from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt # 商品类别列表product_categories = df['商品品类'].tolist() # 使用字典统计商品类别数量 category_counts = dict() for category in product_categories: if category in category_counts: category_counts[category] += 1 ...
df.groupby('区域')['利润'].agg(['mean','max','min']).round(1) .reset_index()除此之外...
6. 分组计算 在sql中会用到group by这个方法，用来对某个或多个列进行分组，计算其他列的统计值。pan...
Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd'] 或者使用df.astype("category")将DF中所有的Series转换为category: In [21]: df = pd.DataFrame({"A": list("abca"), "B": list("bccd")}) In [22]: df_cat = df.astype("category") In [23]: df_cat.dtypes ...
['category'] categories = np.unique(midwest['category']) colors =[plt.cm.tab10(i/float(len(categories)-1))for i in range(len(categories))] # Step 2: Draw Scatterplot with unique color for each category fig = plt.figure(figsize=(16,10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k') ...
Category:当前新闻所属的类别,一会要进行分类任务,这就是标签。 Theme:新闻的主题,这个暂时不用,大家在练习的时候,也可以把它当作特征。 Content:新闻的内容,也就是一篇文章,内容很丰富。 前5条数据都是与财经有关,我们再来看看后5条数据(见图11-5)。
# For each correct categoryfor state in categories['state']: # Find potential matches in states with typoes matches = process.extract(state, survey['state'], limit = survey.shape[0]) # For each potential match match fo...
(4) Mean Shift Mean Shift是均值偏移或均值漂移聚类算法,最早是1975年Fukunaga等人在一篇关于概率密度梯度函数的估计论文中提出。它是一种无参估计算法,沿着概率梯度的上升方向寻找分布的峰值。Mean Shift算法先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束。
缺失值处理： 可以使用df.dropna()删除包含缺失值的行，或使用df.fillna(value)填充缺失值。数据合并： 可以使用pd.merge(df1, df2, on='key')将两个DataFrame合并。数据分组和聚合： 可以使用df.groupby('Category').mean()计算分组后的均值。4. 引用书籍："Python for Data Analysis" by Wes McKinney"Pandas...
plt.xlabel('Category') plt.ylabel('Total Sales') plt.title('Sales by Category') plt.show() 4.4 地区销售分析 python 复制代码 # 计算每个地区的平均销售额 region_sales = data.groupby('region')['sales'].mean() # 绘制地区销售散点图