定义了个 Result 类，里面设置了多种不同类型的属性。 后面函数只要把想返回的值存储在 Result 对象里再返回这个对象，就可以实现函数返回多个不同类型的值的需求了。...int a; String[] b; } public static void main(String[] args){ // 获取函数返回的数据...Result r = getValue(); // 展示返回的结果 System.out.println(r.a); System.out.println...private static Result getValue() { // 创建对象 Result r = new Result(); // 要返回的数据...String[] b = new String[1000]; b[0] = "A01"; b[1] = "A02"; // 将int和String数组的值传给对象
03 Groupby:分-治-合 group by具体来说就是分为3步骤，分-治-合，具体来说： 分：基于一定标准，splitting数据成为不同组 治：将函数功能应用在每个独立的组上 合：收集结果到一个数据结构上...分和合按照字面理解就可，但是“治”又是怎么理解，进一步将治分为3件事： 聚合操作，比如统计每组的个数，总和，平均值 转换操作，对每个组进行标准化，依据其他组队个别组的NaN值填充 过滤操作，忽略一些组...04 分(splitting) 分组就是根据默认的索引映射为不同索引取值的分组名称，来看如下所示的DataFrame实例df_data，可以按照多种方式对它分组，直接调用groupby接口， ?...df_data.groupby('A') 默认是按照axis=0分组的(行)，如果按照列，修改轴，即 df_data.groupby('A' , axis=1) 也可以按照多个列分组，比如： df_data.groupby...还可以对不同的列调用不同的函数，详细过程在参考官方文档： http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/groupby.html 还可以进行一些转化和过滤操作，
4.基于item的协同过滤和基于用户的协同过滤 根据与用户u相似的其他用户对商品i的评分，来推测用户u对商品i的评分 5.冷启动问题 之前的方法是基于用户已经看过一些电影...：根据当前的状态，在不同的推荐系统之间进行切换 9.推荐系统性能评估 recall=6/10=0.6 单单使用recall评估是不行的 precision...，推荐系统越好，对于商业化的推荐系统来说，获得更大的利润的推荐系统才是最好的 A/B testing：将用户分组，对不同组的用户用不同的推荐系统进行推荐，最后看看哪个分组的推荐系统的性能较号。...有时候仅凭算法来度量推荐系统的性能会出现奇怪的地方，最好成立QA小组来测试推荐系统，根据个人经验来评断 10.评估总结 快速构建多个合适的推荐系统=》制定评估推荐系统的标准=》进行线下评估...将rating_df中的数据填写到rating当中 电影评分系统中，所有0的地方表示没有评分，>0表示凭过分 布尔值转化成0,1 电影评分表和评分记录表构建完成 （3）构建模型
引言Pandas 是 Python 中最常用的数据分析库之一，它提供了强大的数据结构和数据分析工具。在实际工作中，我们经常需要根据特定条件对数据进行筛选。...35 Sales3 David 40 Marketing多个条件过滤我们也可以使用多个条件来筛选数据。...类型不匹配问题描述：在比较字符串和数字时，类型不匹配导致报错。解决方案：确保比较的两个值类型一致。...空值处理问题描述：数据中存在空值（NaN）时，条件过滤可能会出错。解决方案：使用 pd.notna() 或 dropna() 方法处理空值。...，我们可能需要根据用户输入或其他动态条件进行过滤。
用于划分不同组的变量分布的特征名称。本次实验中是 “Name”。 grid：布尔值，默认是 True。是否显示轴网格线。 title：绘制的图表的标题。 alpha：设置透明度。...通过将多个组的分布放置在同一张山脊线图上，并使用不同的颜色或线型进行标识，我们可以轻松比较它们之间的相似性和差异性。...山脊线图中，每个组的数据分布通过平滑的密度曲线表示，这些曲线沿垂直轴堆叠排列，从而产生类似山脊的视觉效果。 这种图表特别适用于比较不同组的数据分布情况。 为什么要使用山脊线图？...平滑展示数据分布：与传统的条形图或直方图相比，山脊线图提供了一种更平滑、更直观的方式来展示数据的分布情况。 比较能力：山脊线图非常适合比较多个分布的形状和大小，清晰地展示不同组之间的变化和趋势。...空间效率：通过在单个图中堆叠，山脊线图可以有效地利用空间，避免了创建多个单独的密度图。 美观性：山脊线图在视觉上吸引人，用不同的颜色和样式区分不同的组，使得数据更加生动和直观。
数据分析：宏基因组数据的荟萃分析介绍宏基因组数据的荟萃分析是一种综合多个独立宏基因组研究结果的方法，目的是揭示不同人群或样本中微生物群落的共同特征和差异。...meta 包中的 metagen 函数用于进行宏基因组数据的荟萃分析，其核心原理是综合多个独立研究的结果，以评估不同组别间在微生物群落组成上的差异性，并得出更加全面和可靠的结论。...以下是该函数进行荟萃分析的一般原理：数据整合：将不同研究的数据集整合在一起。这些数据集可能来自不同的样本、人群或环境条件，但都关注相似的生物学问题。...权重分配：根据每个研究的样本大小、效应量估计的变异性和其他统计特性分配权重。较大的权重通常给予那些样本量大、估计更精确的研究。...固定效应和随机效应模型：根据异质性的大小，选择使用固定效应模型（假设所有研究共享相同的效应量）或随机效应模型（允许不同研究有不同的效应量）。
如果不同组的结果具有不同的 dtype，则将以与DataFrame构造相同的方式确定公共 dtype。...如果不同组的结果具有不同的 dtype，则将以与DataFrame构造相同的方式确定公共 dtype。...与聚合方法类似，结果的 dtype 将反映转换函数的 dtype。如果不同组的结果具有不同的 dtype，则将以与DataFrame构造相同的方式确定公共 dtype。...与聚合方法类似，结果的数据类型将反映转换函数的数据类型。如果不同组的结果具有不同的数据类型，则将以与 DataFrame 构造相同的方式确定公共数据类型。...如果不同组的结果具有不同的 dtype，则将以与DataFrame构造相同的方式确定通用 dtype。
我们可以在堆叠柱状图中集成比传统柱状图[2]更多的信息。 Grouped Bar Chart “分组柱状图”这个名字意味着——它是一种分成不同组的特殊类型的柱状图。它主要用于比较两个分类变量。...由于饼图的中心从环形图中移除，所以它可以强调读者要关注饼图的外弧线，同时内圈也可以用来显示额外的信息。 Heatmap 热图是一个可以分为多个子矩形的矩形图，它用不同颜色表示不同的值/强度。...绘制折线图是为了比较数值变量在不同类别值下的变异性。 Swarm plot 分簇散点图是另一个受“beeswarm”启发的有趣图表，我们可以了解不同的分类值如何沿数值轴分布 。...我们可以添加具有不同图层，例如 Stamen Terrain、Stamen Water Color、CartoDB Positron 等，得到不同的图层表示 使用 folium.TileLayer 将多个图层添加单个地图中...，我们可以通过将圆半径与其在数据集中的值绑定来绘制不同大小的圆。
我们可以在堆叠柱状图中集成比传统柱状图[2]更多的信息。 Grouped Bar Chart “分组柱状图”这个名字意味着——它是一种分成不同组的特殊类型的柱状图。它主要用于比较两个分类变量。...由于饼图的中心从环形图中移除，所以它可以强调读者要关注饼图的外弧线，同时内圈也可以用来显示额外的信息。 Heatmap 热图是一个可以分为多个子矩形的矩形图，它用不同颜色表示不同的值/强度。...Radar Chart 雷达图是一种以二维图表的形式显示多元数据的图形方法，三个或更多变量在从同一点开始的轴上进行表示。来自中心的辐条称为半径，代表变量的数值。半径之间的角度不包含任何信息。...绘制折线图是为了比较数值变量在不同类别值下的变异性。 Swarm plot 分簇散点图是另一个受“beeswarm”启发的有趣图表，我们可以了解不同的分类值如何沿数值轴分布 。...，我们可以通过将圆半径与其在数据集中的值绑定来绘制不同大小的圆。
pandas query（）函数可以灵活地根据一个或多个条件提取子集，这些条件被写成表达式并且不需要考虑括号的嵌套 在后端pandas使用eval()函数对该表达式进行解析和求值，并返回表达式被求值为TRUE...在多个条件过滤 一个或多个条件下过滤，query（）的语法都保持不变 但是需要指定两个或多个条件进行过滤的方式 and：回在满足两个条件的所有记录 or：返回满足任意条件的所有记录 示例2 查询数量为95...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件，并且可以是数值和非数值列上条件的组合。...但是，query（）的还不仅限于这些数据类型，对于日期时间值 Query（）函数也可以非常灵活的过滤。...日期时间列过滤 使用Query（）函数在日期时间值上进行查询的唯一要求是，包含这些值的列应为数据类型dateTime64 [ns] 在示例数据中，OrderDate列是日期时间，但是我们的df其解析为字符串
Pandas的query()函数可以灵活地根据一个或多个条件提取子集，这些条件被写成表达式并且不需要考虑括号的嵌套。...在多个条件过滤 一个或多个条件下过滤，query()的语法都保持不变 但是需要指定两个或多个条件进行过滤的方式 and：回在满足两个条件的所有记录 or：返回满足任意条件的所有记录 示例2 查询数量为95...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件，并且可以是数值和非数值列上条件的组合。 除此以外， Pandas中的query()方法还可以在查询表达式中使用数学计算。...但是，query()的还不仅限于这些数据类型，对于日期时间值query()函数也可以非常灵活的过滤。...日期时间列过滤 使用query()函数在日期时间值上进行查询的唯一要求是，包含这些值的列应为数据类型dateTime64 [ns] 在示例数据中，OrderDate列是日期时间，但是我们的df其解析为字符串
pandas query（）函数可以灵活地根据一个或多个条件提取子集，这些条件被写成表达式并且不需要考虑括号的嵌套。...在多个条件过滤 一个或多个条件下过滤，query（）的语法都保持不变 但是需要指定两个或多个条件进行过滤的方式 and：回在满足两个条件的所有记录 or：返回满足任意条件的所有记录 示例2 查询数量为95...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件，并且可以是数值和非数值列上条件的组合。 除此以外， Pandas Query（）还可以在查询表达式中使用数学计算。...但是，query（）的还不仅限于这些数据类型，对于日期时间值 Query（）函数也可以非常灵活的过滤。...日期时间列过滤 使用Query（）函数在日期时间值上进行查询的唯一要求是，包含这些值的列应为数据类型dateTime64 [ns] 在示例数据中，OrderDate列是日期时间，但是我们的df其解析为字符串
大家好，我是俊欣~ groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。...5、多个聚合和多个函数 sales.groupby("store")[["stock_qty","price"]].agg(["mean", "max"]) output 6、对不同列的聚合进行命名...由于行是根据上个月的销售值排序的，所以我们将获得上个月销售额排名第五的行。 13、第n个值，倒排序 也可以用负的第n项。例如，nth(-2)返回从末尾开始的第二行。...sales.groupby(["store", "product_group"]).ngroups output 18 在商店和产品组列中有18种不同值的不同组合。...Daisy","PG1")) daisy_pg1.head() output 21、rank函数 rank函数用于根据给定列中的值为行分配秩。
它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。 如果我们有一个包含汽车品牌和价格信息的数据集，那么可以使用groupby功能来计算每个品牌的平均价格。...5、多个聚合和多个函数 sales.groupby("store")[["stock_qty","price"]].agg(["mean", "max"]) 6、对不同列的聚合进行命名 sales.groupby...由于行是根据上个月的销售值排序的，所以我们将获得上个月销售额排名第五的行。 13、第n个值，倒排序 也可以用负的第n项。例如，" nth(-2) "返回从末尾开始的第二行。...sales.groupby(["store", "product_group"]).ngroups 18 在商店和产品组列中有18种不同值的不同组合。..."Daisy","PG1") ) daisy_pg1.head() 21、rank函数 rank函数用于根据给定列中的值为行分配秩。
groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。...5、多个聚合和多个函数 sales.groupby("store")[["stock_qty","price"]].agg(["mean", "max"]) 6、对不同列的聚合进行命名 sales.groupby...由于行是根据上个月的销售值排序的，所以我们将获得上个月销售额排名第五的行。 13、第n个值，倒排序 也可以用负的第n项。例如，" nth(-2) "返回从末尾开始的第二行。...sales.groupby(["store", "product_group"]).ngroups 18 在商店和产品组列中有18种不同值的不同组合。...("Daisy","PG1") ) daisy_pg1.head() 21、rank函数 rank函数用于根据给定列中的值为行分配秩。
值为0.12，因此我们不拒绝处理组和对照组平均值无差异的零假设。...零假设是两组有相同的粉不，而备择假设是一组的值比另一组更大（或更小）。 不同于我们之前看过的检验，Mann–Whitney U 检验不关注异常值，而把注意力放在分布的中心上。 检验流程如下。...值为0.6，这意味着我们不拒绝零假设，即处理组和对照组的收入分配相同。...分组和频数，图片来自作者 我们现在可以通过比较不同组别中处理组的期望值(E)和观测值(O)数来进行检验。...不同处理亚组收入分布，图片来自作者 从图中可以看出，不同组别的收入分布是不同的，编号越高的组别平均收入越高。
:end_index] # 根据条件过滤行 df[df['column_name'] > 5 ] # 使用多个条件过滤行 df[(df['column_name1'] > 5) & (df['column_name2...() # 根据z分数识别离群值 = df[z_scores > threshold] # 删除离群值 df_cleaned = df[z_scores <= threshold] # 替换列中的值...将列转换为不同的数据类型 df['column_name'] = df['column_name'].astype('new_type') # 将列转换为日期时间 df['date_column']...# 根据条件过滤行 df_filtered = df[df['column_name'] > 5] # 按单列对DataFrame进行排序 df_sorted = df.sort_values('column_name...它提供了将数据导出为不同格式的各种功能。
，比如根据性别，如果现在需要根据多个维度进行分组，只需在groupby中传入相应列名构成的列表即可。...，如果希望通过一定的复杂逻辑来分组，比如根据学生体重是否超过总体均值来分组，同样还是计算身高的均值。...# 对一个字段 做多种不同聚合计算 df.groupby('year').lifeExp.agg([np.mean,np.std,np.count_nonzero]) 变换函数与transform方法...47.918519 1 173.62549 72.759259 2 173.62549 72.759259 组索引与过滤 过滤在分组中是对于组的过滤，而索引是对于行的过滤，返回值无论是布尔列表还是元素列表或者位置列表...组过滤作为行过滤的推广，指的是如果对一个组的全体所在行进行统计的结果返回True则会被保留，False则该组会被过滤，最后把所有未被过滤的组其对应的所在行拼接起来作为DataFrame返回。
第一个阶段，pandas对象中的数据会根据你所提供的一个或多个键被拆分(split)为多组。拆分操作是在对象的特定轴上执行的。...grouped.sum() # 计算每个组的总和 grouped.mean() # 计算每个组的平均值 grouped.max() # 计算每个组的最大值 过滤操作：根据条件过滤掉某些组或行。...(df['key1']).describe() 关键技术: size跟count的区别是: size计数时包含NaN值,而count不包含NaN值。...) 对于DataFrame，你可以定义一组应用于全部列的一组函数，或不列应用不同的函数。...Apply函数会将待处理的对象拆分成多个片段,然后对各片段调用传入的函数,最后尝试将各片段组合到一起。 示例一 【例13】采用之前的小费数据集,根据分组选出最高的5个tip-pct值。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
