1.过滤法 首先导入数据 import pandas as pd data = pd.read_csv("../数据/digit recognizor.csv") data.head() 1. 2. 3. 这个数据亮较大,如果使用支持向量机和神经网络,可能会直接跑不出来,使用KNN跑一次大概需要半个小时,用这个数据更能体现特征工程的重要性。 过滤法: 全部特征—>
Pandas 是 Python 数据分析生态系统的核心库,它构建在 NumPy 之上,提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具。理解 Pandas 的核心数据结构——Series和DataFrame——的内部机制、创建方式、基本操作以及它们与 NumPy 的关系,是掌握 Pandas 的第一步,也是至关重要的一步。 1.1Series:一维带标签数组的威力 Series是...
<class 'pandas.core.series.Series'> 0 10 1 11 2 12 3 13 4 14 dtype: int32 获取数据 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 print(type(ser_obj.values)) # <class 'numpy.ndarray'> print(ser_obj.values) # [10 11 12 13 14] 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代...
stop=10, step=1)print(type(ser_obj.index)) #打印出所有索引对象的类型<class 'pandas.core.indexes.range.RangeIndex'>print(ser_obj.items())<zip object
一、Pandas索引和切片 导入数据并修改列标签,后续操作都配合此代码使用。 import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt iris_df_original = pd.read_csv("iris_local.csv") iris_df_original.columns # 查看列标签 ...
一:pandas简介 Pandas 是一个开源的第三方 Python 库,从 Numpy 和 Matplotlib 的基础上构建而来,享有数据分析“三剑客之一”的盛名(NumPy、Matplotlib、Pandas)。Pandas 已经成为 Python 数据分析的必备高级工具,它的目标是成为强大、
加速pandas 的运算 ## 方法1,将默认的 int64 转换为 int16 %%timeit for col in ['a','b','c','d','e']: df[col] = df[col].astype(np.int16) 导入导出、虚构数据、界面设置 导入数据:df = pd.read_exel(r'D:\Desktop\wangjixing.xlsx', index=False, sheet='Sheet1');特别地,导入Stata...
了解Python代码的内存消耗是每一个开发人员都必须要解决的问题,这个问题不仅在我们使用pandas读取和处理CSV文件的时候非常重要,在我们使用GPU训练的时候还需要规划GPU的显存使用。尤其是我们在白嫖使用kaggle和colab时显得更为重要。 本篇文章我们将介绍两个 Python 库 memory_profiler和Pytorch-Memory-Utils,这两个库可以...
1. 背景 在进行表格操作的时候,经常需要将两个excel表格数据进行横向合并,或者对原有的数据进行纵向扩充,这时候,就可以使用Pandas里面的 merge 纵向合并和 concat 横向连接功能了,如下: 2. 纵向合并 pd.merge(left, right, how=‘inner’, on=None, left...
1. 3sigma 基于正态分布,3sigma准则认为超过3sigma的数据为异常点。 图1: 3sigma defthree_sigma(s): mu, std = np.mean(s), np.std(s) lower, upper = mu-3*std, mu+3*std returnlower, upper 2. Z-score Z-score为标准分数,测量...