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《python数据分析与挖掘实战》笔记第3章

2) 比例相对数:将同一总体内不同部分的数值进行对比,表明总体内各部分的比例关 系。如人口性别比例、投资与消费比例等。...3) 比较相对数:将同一时期两个性质相同的指标数值进行对比,说明同类现象在不同 空间条件下的数量对比关系。如不同地区商品价格对比,不同行业、不同企业间某项指标对 比等。...(2)标准差 标准差度量数据偏离均值的程度 (3) 变异系数 变异系数度量标准差相对于均值的离中趋势 变异系数主要用来比较两个或多个具有不同单位或不同波动幅度的数据集的离中趋势。...只要两个变量具有严格单调的函数关系,那么它们就是完全Spearman相关的,这与Pearson 相关不同,Pearson相关只有在变量具有线性关系时才是完全相关的。...skew() 样本值的偏度(三阶矩) Pandas kurt() 样本值的峰度(四阶矩) Pandas describe() 给出样本的基本描述(基本统计量如均值、标准差等) Pandas corr

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使用pandas分析1976年至2010年的美国大选的投票数据

我会从不同的角度来处理这些数据,试图了解人们是如何投票的。 我将使用pandas库进行数据分析和可视化,因此这也是使用pandas的函数和方法的良好实践。...在分析中有一些多余的列。例如state_fips、state_cen和state_ic代表什么可能不是很确定,但它们可以作为一个指示器或状态的唯一值。 我们可以通过检查和比较这些列中的值来确认。...president.state_fips.nunique() 51 对于特定的州,这些列中的值是相同的: president[president.state == 'Alabama'][['state_fips...office列仅表示这是总统选举,因此它包含一个惟一的值(US President)。version和notes列也没有任何用处。 我们可以使用Pandas的drop函数来删除这些列。...我使用了pandas内置的绘图函数来绘制结果。它比使用Matplotlib的pyplot接口更简单,但是对plot的控制较少。 除了1996年和2012年,参加投票的人数一直在稳步增加。

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    带你和Python与R一起玩转数据科学: 探索性数据分析(附代码)

    图表绘制 在这个章节中我们要看一看在Python/Pandas和R中的基本的绘图制表功能。然而,还有其它如ggplot2(http://ggplot2.org/)这样绘图功能更强大语言包可以选择。...你可以比较出在Pandas中绘制三条连续变量线型图是多么容易,而用R的基础绘图绘制相同的图代码是多么冗长。我们至少需要三个函数调用,先是为了图形和线,然后还有图的标注,等等。...R 我们已经了解到在R中我们可以用max函数作用于数据框的列上以得到列的最大值。额外的,我们还可以用which.max来得到最大值的位置(等同于在Pandas中使用argmax)。...在R语言中,我们要采用不同的方法。我们将使用函数quantile()来得到四分位间距从而判断离群值的临界值。...因为我们已经从Python章节中知道了结果,让我们只对新病率找出离群国家,如此一来我们要再次绘制之前的图。 ? 离群比例: ? ? 让我们从中得到一个数据框,只包含离群的国家信息。 ?

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    【机器学习数据预处理】数据准备

    将同一总体内不同部分的数值对比,表明总体内各部分的比例关系。   ④ 比较相对数。将同一时期两个性质相同的指标数值对比,说明同类现象在不同空间条件下的数量对比关系。   ⑤ 计划完成程度相对数。...Pandas库的corr()方法可计算出列与列、变量与变量之间的成对相关系数,但不包括空值。...属性内容重复   属性内容重复是指数据中存在一个或多个属性名称不同,但数据完全相同。...牛顿插值法也是多项式插值,但采用了另一种构造插值多项式的方法,与拉格朗日插值相比,具有承袭性和易于变动节点的特点。...主键合并数据   主键合并即一个或多个键将两个数据集的行连接起来,如果两张包含不同字段的表含有同一个主键,那么可以根据相同的主键将两张表拼接起来,结果集列数为两张标的列数和减去连接键的数量,如图所示。

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    Python数据分析与实战挖掘

    相似但更为丰富 使用时如果使用中文无法正常显示,需要作图前手动指定默认字体为中文,如SimHei Pandas python下最强大的数据分析和探索工具。...同样的投入在不同的地方产生不同的收益。...绘制二维条形直方图 boxplot 绘制箱型图 Pandas plot(logy=True) 绘制y轴的对数图形 Pandas plot(yerr=error) 绘制误差条形图 Pandas 《贵阳大数据培训中心...》 interpolate 一维、高维插值,如拉格朗日、样条插值等 Scipy unique 去除重复 Pandas/Numpy isnull 判断是否为空 Pandas notnull 判断是否非空...一维、高维插值,如拉格朗日、样条插值等 Scipy unique 去除重复 Pandas/Numpy isnull 判断是否为空 Pandas notnull 判断是否非空 Pandas PCA 主成分分析

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    Python 数学应用(二)

    我们可以看到这里,我们抽样数据的分布与正态分布曲线的预期分布非常接近: 图 4.2:从均值为 5,比例为 3 的正态分布中绘制的数据的直方图,并叠加了预期密度 工作原理… 正态分布具有以下公式定义的概率密度函数...这意味着 pandas 将从 CSV 文件中的行号推断索引。如果数据是由整数索引的,这种行为是可取的,但如果数据是由时间或日期索引的,情况可能不同。...Pandas Series对象(DataFrame中的列)支持丰富的比较运算符,如等于、小于或大于(在本示例中,我们使用了大于运算符)。...describe 方法创建一个新的 DataFrame,其中列标题与原始对象相同,每行包含不同的描述性统计: descriptive = df.describe() 我们还计算了峰度并将其添加到我们刚刚获得的新...检验统计量是从具有最少元素的样本的秩的总和生成的。从这里开始,像往常一样,我们为零假设生成一个p值,即两个总体具有相同分布的假设。

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    如何用 Python 和 Pandas 分析犯罪记录开放数据?

    这里我们使用的是 Pandas 中的 value_counts 函数。它可以帮助我们自动统计某一列中不同类别出现的次数,而且还自动进行排序。为了显示的方便,我们只要求展示前10项内容。...好了,我们来绘制一下抢劫犯罪数量变化趋势折线图。 Pandas 的 plot 函数,默认状态下,就是绘制折线图。因此我们不需要加入参数。...因为考虑犯罪,不能只看绝对数值,还要看相对比例。我这里给你提供一个数据源,请你参考它,进行比例数值计算,修正上面的折线图。 下面,我们比较一下,不同月份之间,是否有明显的抢劫犯罪发生数量差别。...因为许多时间段,本来就没有抢劫案件发生,所以这个表中,出现了许多空值(NaN)。我们根据具体情况,采用0来填充。Pandas 中数据填充的函数是 fillna。...小结 通过本文的学习,希望你已掌握了以下内容: 如何检索、浏览和获取开放数据; 如何用 Python 和 Pandas 做数据分类统计; 如何在 Pandas 中做数据变换,以及缺失值补充; 如何用 Pandas

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    代码详解——MATLAB出图:常用函数(续)

    上一期代码详解中漏讲了一个函数,即绘制子图的函数: subplot(2,3,1); 函数中,2指2行,3指3列,1指第一个图,运行后如图所示: 上述数值均可修改,如改为(4,4,2): 或(2,2,4...): 比较高端的操作是不等比例绘图,这样有两种操作,第一种就是绘制不同子图时用不同的图片划分比例,如同时运行: subplot(2,3,1); subplot(2,2,4); 另外一种操作就是图片划分比例不变...,但是子图采用不同的占比: subplot(2,2,[3 4]); 在子图中绘制图线则和直接绘制图片使用相同的函数: subplot(2,3,[1 4]); plot(ll,e,'r'); xlabel...New Roman}/s'); ylabel('\fontname{宋体}计算时间\fontname{Times New Roman}/s'); box off; title(''); 下期将讲解如何用

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    python数据科学系列:pandas入门详细教程

    、数据分析和数据可视化全套流程操作 pandas主要面向数据处理与分析,主要具有以下功能特色: 按索引匹配的广播机制,这里的广播机制与numpy广播机制还有很大不同 便捷的数据读写操作,相比于numpy...其中,由于pandas允许数据类型是异构的,各列之间可能含有多种不同的数据类型,所以dtype取其复数形式dtypes。...对象,功能与python中的普通map函数类似,即对给定序列中的每个值执行相同的映射操作,不同的是series中的map接口的映射方式既可以是一个函数,也可以是一个字典 ?...,要求每个df内部列名是唯一的,但两个df间可以重复,毕竟有相同列才有拼接的实际意义) merge,完全类似于SQL中的join语法,仅支持横向拼接,通过设置连接字段,实现对同一记录的不同列信息连接,支持...另外,均支持两种形式的绘图接口: plot属性+相应绘图接口,如plot.bar()用于绘制条形图 plot()方法并通过传入kind参数选择相应绘图类型,如plot(kind='bar') ?

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    用Pandas在Python中可视化机器学习数据

    单变量图 在本节中,我们可以独立的看待每一个特征。 直方图 想要快速的得到每个特征的分布情况,那就去绘制直方图。 直方图将数据分为很多列并为你提供每一列的数值。...箱线图中和了每个特征的分布,在中值(中间值)画了一条线,并且在第25%和75%之间(中间的50%的数据)绘制了方框。...如果两个变量具有相同的变化趋势,那么它们是正相关的。如果呈相反的趋势(一个上升,一个下降),那么它们是负相关的。 您可以计算每对特征之间的相关性。这被称为相关矩阵。...这很有用,因为我们可以使用相同数据在同一幅图中看到两个不同的视图。我们还可以看到每个变量在从左上到右下的对角线上完全正相关(如您所期望的那样)。...从不同的角度来看两者之间的关系,是非常有用的。由于对角线上的散点图都是由每一个变量自己绘制出的小点,所以对角线显示了每个特征的直方图。

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    14个pandas神操作,手把手教你写代码

    虽原意为蟒蛇,但吉多·范罗苏姆用它来命名一门开发语言,并非出于他对蟒蛇的喜爱,大家不必恐惧。...Pandas的命名跟熊猫无关,而是来自计量经济学中的术语“面板数据”(Panel data)。面板数据是一种数据集的结构类型,具有横截面和时间序列两个维度。...Pandas可以实现复杂的处理逻辑,这些往往是Excel等工具无法完成的,还可以自动化、批量化,免去我们在处理相同的大量数据时的重复工作。...、处理缺失值、填充默认值、补全格式、处理极端值等; 建立高效的索引; 支持大体量数据; 按一定业务逻辑插入计算后的列、删除列; 灵活方便的数据查询、筛选; 分组聚合数据,可独立指定分组后的各字段计算方式...df.max() # 返回每一列的最大值 df.min() # 返回每一列的最小值 df.median() # 返回每一列的中位数 df.std() # 返回每一列的标准差 df.var()

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    Pandas 秘籍:6~11

    检查索引对象 如第 1 章,“Pandas 基础”中所讨论的,序列和数据帧的每个轴都有一个索引对象,用于标记值。 有许多不同类型的索引对象,但是它们都具有相同的共同行为。...操作步骤 请按照以下步骤创建笛卡尔积: 构造两个具有不同索引但包含一些相同值的序列: >>> s1 = pd.Series(index=list('aaab'), data=np.arange(4))...在数据帧的当前结构中,它无法基于单个列中的值绘制不同的组。 但是,第 23 步显示了如何设置数据帧,以便 Pandas 可以直接绘制每个总统的数据,而不会像这样循环。...分组对象具有两个名称完全相同但功能完全不同的方法。 它们返回每个组的第一个或最后一个元素,与拥有日期时间索引无关。...以相同的比例绘制两条线看起来并不好。

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    Python 数据分析(PYDA)第三版(四)

    它还可以用于合并许多具有相同或类似索引但列不重叠的 DataFrame 对象。...在某些情况下,以这种格式处理数据可能更加困难;您可能更喜欢拥有一个 DataFrame,其中包含一个以date列中的时间戳为索引的每个不同item值的列。...您还可以使用 sharex 和 sharey 指示子图应具有相同的 x 或 y 轴。当您在相同比例上比较数据时,这可能很有用;否则,matplotlib 会独立自动缩放绘图限制。...在 pandas 中,我们可能有多列数据,以及行和列标签。pandas 本身具有内置方法,简化了从 DataFrame 和 Series 对象创建可视化的过程。...一种可视化具有许多分类变量的数据的方法是使用facet grid,这是一个二维布局的图,其中数据根据某个变量的不同值在每个轴上分割到各个图中。

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    Pandas知识点-缺失值处理

    数据处理过程中,经常会遇到数据有缺失值的情况,本文介绍如何用Pandas处理数据中的缺失值。 一、什么是缺失值 对数据而言,缺失值分为两种,一种是Pandas中的空值,另一种是自定义的缺失值。 1....而不管是空字符串还是空格,其数据类型都是字符串,Pandas判断的结果不是空值。 2. 自定义缺失值有很多不同的形式,如上面刚说的空字符串和空格(当然,一般不用这两个,因为看起来不够直观)。...此外,在数据处理的过程中,也可能产生缺失值,如除0计算,数字与空值计算等。 二、判断缺失值 1....删除缺失值,必然会导致数据量的减少,如果缺失值占数据的比例较大,比如超过了数据的10%(具体标准根据项目来定),删除数据对数据分析的结果会有很大的影响,不合理。...除了可以在fillna()函数中传入method参数指定填充方式外,Pandas中也实现了不同填充方式的函数,可以直接调用。

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    Python中用PyTorch机器学习分类预测银行客户流失模型

    根据前13列,我们的任务是预测第14列的值,即Exited。  探索性数据分析 让我们对数据集进行一些探索性数据分析。我们将首先预测6个月后实际离开银行并使用饼图进行可视化的客户比例。...这里1代表客户离开银行的情况,0代表客户没有离开银行的情况。 让我们绘制数据集中所有地理位置的客户数量: 输出: 输出显示,几乎一半的客户来自法国,而西班牙和德国的客户比例分别为25%。...输出: 输出显示,尽管法国客户总数是西班牙和德国客户总数的两倍,但法国和德国客户离开银行的客户比例是相同的。...如果查看数据集,您将看到它具有两种类型的列:数值列和分类列。数字列包含数字信息。CreditScore,Balance,Age等。...类似地,Geography和Gender是分类列,因为它们含有分类信息,如客户的位置和性别。有几列可以视为数字列和类别列。例如,该HasCrCard列的值可以为1或0。

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    30 个小例子帮你快速掌握Pandas

    尽管我们对loc和iloc使用了不同的列表示形式,但行值没有改变。原因是我们使用数字索引标签。因此,行的标签和索引都相同。 缺失值的数量已更改: ? 7.填充缺失值 fillna函数用于填充缺失值。...我们可以看到每组中观察值(行)的数量和平均流失率。 14.将不同的汇总函数应用于不同的组 我们不必对所有列都应用相同的函数。例如,我们可能希望查看每个国家/地区的平均余额和流失的客户总数。...method参数指定如何处理具有相同值的行。first表示根据它们在数组(即列)中的顺序对其进行排名。 21.列中唯一值的数量 使用分类变量时,它很方便。我们可能需要检查唯一类别的数量。...低基数意味着与行数相比,一列具有很少的唯一值。例如,Geography列具有3个唯一值和10000行。 我们可以通过将其数据类型更改为category来节省内存。...25.绘制直方图 Pandas不是数据可视化库,但用它创建一些基本图形还是非常简单的。 我发现使用Pandas创建基本图比使用其他数据可视化库更容易。 让我们创建Balance列的直方图。

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    Seaborn 基本语法及特点

    Seaborn 中的数据分布型图绘制函数: 分类数据型图 在面对数据组中具有离散型变量(分类变量)的情况时,我们可使用以 X 轴或 Y 轴作为分类轴的绘图函数来绘制分类数据型图。...FacetGrid() 函数可以实现行、列、色调 3 个维度的数值映射,其中,行、列维度与所得的轴阵列有明显的对应关系,色调变量可被视为沿深度轴的第三维,用不同的颜色绘制不同级别的数据。...: PairGrid () 函数 Seaborn 提供的 PairGrid () 函数主要用于绘制数据集中具有成对关系的多子图网格型图。...在 PairGrid () 函数中,每个行和列都会被分配一个不同的变量,这就导致绘制结果为显示数据集中成对变量间关系的图。这种图也被称为“散点图矩阵”。...Seaborn 中部分颜色主题选项的可视化效果: 绘图元素缩放比例 set_context() 函数的参数 context 可选值为 paper、notebook(默认)、talk 和 poster,

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    《利用Python进行数据分析·第2版》第9章 绘图和可视化9.1 matplotlib API入门9.2 使用pandas和seaborn绘图9.3 其它的Python可视化工具9.4 总结

    图9-1 简单的线图 虽然seaborn这样的库和pandas的内置绘图函数能够处理许多普通的绘图任务,但如果需要自定义一些高级功能的话就必须学习matplotlib API。...你还可以通过sharex和sharey指定subplot应该具有相同的X轴或Y轴。在比较相同范围的数据时,这也是非常实用的,否则,matplotlib会自动缩放各图表的界限。...其中有些(如Rectangle和Circle),可以在matplotlib.pyplot中找到,但完整集合位于matplotlib.patches。...要绘制一张图表,你组装一些基本组件就行:数据展示(即图表类型:线型图、柱状图、盒形图、散布图、等值线图等)、图例、标题、刻度标签以及其他注解型信息。 在pandas中,我们有多列数据,还有行和列标签。...图9-19 小费的每日比例,带有误差条 seaborn的绘制函数使用data参数,它可能是pandas的DataFrame。其它的参数是关于列的名字。

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    Pandas 秘籍:1~5

    Index和RangeIndex对象非常相似,实际上,pandas 具有许多专门为索引或列保留的相似对象。 索引和列都必须都是某种Index对象。 本质上,索引和列表示同一事物,但沿不同的轴。...Pandas 严重依赖 NumPy 库,该库允许进行向量化计算,也可以对整个数据序列进行操作而无需显式编写for循环。 每个操作都返回一个具有相同索引的序列,但其值已被运算符修改。...对于所有数据帧,列值始终是一种数据类型。 关系数据库也是如此。 总体而言,数据帧可能由具有不同数据类型的列组成。 在内部,Pandas 将相同数据类型的列一起存储在块中。...对象数据类型的列(例如INSTNM)与其他 pandas 数据类型不同。 对于所有其他 Pandas 数据类型,该列中的每个值都是相同的数据类型。...从某种意义上说,Pandas 结合了使用整数(如列表)和标签(如字典)选择数据的能力。 选择序列数据 序列和数据帧是复杂的数据容器,具有多个属性,这些属性使用索引运算符以不同方式选择数据。

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    Python带你看不一样的《青春有你2》小姐姐之身高体重城市可视化分析

    绘制线图、散点图、等高线图、条形图、柱状图、3D 图形、甚至是图形动画等等 pandas模块 1....Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集;它的使用基础是Numpy(提供高性能的矩阵运算);用于数据挖掘和数据分析,同时也提供数据清洗功能。...DataFrame是Pandas中的一个表格型的数据结构,包含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型等),DataFrame即有行索引也有列索引,可以被看做是由Series组成的字典...,如设定=90则从y轴正方向画起shadow是否阴影labeldistancelabel绘制位置,相对于半径的比例, 如绘制在饼图内侧autopct控制饼图内百分比设置,可以使用format字符串或者...设置饼图中文本的属性,如字体大小、颜色等;center指定饼图的中心点位置,默认为原点frame是否要显示饼图背后的图框,如果为True的话,需要同时控制图框的x轴、y轴的范围和饼图的中心位置 绘制参赛选手体重分布饼状图

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