一、发现重复值 在数据的采集过程中,有时会存在对同一数据进行重复采集的情况,重复值的存在会对数据分析的结果产生不良影响,因此在进行数据分析前,对数据中的重复值进行处理是十分必要的。本节主要从重复值的发现和处理两方面进行介绍。 本节各案例所用到的df数据如下,在各案例的代码展示中将不再重复这部分内容。
def calculate_beta(df, window=18): if df.shape[0] < window: return np.nan x ...
from mlxtend.frequent_patterns import apriori from mlxtend.frequent_patterns import association_rules # 假设df是包含交易数据的DataFrame,'item'是商品列 frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.05, use_colnames=True) rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence",min_threshold=0....
>>> df.price = df.price * 2 # 所有价格都乘以 2 >>> df name price 0 apple 10 1 banana 6 2 pear 4 >>> df.to_csv('out.csv', index=False) # 导出数据到 csv 文件 Pandas 可以用来做数据清洗、转换、聚合等操作,为下一步数据可视化及机器学习准备数据。 Pandas 有多种数据类型,其中就常见...
# 预测 decision_function 可以得出 异常评分 df['scores'] = iforest.decision_function(X) 六、基于降维的方法 1. Principal Component Analysis (PCA) 资料来源: [11] 机器学习-异常检测算法(三):Principal Component Analysis - 刘腾飞,知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/p/29091645 [12] Anomaly Detection异...
df['label'] = iforest.fit_predict(X) # 预测 decision_function 可以得出 异常评分 df['scores'] = iforest.decision_function(X) 六、基于降维的方法 1. Principal Component Analysis (PCA) 资料来源: [11] 机器学习-异常检测算法(三):Prin...
语法:reduce(function, sequence[,initial=None]) function可以是lambda表达式: 第一个参数是函数,第二个参数为序列(需要能对该序列进行for循环即可),第三个参数为initial=None。 作用:利用function函数对sequence进行聚缩,获得一个数字。 例1:列表求积:
sql = ''' SELECT * FROM 项目空间.表名 ; ''' query_job = o.execute_sql(sql) result = query_job.open_reader(tunnel=True) df = result.to_pandas(n_process=1) # 读取ODPS表中列。 x =df['pay_ord_cnt'] y =df['pay_ord_amt'] # 调用KneeLocator包。 kneedle = KneeLocator(x, y...
>>fromscipy.statsimportzscore >> zscore(df["a"]) array([ nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan]) What's the correct way to applyzscore(or an equivalent function not from scipy) to a column of a pandas dataframe and have it ignore thenanvalues? I'd like it to...
# decision function calculates the raw anomaly score for every point Z = clf.decision_function(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) * -1 Z = Z.reshape(xx.shape) # fill blue map colormap from minimum anomaly score to threshold value plt.contourf(xx, yy, Z, levels=np.linspace(Z.min()...