数据过滤1. 缺失值比率 (Missing Values Ratio)方法的是基于包含太多缺失值的数据列包含有用信息的可能性较少。因此，可以将数据列缺失值大于某个阈值的列去掉。阈值越高，降维方法更为积极，即降维越少。2. 低方差滤波 (Low Variance Filter)与上个方法相似，该方法假设数据列变化非常小的列包含的信息量少。因此，所有的数据列方差小的列被移除。需要注意的一点是：方差与数
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2023-11-27 14:56:27
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Python实现数据结构八大排序：常见的八大排序算法，他们的关系如下： 他们的性能比较： 下面，用python代码将他们一一实现：直接插入排序直接插入排序的核心思想就是：将数组中的所有元素依次跟前面已经排好的元素相比较，如果选择的元素比已排序的元素小，则交换，直到全部元素都比较过。因此，从上面的描述中我们可以发现，直接插入排序可以用两个循环完成： 1.第一层循环：遍历待比较的所有数组元素；
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2023-06-19 22:31:03
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Pandas 数据帧是数据科学家分析数据时使用最多的工具。其主要功能是放置数据并进行数据分析，但我们可以为数据框的展示样式进行优化，一方面可以让数据更加美观，另一方面突出主题。让我们以如下数据集为例，来一步一步的讲解吧！import pandas as pdimport seaborn as snsplanets = pd.read_csv('seaborn-data-master/planets
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2023-11-04 22:21:13
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第一步：导入本地的目标数据集 使用pandas库中的read_excel()函数导入的数据格式会默认为dataframe(数据框)，可以直接使用数据框支持的所有方法。观察数据可以发现，数据后三列为数值型，但是各个数值的度量单位是不同的，housesize一般以平方米为单位，rental一般以元为单位，houseage一般以年为单位。第二步：截取出需要进行标准化处理的列 第三
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2023-09-06 15:52:40
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数据筛选使用与、或、非三个条件配合大于、小于、等于对数据进行筛选，并进行计数和求和。1、使用“与”进行筛选df_inner.loc[(df_inner['age'] > 25) & (df_inner['city'] == 'beijing'), ['id','city','age','category','gender']]2、使用“或”进行筛选df_inner.loc[(df_i
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2023-06-30 14:19:41
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如你所知，Python 具有通过列表解析将列表映射到其它列表的强大能力。这种能力同过滤机制结合使用，使列表中的有些元素被映射的同时跳过另外一些元素。 过滤列表语法：
[mapping-expression for element in source-list if filter-expression] 这是你所知所爱的列表解析的扩展。前三部分都是相同的；最后一部分，以 if 开头的是过滤器表达
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2023-07-10 21:38:35
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## 如何实现Python数据框
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教会你如何实现Python数据框。在这篇文章中，我将向你展示整个实现过程，并提供每一步所需的代码和解释。
### 步骤概览
下面是实现Python数据框的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 创建一个字典或列表来表示数据 |
| 3 | 使用panda
原创
2023-08-10 06:21:34
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接下来开始学习Python的另一个常用模块，强大的数据处理模块pandas，这个模块可以帮助数据分析师轻松解决数据预处理的问题，如数据类型的转换、缺失值的处理、描述性统计分析、数据的汇总等。 首先学习序列与数据框的构造，pandas模块的核心操作对象就是序列和数据框，序列可以理解为一个数据集中的一个字段，数据框是指含有至少两个字段（或序列）的数据集。构造序列构造序列可以通过以下方式实现： 1.通过
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2023-09-03 09:04:00
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Pandas 模块的核心操作对象就是 序列 和 数据框 。序列可以理解为数据集中的一个字段 ， 数据框是指含有至少两个字段（或序列）的数据集。序列和数据框的构造一.构造序列 可以通过Series函数将列表、字典和一维数组转换为序列。 通常情况下，默认序列的样式为两列，第一列为序列的行索引，自动从0开始，第二列是序列的实际值。通过字典构造的序列，第一列可以自定义行名称，第二列是序列的实际值。对序列的
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2024-02-27 10:35:56
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参考书目：《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析》pandas数据框有时候我们需要合并，对多个数据框一起操作。pandas里面有很多用法，了解一下导入包import numpy as np
import pandas as pdappend()append和列表的用法一样，直接在数据框后面追加df.append(self,other,ignore_index=Fal
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2023-09-28 15:39:15
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今天介绍数据分析的第五课，教大家如何在python中对数据框进行一些更新操作。 本文目录 在数据框最后追加一行在数据框中插入一列删除数据框中的行删除数据框中的列删除满足某种条件的行 注意：本文沿用数据分析第一课【Python数据分析—数据建立】里的数据框date_frame：
1 在数据框最后追加一行 假设要在原数据框中增加一行，可先定义该
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2024-03-04 01:32:52
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粘贴答案不是目的把Python学会这才叫做意义童年的纸飞机现在终于飞回我手里~~ 文章目录第1关：序列和数据框第2关：外部数据文件读取第3关：逻辑索引、切片方法，groupby 分组计算函数应用第4关：数据框关联操作第5关：数据框合并操作第6关：序列移动计算方法应用第7关：数据框切片（iloc、loc）方法第8关：数据框排序第9关：数据框综合应用案例第10关：序列及简单随机抽样第11关：序列及较复
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2023-10-16 09:15:48
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在Python和R中，数据框可谓是使用最频繁的数据结构之一。但二者对于数据框的操作是存在一定差异的，稍加不注意，就容易弄混，今天就对此进行总结。 目录一、数据框创建二、查看数据框基本信息三、增减列字段四、数据筛选4.1 单条件筛选4.2 多条件筛选 一、数据框创建Pythonimport pandas as pd
data = pd.DataFrame({'name':['张三','李四','王五
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2023-06-19 22:29:21
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Python中数据框数据合并方法有很多，常见的有merge()函数、append()方法、concat()、join()。1.merge()函数先看帮助文档。 import pandas as pd
help(pd.merge)
Help on function merge in module pandas.core.reshape.merge:
merge(left, right, how:
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2023-08-12 12:11:30
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众所周知，Pandas是基于Python平台的大数据分析与处理的利器。在数据为王的时代，想要掌握数据分析能力，学会Pandas数据可视化工具是十分重要的。本文将带领大家一步一步学习Pandas数据可视化基础绘图，内容比较基础，相信有一定Python基础的小伙伴看完可以很快上手，现在就让我们一起来看看教程吧！1、环境IDE : jupyter notebookAnaconda 3.X2、基于matp
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2023-10-12 07:40:11
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DataFrame行数：len(data) DataFrame列数：len(data.ix[1]) 查看行数和列数：data.shapefrom numpy import #
m,n =shape(data) #m为行数，n为列数数据类型：type(data) 生成新数据框：df = pd.DataFrame(np.arange(0,60,2).reshape(10,3),columns=l
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2023-06-11 14:47:42
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数据合并在pandas中可以通过merge对数据进行合并操作。import numpy as np
import pandas as pd
data1 = pd.DataFrame({'level':['a','b','c','d'],
'numeber':[1,3,5,7]})
data2=pd.DataFrame({'level':['a','b
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2024-08-07 23:33:58
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Pandas中另一个重要的数据对象为数据框（DataFram），由多个序列按照相同的index组织在一起形成一个二维表。事实上，数据框的每一列为序列。数据框的属性包括index、列名和值。由于数据框是更为广泛的一种数据组织形式，许多外部数据文件读取到Python中大部分会采用数据框的形式进行存取，比如数据库、excel和TXT文本。同时数据框也提供了极为丰富的方法用于处理数据及完成计算任务。数据框
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2023-08-26 12:17:25
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选择排序(select_sort)是一个基础排序，它主要通过查找已给序列中的元素的最大或者最小元素，然后将其放在序列的起始位置或者结束位置，并通过多次这样的循环完成对已知序列的排序，在我们对n个元素进行操作时，我们至少需要n-1次。def select_sort(list):n=len(list)#进行n-1次操作for i in range(n-1):min_dex=i#记录最小的位置for j
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2023-09-25 18:56:23
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##加载数据框所需要的包和函数1 from pandas import DataFrame;建立数据框df = DataFrame(data={
'age' : [21,22,23],
'name' : ['KEN', 'John', 'JIMI']
}),index = ['first', 'second', 'third']； 按照一定的规则访问数据框
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2023-06-21 15:37:54
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