pandas学习
Pandas入门学习
DataFrame# 显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) # 显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None)复制创建构造方法介绍''' data：一组数据(ndarray、series, map, lists, di
日期 2023-06-12 10:48:40
Pandas数据处理——渐进式学习1、Pandas入门基础
Pandas数据处理——渐进式学习目录Pandas数据处理——渐进式学习前言Pandas介绍Pandas 适用于处理以下类型的数据：数据结构为什么有多个数据结构？大小可变与数据复制Pandas 入门环境包pip下载方式：生成对象·一维Series查看索引生成对象·二维DateFrame生成对象·一维Series生成二维DateFrame查看索引查看列名head查看 DataFrame 头部数据ta
日期 2023-06-12 10:48:40Pandas数据处理——渐进式学习、DataFrame(函数检索-请使用Ctrl+F搜索)
Pandas数据处理——渐进式学习目录Pandas数据处理——渐进式学习前言DataFrame函数DataFrame构造函数DataFrame属性和数据DataFrame类型转换DataFrame索引和迭代DataFrame二元运算DataFrame函数应用DataFrame分组DataFrame窗口DataFrame描述统计学DataFrame从新索引DataFrame选取以及标签操作DataF
日期 2023-06-12 10:48:407000 字精华总结，Pandas/Sklearn 进行机器学习之特征筛选，有效提升模型性能
作者 | 俊欣来源 | 关于数据分析与可视化今天小编来说说如何通过pandas以及sklearn这两个模块来对数据集进行特征筛选，毕竟有时候我们拿到手的数据集是非常庞大的，有着非常多的特征，减少这些特征的数量会带来许多的好处，例如 提高预测的精准度降低过拟合的风险加快模型的训练速度增加模型的可解释性事实上，很多时候也并非是特征数量越多训练出来的模型越好，当添加的特征多到一定程度的时候，模型的性能就
日期 2023-06-12 10:48:40
Pandas 学习手册中文第二版：11~15
十一、合并，连接和重塑数据数据通常被建模为一组实体，相关值的逻辑结构由名称（属性/变量）引用，并具有按行组织的多个样本或实例。 实体往往代表现实世界中的事物，例如一个人，或者在物联网中，是一个传感器。 然后，使用单个数据帧对每个特定实体及其度量进行建模。通常需要在模型中的实体上和实体之间执行各种任务。 可能需要将来自多个位置的多个客户实体的数据组合到单个 Pandas 对象中。 客户和订单实体通常
日期 2023-06-12 10:48:40Pandas 学习手册中文第二版：6~10
六、索引数据索引是用于优化查询序列或数据帧中的值的工具。 它们很像关系数据库中的键，但是功能更强大。 它们为多组数据提供了对齐方式，还带有如何处理数据的各种任务（如重采样到不同频率）的语义。您将对 Pandas 执行的许多建模工作很大程度上取决于您如何设置索引。 正确实现的索引将优化性能，并成为推动分析的宝贵工具。我们之前曾简要地使用过索引，在本章中，我们将进行更深入的探讨。 在这次深入学习中，我
日期 2023-06-12 10:48:40
Pandas 学习手册中文第二版：1~5
一、Pandas 与数据分析欢迎来到《Pandas 学习手册》！ 在本书中，我们将进行一次探索我们学习 Pandas 的旅程，这是一种用于 Python 编程语言的开源数据分析库。 pandas 库提供了使用 Python 构建的高性能且易于使用的数据结构和分析工具。 pandas 从统计编程语言 R 中带给 Python 许多好处，特别是数据帧对象和 R 包（例如plyr和reshape2），并
日期 2023-06-12 10:48:40pandas学习(数据分组与分组运算、离散化处理、数据合并)
pandas学习(数据分组与分组运算、离散化处理、数据合并) 目录 数据分组与分组运算离散化处理 数据合并 数据分组与分组运算 GroupBy技术：实现数据的分组，和分组运算，作用类似于数据透视表 数据分组－－〉归纳 程序示例： import numpy as np import pandas as pd # 读入数据
日期 2023-06-12 10:48:40pandas学习(创建多层索引、数据重塑与轴向旋转)
pandas学习(创建多层索引、数据重塑与轴向旋转) 目录 创建多层索引数据重塑与轴向旋转 创建多层索引 隐式构造 Series 最常见的方法是给DataFrame构造函数的index参数传递两个或更多的数组，Series也可以创建多层索引。 s = Series(np.random.ran
日期 2023-06-12 10:48:40
pandas学习(常用数学统计方法总结、读取或保存数据、缺省值和异常值处理)
pandas学习(常用数学统计方法总结、读取或保存数据、缺省值和异常值处理) 目录 常用数学统计方法总结 读取或保存数据 缺省值和异常值处理 常用数学统计方法总结 count 计算非NA值的数量 describe 针对Series或DataFrame列计算统计 min/max/sum 计算最小值 最大值 总和 argmin argmax
日期 2023-06-12 10:48:40pandas学习（创建数据，基本操作）
pandas学习（一） Pandas基本数据结构 Series类型数据 Dataframe类型 基本操作 Pandas基本数据结构 两种常用数据结构： Series 一维数组，与Numpy中的一维array类似，二者与Python基本数据结构List很相似，Series能保存不同数据类型，字符串，boolbean值、数字等都能保存在Series中 D
日期 2023-06-12 10:48:40
聊聊我的 Pandas 学习经历及动手实践
想入门人工智能或者数据分析，要重视可以快速上手的学习技能： 掌握一些基本概念，建立一个知识框架，然后就去实战，在实战中学习新知识，来填充这个
日期 2023-06-12 10:48:40Py之pandas：dataframe学习【转载】
转自：https://www.tutorialspoint.com/python_pandas/python_pandas_dataframe.htm 1.数据框4特性 列是不同类型的数据元素。 每列的长度可变 行和列都有标签 对行和列可进行算术运算。 可将其视为SQL表。//这个十分容易理解了。 2.创建 pandas.DataFrame( data, index, c
日期 2023-06-12 10:48:40pandas 绘图 机器学习看特征相关性
pandas 绘图 import numpy as np import tflearn from tflearn.layers.core import dropout from tflearn.layers.normalization import batch_normalization from tflearn.data_utils import to_categorical from sk
日期 2023-06-12 10:48:40pandas dataframe 做机器学习训练数据=》直接使用iloc或者as_matrix即可
样本示意，为kdd99数据源： 0,udp,private,SF,105,146,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0.00,0.00,0.00,0.00,1.00,0.00,0.00,255,254,1.00,0.01,0.00,0.00,0.00,0.00,0.00,0.00,normal. 0,udp,private,SF,105,146,0,0,0
日期 2023-06-12 10:48:40Pandas学习导图
Pandas在线学习网站（强烈推荐）：第一章 预备知识 — Joyful Pandas 1.0 documentation Pandas学习导图
日期 2023-06-12 10:48:40Pandas数据处理——渐进式学习、DataFrame(函数检索-请使用Ctrl+F搜索)
Pandas数据处理——渐进式学习 目录 Pandas数据处理——渐进式学习 前言 DataFrame函数 DataFrame构造函数 DataFrame属性和数据 DataFrame类型转换 DataFrame索引和迭代 DataFrame二元运算 DataFrame函数应用 DataFrame分组 DataFrame窗口
日期 2023-06-12 10:48:40Pandas数据处理——渐进式学习1、Pandas入门基础
Pandas数据处理——渐进式学习 目录 Pandas数据处理——渐进式学习 前言 Pandas介绍 Pandas 适用于处理以下类型的数据： 数据结构 为什么有多个数据结构？ 大小可变与数据复制 Pandas 入门 环境包 pip下载方式： 生成对象·一维Series 查看索引
日期 2023-06-12 10:48:40pandas 学习总结
pandas 学习总结 作者：csj 更新时间:2018.04.02 shenzhen email:59888745@qq.com home: http://www.cnblogs.com/csj007523/p/8149929.html 1.import 2.export 3.create object 4.vewing,inspecting data
日期 2023-06-12 10:48:40pandas的学习总结
pandas的学习总结 作者：csj更新时间:2017.12.31 email:59888745@qq.com 说明：因内容较多，会不断更新 xxx学习总结； 回主目录：2017 年学习记录和总结 1.pandas简介2.pandas数据结构 Series DataFrame Index csv文件读写3.常用函数： Group by Aggregate
日期 2023-06-12 10:48:40pandas中read_excel 与to_excel 的学习
平时的数据分析中，总是需要对excel表格中不同的数据进行汇总、合并、切分，因为excel是面向对象的图形操作，简单，但是当进行大规模的数据汇总、合并，切分处理的时候，就比较劳心劳力，且因为数据操作过程中，人工操作的高度介入导致数据处理过程中容易出错，刚好最近在各种深度学习pandas，今天就专门来深度学习下pandas中的 1、excel读取函数 read_
日期 2023-06-12 10:48:40数据挖掘---Pandas的学习
Pandas介绍（panel + data + analysis） 为什么使用Pandas 便捷的数据处理能力 读取文件方便 封装
日期 2023-06-12 10:48:40pandas_学习的时候总会忘了的知识点
对Series 对象使用匿名函数 使用 pipe 函数对 Series 对象使用 匿名函数 pd.Series(range(5)).pipe(lambda x,y,z :(x**y)%z,2,5) pd.Series(range(5)).pipe(lambda x:x+3).pipe(lambda x:x*3) 使用 apply 函数对 Series 对象使用 匿名函数 pd.Series(
日期 2023-06-12 10:48:40