数 fill_value :对缺失值进行填充 ?
，我们现在要增加一个新的特征，但这个新的特征是基于一些时间条件生成的，根据时长（小时）而变化，如下： ?...如果你不基于一些条件，而是可以在一行代码中将所有电力消耗数据应用于该价格：df ['energy_kwh'] * 28，类似这种。...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。...然后把这些布尔数组传递给DataFrame的.loc，将获得一个与这些小时匹配的DataFrame切片。然后再将切片乘以适当的费率，这就是一种快速的矢量化操作了。...在上面apply_tariff_isin中，我们通过调用df.loc和df.index.hour.isin三次来进行一些手动调整。如果我们有更精细的时间范围，你可能会说这个解决方案是不可扩展的。
，选取单列或列子集 4 df.1oc[val1,val2] 通过标签，同时选取行和列 5 df.iloc[where] 通过整数位置，从DataFrame选取单个行或行子集 6 df.iloc[:,where...] 通过整数位置，从DataFrame选取单个列或列子集 7 df.iloc[where_i,where_j] 通过整数位置，同时选取行和列 8 df.at[1abel_i,1abel_j] 通过行和列标签...举例：判断city列的值是否为北京 df_inner['city'].isin(['beijing']) 七、分组的方法 序号 方法 说明 1 DataFrame.groupby() 分组函数 2 pandas.cut...() 根据数据分析对象的特征，按照一定的数值指标，把数据分析对象划分为不同的区间部分来进行研究，以揭示其内在的联系和规律性。...默认会返回一个新的对象，传入inplace=True可以对现有对象进行就地修改。 2 .duplicated() 判断各行是否是重复行，返回一个布尔型Series。
可以使用标签、位置、条件等方法来选择特定的行和列。 5.缺失数据处理：Pandas具有处理缺失数据的功能，可以检测、删除或替换数据中的缺失值。...6.数据聚合和分组：Pandas可以通过分组和聚合操作对数据进行统计和汇总。它支持常见的统计函数，如求和、均值、最大值、最小值等。...8.数据的合并和连接：Pandas可以将多个DataFrame对象进行合并和连接，支持基于列或行的合并操作。...9.时间序列数据处理：Pandas对处理时间序列数据提供了广泛的支持，包括日期范围生成、时间戳索引、重采样等操作。...() # 替换缺失数据 df.fillna(value) 数据聚合和分组 # 对列进行求和 df['Age'].sum() # 对列进行平均值计算 df['Age'].mean() # 对列进行分组计算
，常用来做客户分群或价值区分 RFM模型基于一个固定时间点来做模型分析，不同时间计算的的RFM结果可能不一样 RFM模型的基本实现过程 ①设置要做计算时的截止时间节点（例如2017-5-30），用来做基于该时间的数据选取和计算...案例背景介绍 用户价值细分是了解用户价值度的重要途径，针对交易数据分析的常用模型是RFM模型 业务对RFM的结果要求 对用户做分组 将每个组的用户特征概括和总结出来，便于后续精细化运营不同的客户群体，...汇总所有数据 汇总所有数据: 将4年的数据使用pd.concat方法合并为一个完整的dataframe data_merge，后续的所有计算都能基于同一个dataframe进行，而不用写循环代码段对每个年份的数据单独计算...第1行代码使用数据框的groupby以rfm_group和year为联合对象，以会员ID会为计算维度做计数，得到每个RFM分组、年份下的会员数量 第2行代码对结果列重命名 第3行代码将rfm分组列转换为...模型是经典的一种用户分群方法，操作起来比较简单，如果数据量不是很大的时候，直接使用Excel就可以实现 RFM并不是在所有业务场景下都可以使用，一般用于零售行业（复购率相对高的行业） 使用Python的cut方法对数据进行分组
分组统计 df.groupby('ColumnName').agg({'Column1': 'mean', 'Column2': 'sum'}) 使用方式： 按照指定列进行分组，然后进行聚合统计。...合并DataFrame（基于键） pd.merge(df1, df2, on='KeyColumn', how='inner') 使用方式： 使用指定列进行合并，指定合并方式（内连接、左连接、右连接、外连接...示例： 对“Status”列进行独热编码。...使用apply函数对列进行操作 df['NewColumn'] = df['Column'].apply(lambda x: x * 2) 使用方式： 使用apply函数对某列的每个元素进行操作，可传递自定义函数...使用at和iat快速访问元素 df.at[index, 'ColumnName'] df.iat[index, columnIndex] 使用方式： 使用at和iat快速访问DataFrame中的元素。
: 将层次化的Series转换回数据框形式 append: 将一行或多行数据追加到数据框的末尾 分组 聚合 转换 过滤 groupby：按照指定的列或多个列对数据进行分组 agg：对每个分组应用自定义的聚合函数...transform：对每个分组应用转换函数，返回与原始数据形状相同的结果 rank：计算元素在每个分组中的排名 filter：根据分组的某些属性筛选数据 sum：计算分组的总和 mean：计算分组的平均值...、最大值、累积乘积 数据清洗 dropna: 丢弃包含缺失值的行或列 fillna: 填充或替换缺失值 interpolate: 对缺失值进行插值 duplicated: 标记重复的行 drop_duplicates...将一列的数据类型转换为指定类型 sort_values: 对数据框按照指定列进行排序 rename: 对列或行进行重命名 drop: 删除指定的列或行 数据可视化 pandas.DataFrame.plot.area...: 用于展开窗口的操作 at_time, between_time: 在特定时间进行选择 truncate: 截断时间序列
Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。...对 Series 进行算术运算操作 对 Series 的算术运算都是基于 index 进行的。...Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。...分组统计 Pandas 的分组统计功能可以按某一列的内容对数据行进行分组，并对其应用统计函数，比如求和，平均数，中位数，标准差等等… 举例来说，用 .groupby() 方法，我们可以对下面这数据表按...'Company' 列进行分组，并用 .mean() 求每组的平均值： 首先，初始化一个DataFrame： ?
下面举两个例子 特征值寻找 只需要给定一个数据集，Dython 将自动找到哪些特征是分类特征，哪些特征是数值特征，计算每个特征之间的相关关联度量，并将其绘制为易于阅读的热图，所有这一切都是用一行完成的...identify_columns_by_type()可快速选择数据集中具有指定数据类型的字段 one_hot_encode()可快速对数组进行「独热编码」 split_hist()则可以快速绘制分组直方图...，帮助用户快速探索数据集特征分布 nominal nominal子模块包含了一些进阶的特征相关性度量功能 associations()可以自适应由连续型和类别型特征混合的数据集，并自动计算出相应的Pearson...子模块包含了诸多对机器学习模型进行性能评估的工具 ks_abc() 对二元分类器的正负分布执行 Kolmogorov-Smirnov 检验，然后找到最佳阈值，即能够实现最佳类别分离的阈值。...boltzmann_sampling()从对提供的数字进行玻尔兹曼采样 weighted_sampling()从对所提供数字的加权采样 4最后 Dython的主要目的是实现各种功能的简易可读性，但是在性能上面稍有欠缺
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