摘要：
当有了滚动，扩展和ewm对象创建了以后，就有几种方法可以对数据执行聚合。 DataFrame应用聚合 让我们创建一个DataFrame并在其上应用聚合。 Python Python 执行上面示例代码，得到以下结果 - Shell Shell 可以通过向整个DataFrame传递一个函数来进行聚合，或 阅读全文
posted @ 2018-09-13 16:04
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摘要：
数据丢失(缺失)在现实生活中总是一个问题。 机器学习和数据挖掘等领域由于数据缺失导致的数据质量差，在模型预测的准确性上面临着严重的问题。 在这些领域，缺失值处理是使模型更加准确和有效的重点。 何时以及为什么数据丢失？ 想象一下有一个产品的在线调查。很多时候，人们不会分享与他们有关的所有信息。 很少有 阅读全文
posted @ 2018-09-13 16:04
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摘要：
为了处理数字数据，Pandas提供了几个变体，如滚动，展开和指数移动窗口统计的权重。 其中包括总和，均值，中位数，方差，协方差，相关性等。 下来学习如何在DataFrame对象上应用上提及的每种方法。 .rolling()函数 这个函数可以应用于一系列数据。指定window=n参数并在其上应用适当的 阅读全文
posted @ 2018-09-13 16:03
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摘要：
统计方法有助于理解和分析数据的行为。现在我们将学习一些统计函数，可以将这些函数应用到Pandas的对象上。 pct_change()函数 系列，DatFrames和Panel都有pct_change()函数。此函数将每个元素与其前一个元素进行比较，并计算变化百分比。 Python Python 执行 阅读全文
posted @ 2018-09-13 16:02
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摘要：
在本章中，我们将讨论如何切割和丢弃日期，并获取Pandas中大对象的子集。 Python和NumPy索引运算符"[]"和属性运算符"."。 可以在广泛的用例中快速轻松地访问Pandas数据结构。然而，由于要访问的数据类型不是预先知道的，所以直接使用标准运算符具有一些优化限制。对于生产环境的代码，我们 阅读全文
posted @ 2018-09-13 16:01
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摘要：
Pandas提供API来自定义其行为的某些方面，大多使用来显示。 API由五个相关函数组成。它们分别是 - get_option() set_option() reset_option() describe_option() option_context() 现在来了解函数是如何工作的。 get_o 阅读全文
posted @ 2018-09-13 16:00
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摘要：
在本章中，我们将使用基本系列/索引来讨论字符串操作。在随后的章节中，将学习如何将这些字符串函数应用于数据帧(DataFrame)。 Pandas提供了一组字符串函数，可以方便地对字符串数据进行操作。 最重要的是，这些函数忽略(或排除)丢失/NaN值。 几乎这些方法都使用Python字符串函数(请参阅 阅读全文
posted @ 2018-09-13 15:58
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摘要：
Pandas有两种排序方式，它们分别是 - 按标签 按实际值 下面来看看一个输出的例子。 Python Python 执行上面示例代码，得到以下结果 - Shell Shell 在unsorted_df数据值中，标签和值未排序。下面来看看如何按标签来排序。 按标签排序 使用sort_index()方 阅读全文
posted @ 2018-09-13 15:57
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摘要：
Pandas对象之间的基本迭代的行为取决于类型。当迭代一个系列时，它被视为数组式，基本迭代产生这些值。其他数据结构，如：DataFrame和Panel，遵循类似惯例迭代对象的键。 简而言之，基本迭代(对于i在对象中)产生 - Series - 值 DataFrame - 列标签 Pannel - 项 阅读全文
posted @ 2018-09-13 15:56
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摘要：
重新索引会更改DataFrame的行标签和列标签。重新索引意味着符合数据以匹配特定轴上的一组给定的标签。 可以通过索引来实现多个操作 - 重新排序现有数据以匹配一组新的标签。 在没有标签数据的标签位置插入缺失值(NA)标记。 示例 Python Python 执行上面示例代码，得到以下结果 - Sh 阅读全文
posted @ 2018-09-13 15:55
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