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子DataFrame保持与原始one的链接

，意味着它们之间存在某种关联或依赖关系，对原始one的更改会反映在子DataFrame中。下面是完善且全面的答案：

子DataFrame是指从原始DataFrame中提取的一部分数据，保留了原始数据的一些特性和结构。在使用子DataFrame时，我们希望子DataFrame能够保持与原始DataFrame的链接，即对原始DataFrame的更改能够影响到子DataFrame。

这种链接可以通过引用原始DataFrame或使用视图来实现。在使用子DataFrame时，需要注意以下几点：

关联和依赖关系：子DataFrame和原始DataFrame之间的关联和依赖关系是通过共享内存或指针来实现的。子DataFrame只是原始DataFrame的一个视图，通过指向相同的内存空间来保持链接。这意味着对原始DataFrame的更改会直接反映在子DataFrame中。
数据一致性：由于子DataFrame与原始DataFrame保持链接，所以在对原始DataFrame进行操作时，需要注意保持数据一致性。例如，删除原始DataFrame中的一行会导致子DataFrame中相应的行也被删除。
内存消耗：子DataFrame只是原始DataFrame的一个视图，不会占用额外的内存空间。这样可以节省内存，并且在操作大型数据集时更加高效。
应用场景：子DataFrame的链接特性在数据处理和分析中非常有用。例如，在对数据进行筛选、聚合、排序等操作时，可以通过创建子DataFrame来保留对原始数据的链接，并对子DataFrame进行操作，从而快速得到想要的结果。

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，（b）若按某多列聚合，则新DataFrame将是多列之间维度的笛卡尔积，即：新DataFrame具有一个层次化索引（由唯一的键对组成），例如：“key1”列，有a和b两个维度，而“key2”有one和...本身的某一列或多列内容进行分组聚合 #创建原始数据集 import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFrame({ 'key1':['a',...two 1 b one 1 two 1 范例二：利用for循环，对分组进行迭代 #原始数据集与范例一相同 #对一列聚合，使用for循环进行分组迭代 for name...)] 范例五：根据自定义字典、自定义列表、自定义Series、函数或者函数与自定义数组、列表、字典、Series的组合，作为分组键进行聚合 #创建原始数据集 people=pd.DataFrame(np.random.randn...年份】分组参考链接：python中groupby函数主要的作用是进行数据的分组以及分组后地组内运算！

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label level : int or level name, default None For MultiIndex inplace : bool, 默认是False，这个表示是不是在原始的dataframe...要是是Ture的话，原始dataframe会变化，同时返回的是None。 errors : {‘ignore’, ‘raise’},默认是‘raise’。...3、编码 pandas.get_dummies() 把类别量装换为指示变量(其实就是one-hot encoding) pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep...#对于一个Series来说,行数保持不变,列数变为不同类的个数 #但是每一行还是以编码的形式表示原来的类别 #这个函数返回是一个DataFrame,其中列名为各种类别 s = pd.Series(list...#每一个特征(原始形式的列名)下面有几种不同的类别,就会生成几列(比如A下面只有a和b两种形式,就会生成A_a和A_b两列) #原始为数字的那些特征,保持不变 #prefix表示你对于新生成的那些列想要的前缀

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（九·三）

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Pandas分组与聚合1.分组 (groupby)一、GroupBy对象：DataFrameGroupBy，SeriesGroupBy二、GroupBy对象支持迭代操作三、GroupBy对象可以转换成

grouped3 = df_obj.groupby(['key2', 'key1']) print(grouped3.mean()) # unstack可以将多层索引的结果转换成单层的dataframe...(1, 10, 8)} df_obj = pd.DataFrame(dict_obj) print(df_obj) # 按key1分组后，计算data1，data2的统计信息并附加到原始表格中，并添加表头前缀...，如何保持原始数据的形状?...three 17 17 5 8 3 b two 17 17 2. transform transform的计算结果和原始数据的形状保持一致...26 onetwotwoonethree 也可传入自定义函数，示例代码： # 自定义函数传入transform def diff_mean(s): """ 返回数据与均值的差值

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数据分析篇 | Pandas基础用法5

，支持与标准的 strftime() 同样的格式。...这些方法会自动排除缺失值与空值，这也许是其最重要的特性。这些方法通过 Series 的 str 属性访问，一般情况下，这些操作的名称与内置的字符串方法一致。...DataFrame.sort_values() 方法用于按行列的值对 DataFrame 排序。...注意，用 pandas 方法修改数据不会带来任何副作用，几乎所有方法都返回新的对象，不会修改原始数据对象。...如果原始数据有所改动，唯一的可能就是用户显式指定了要修改原始数据。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十四）

因此，对 stack() 和然后 unstack() 或反之的调用，将导致原始 DataFrame 或 Series 的排序副本： In [31]: index = pd.MultiIndex.from_product...默认情况下，object、string或categorical类型的列将被编码为虚拟变量，而其他列保持不变。...list: 必须与要编码的列数相同长度。 dict: 将列名映射到前缀。...unstack():（与stack()的反向操作）将可能是分层的行索引的一级“旋转”到列轴，产生一个带有新的最内层列标签的重塑DataFrame。...因此，调用 stack() 然后 unstack()，或反之亦然，将导致原始DataFrame或Series的排序副本： In [31]: index = pd.MultiIndex.from_product

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Pandas中文官档~基础用法5

，支持与标准的 strftime() 同样的格式。...这些方法会自动排除缺失值与空值，这也许是其最重要的特性。这些方法通过 Series 的 str 属性访问，一般情况下，这些操作的名称与内置的字符串方法一致。...DataFrame.sort_values() 方法用于按行列的值对 DataFrame 排序。...注意，用 pandas 方法修改数据不会带来任何副作用，几乎所有方法都返回新的对象，不会修改原始数据对象。...如果原始数据有所改动，唯一的可能就是用户显式指定了要修改原始数据。

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Pandas|排序，分组，组内排序

01 Pandas的基本排序 Pandas的主要数据结构有2个：DataFrame，Series，针对这两个类型的排序Demo如下： #coding=utf-8 import pandas as...1 5 dataframe根据列索引进行排序： a b c d one 4 2 5 1 two 1 3 5 4 three 1 5 2 4 dataframe...a d c three 5 1 4 2 two 3 1 4 5 one 2 4 1 5 Pandas是具有行索引和列索引的表格，可以对这两个维度的索引分别排序。...，它是可迭代的，元素为元包，第一个元素是组名称，第二个元素是子DataFrame。...04 Pandas组内排序因为第二个元素是子DataFrame，所以: for group_name, group_eles in group_column1: group_eles.sort_values

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Pandas常用的数据处理方法

key') 当两个DataFrame没有相同的列索引时，我们可以指定链接的列： #如果两个DataFrame的列名不同，可以分别指定 df3 = pd.DataFrame({'lkey':['b','b...同时我们可以看到，merge默认情况下采用的是内链接方式，当然我们可以通过how参数指定链接方式： pd.merge(df1,df2,how='outer') ?...1.2 轴向链接 pandas的轴向链接指的是根据某一个轴向来拼接数据，类似于列表的合并。...']) pd.concat([df1,df2],axis=1,keys=['level1','level2']) #下面的操作会得到与上面同样的效果 pd.concat({"level1":df1,...从上面的例子可以看出，分组键会跟原始对象的索引共同构成结果对象中的层次化索引。

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Pandas入门

作者推荐到2018年8月2日仍为最新版本的anaconda下载链接: https://pan.baidu.com/s/1pbzVbr1ZJ-iQqJzy1wKs0A 密码: g6ex 下面代码的开发环境为...]中的值必须是索引的真实值；用iloc进行索引时，中括号[ ]中的值必须是整数，与列表list索引取值类似，例如obj.iloc[2]就是取第3行的值。...给定的原始数据集 # Create an example dataframe about a fictional army raw_data = {'regiment': ['Nighthawks',...根据原始数据集创建一个DataFrame，并赋值给变量army army = DataFrame(raw_data,columns=raw_data.keys()) Step 4....image.png 想学习更多关于Pandas的知识，请查看作者的《Pandas入门2》链接：https://www.jianshu.com/p/2ca0ef0d659f

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长文预警，一篇文章扫盲Python、NumPy 和 Pandas，建议收藏慢慢看

数组操作切片和索引 ndarray 对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与 Python 中 list 的切片操作一样。...a = np.arange(6) print("原始数组：", a) b = a.reshape(3, 2) print("变换后数组：", b) >>> 原始数组： [0 1 2 3 4 5] 变换后数组...delete 删掉某个轴的子数组，返回删除后的新数组 unique 查找数组内的唯一元素 NumPy 统计运算计算最大最小值 numpy.amin()，计算数组中延指定轴的最小值 numpy.amax...方差是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。...df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'bar', 'foo', 'foo', 'foo'], 'B': ['one', 'two', 'three', 'one

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（九·一）

中的“原始数据”可能会更加复杂。...Series.map() 还具有一个额外的功能；它可以用于轻松“链接”或“映射”由辅助系列定义的值。...Series 的索引与 DataFrame 的索引是相同的 Python 对象。...明确指出，没有 pandas 方法会具有修改数据的副作用；几乎每个方法都会返回一个新对象，保持原始对象不变。如果数据被修改，那是因为您明确这样做了。...dtype的所有子数据类型，您可以定义一个返回子数据类型树的函数： In [441]: def subdtypes(dtype): .....: subs = dtype.

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Pandas中替换值的简单方法

为此，Pandas 提供了多种方法，您可以使用这些方法来处理 DataFrame 中所有数据类型的列。在这篇文章中，让我们具体看看在 DataFrame 中的列中替换值和子字符串。...Pandas 中的 replace 方法允许您在 DataFrame 中的指定系列中搜索值，以查找随后可以更改的值或子字符串。...也就是说，需要传递想要更改的每个值，以及希望将其更改为什么值。在某些情况下，使用查找和替换与定义的正则表达式匹配的所有内容可能更容易。...但是，在想要将不同的值更改为不同的替换值的情况下，不必多次调用 replace 方法。相反，可以简单地传递一个字典，其中键是要搜索的列值，而值是要替换原始值的内容。下面是一个简单的例子。...# you can do multiple replacements in within one call of the replace method by creating a mapping dictionary

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风控领域特征工程

在这样的背景下，风控领域特征工程应运而生，成为连接原始数据与精准风险评估的桥梁。特征工程，简而言之，是对数据的一种深度加工，它通过一系列技术手段，将原始数据转化为对风险预测有用的信息。...有效的特征工程不仅能够提升模型的预测性能，还能够增强模型的泛化能力，使其在面对未知风险时仍能保持稳定的判断力。此外，良好的特征工程实践还能促进模型的解释性，为风控决策提供更加透明的依据。...特征工程的意义特征工程在风控领域至关重要，它涉及将原始数据转化为模型可用的格式，以及提升模型的预测能力。适配模型算法：确保特征输入格式与所选算法兼容，进行必要的转换处理。...，它通过不同的方法从原始数据中生成有助于风险评估的新特征。...类别变量处理：哑变量化与标签编码在机器学习中，类别变量通常需要转换成数值型数据以供模型处理。这可以通过哑变量化（One-Hot Encoding）或标签编码（Label Encoding）实现。

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