1.28 numpy和pandas学习
1.28 numpy与pandas学习
numpy
numpy是什么
numerical python
一个开源的科学计算库
numpy优势
-
代码更简洁(以数组,矩阵为粒度)
-
性能更高效(存储效率和输入输出性能更好)
-
numpy是python科学数据类库的基础库
测试一个函数执行的时间
%timeit 执行的函数
Numpy中的核心array
array中的所有元素都是同一种类型的
array本身的属性
- shape:返回一个元组,表示array的维度
- ndim:一个数字,表示array的维度的数目
- size:一个数字,表示array中所有数据元素的数目
- dtype:数据类型
创建array的方法
- 从python的列表list和嵌套列表创建array
- 使用arange,ones,zeros,empty,full,eye等函数创建
- 生成随机数的
np.random
模块创建
array支持的操作与函数
- 支持逐元素的加减乘除
- 面向多维数组索引
- 有sum,mean等聚合函数
- 有线性代数函数
python的list创建array
import numpy as np
x = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8])
X = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]]
)
用arange创建数字序列
arange([start,] stop[,step,], dtype = None)
np.ones / [zeros] / [empty(随机值)] / [full(指定值)] (shape, dtype=None, order='C') # 例如
np.ones(10)
np.ones((2,3))# np使用ones_like创建形状相同的数组
np.ones_like(x)# full创建指定值
np.full(10, 666)
np.full((2,4), 666)np.random(d0,d1,d2……,dn)
# 随机数生成指定维树的随机数arrayB = np.random.randn(2,5)
# 随机数改变形状A = np.arange(10).reshape(2,5)
# reshape 直接改造形状为2*5# 二元运算直接逐元素操作
Numpy对数组按索引查询
- 基础索引
- 神奇索引
- 布尔索引
基础索引
0开始从左到右,1开始从右到左
可以采用切片的方式进行索引
二维数组索引
x[0][0]
x[0,0] # 与上面等价x[2] # 筛选第二行
x[:-1] # 筛选多行
x[:,2] # 二维筛选
numpy切片的修改会修改原来的数组
神奇索引
用整数数组进行的索引,叫神奇索引
x = np.arange(10)
x[[3,4,7]] # 返回一个数组array([3,4,7])indexs = np.array([[0, 2], [1,3 ]])
x[indexs]# 返回一个array,按下标进行索引
二维数组
X[[0, 2], :] # 筛选多列,行不能省略
X[[0, 2, 3], [1, 3, 4]] # 同时指定行列-列表,返回的是[(0,1),(2,3),(3,4)]位置的数字
布尔索引
可以进行筛选
一维数组
x = np.arange(10)
x > 5
# 返回一个10个元素列表(True or False)
x[x > 5] # 返回比5的元素构成的列表x[x < 5] += 20 # 元素自增量操作
二维数组
# 如果二维数组进行筛选
X > 5
# 返回的是一个一位数组,起到降维的作用
Numpy随机数random
函数名 | 说明 |
---|---|
seed([seed]) | 设定随机种子,这样每次生成的随机数会相同 |
rand(d0,d1,……dn) | 返回数据在[0,1)之间 |
randn(d0,d1……dn) | 返回数据具有标准正态分布(均值0,方差1) |
randint(low[,high,size,dtype]) | 生成随机整数,包含low,不包含high |
random([size]) | 生成[0.0,1.0)的随机数 |
choice(a) | a是一个一维数组,从里面生成随机结果 |
shuffle(x) | 对数组x随机排列 |
permutation(x) | 随机排列,或数字的全排列 |
normal([loc,scale,size]) | 按照均值loc和方差scale生成高斯分布的数字 |
uniform([low,high,size]) | 在[low,high)之间生成均匀分布的数字 |
Numpy数据计算从入门到实战
函数名 | 说明 |
---|---|
np.sum | 所有元素的和 |
np.prod | 所有元素的乘积 |
np.cumsum | 元素的累计加和 |
np.sumprod | 元素的累积乘积 |
np.min | 最小值 |
np.max | 最大值 |
np.percentile | 0-100百分位数 |
np.quantile | 0-1分位数 |
np.median | 中位数 |
np.average | 平均(可加权) |
np.mean | 平均值 |
np.std | 标准差 |
np.var | 方差 |
Numpy中axis参数
axis=0 代表行, axis=1代表列
对于sum,mean等的聚合函数
- axis=0代表把行消掉,axis=1代表把列消解掉
- axis=0代表跨行计算,axis=1代表跨列计算
标准化:A=(A−mean(a,axis=0))/std(A,axis=0)A=(A-mean(a,axis=0))/std(A,axis=0)A=(A−mean(a,axis=0))/std(A,axis=0)
Numpy中满足条件元素的计算
import numpy as np
arr = np.random.randint(1, 10000, size = int(1e8))arr[arr > 5000]
Numpy 怎样给数组增加一个维度
- np.newaxis : 关键字,使用索引的语法给数组添加维度
- np.expand_dims(arr, axis) : 方法,和np.newaxis实现一样的功能,给arr在axis位置添加维度
- np.reshape(a, newshape) : 方法,给一个维度设置为1完成升维
一维向量添加维度(newaxis)
arr[np.newaxis, :] # 添加一个行维度
arr[:, np.newaxis] # 添加一个列维度
一位数组添加维度(expand_dims)
np.expand_dims(arr, axis = 0)np.reshape(arr, (1,5))
数据合并操作
-
添加多行
-
添加多列
np.concatenate(array_list, axis = 0/1) # 按指定axis进行合并np.vstack
np.row_stack(array_list) # 按行进行数据合并np.hstack
np.column_stack(array_list) # 按列进行数据合并
Pandas
开源的python类库
pandas读取数据
- 读入csv, tsv, txt。
-
- 用逗号分隔,tab分割的纯文本文件
pd.read_csv
- 读入excel
-
- 微软xls或者xlsx文件
- ``pd.read_sql`
- msql
-
- 关系型数据表
pd.read_sql
读入csv
ratings = pd.read_csv(fpath)
ratings.head() # 查看前几行数据
ratings.shape # 查看数据的形状ratings.columns # 查看列名列表
ratings.index # 查看索引列
ratings.dtypes # 查看每列的数据类型
读取txt文件
pru = pd.read_csv(fpath,sep = "\t", # 分隔符header = None, # 标题行names = ['pdate', 'pv', 'uv'] # 指定列名)
读取excel文件
puv = pd.read_csv(fpath)
读取mysql数据表
import pymysql
conn = pymysql.connect(host = '127.0.0.1',user = 'root',password = '',database = 'txy',charset = 'utf8'
)mysql_page = pd.read_sql("select * from txy", con = conn)
Pandas数据结构
- DataFrame
- Series
DataFrame
二维数据,整个表格,多行多列
每一列的索引df.columns
,每一行的索引df.index
Series
一维数据,一行或者一列
类似于一维数组的对象,是由一组数据(不同数据类型)以及一组与之
用列表生成series
s1 = pd.Series([1, 'a', 5, 2, 7])
# 左侧为索引,右侧为数据s1.index # 获取索引
s1.values # 获取数据# 创建具有标签索引的series
s2 = pd.Series([1, 'a', 5.2, 7]), index = ['d', 'b', 'a', 'c']
用python字典创建Series
s3 = pd.Series(sdata_dict)
# key变成索引,value变成值
根据标签索引查询数据
s2['a'] # 查询单个值
s2[['b', 'a']] # 返回一个Series
DataFrame
- 每一列是不同的数据类型
- 既有行索引index,也有列索引columns
- 可以被看做由Series组成的字典
多维字典创建DataFrame
data = {'state' : ['Ohio', 'Nevada'],'year' : [2000, 2002],'pop' : [1.5, 1.7]
}
df = pd.DataFrame(data)
从DataFrame中查询出Series
- 如果只查询一行、一列,返回
pd.Series
- 如果查询多行、多列,返回
pd.DataFrame
df['year']
df[['year', 'pop']]
df.loc[1] # 查询一行
Pandas查询数据
df.loc方法
根据行、列标签值查询
- 行、列传入单个值,实现精确匹配
- 传入一个list,进行批量查询
- 传入一个区间,进行范围查询·
[区间起始,区间结束]
- 条件查询
- 调用lambda匿名函数或函数查询
df.iloc方法
根据行、列的数字位置查询
df.where方法
df.query方法
Pandas新增数据列
直接赋值
df.loc[:, "wencha"] = df["bWendu"] - df["yWendu"]
df.apply方法
df.loc[:, "wendu_type"] = df.apply(get_wendu_type, axis = 1)
df.assign方法
# 可以同时添加多个新的列
df.assign(yWendu huashi = lambda x : x["yWendu"] * 9 / 5 + 32, # 可以是一个函数bWendu_huashi = lambda x : x["bWendu"] * 9 / 5 + 32
)
按条件选择分组分别赋值
df['wencha_type'] = ''
df.loc[df["bWendu"] - df["yWendu"] > 10, "wencha_type"] = "温差大"
数据统计函数
汇总类统计
df.describe() # 提取所有数字列统计结果
唯一去重和按值计数
- 针对非数值列
df["fengxiang"].unique
枚举所有列
df["fengxiang"].value_counts()
计数
相关系数和协方差
相关系数:衡量相似度程度。1:正向相似度最大。-1:反向相似度最大
协方差:衡量同向反向程度。正:同变化。负:反向运动
df.cov()
:协方差矩阵
df.corr()
:相关系数矩阵
Pandas缺失值处理
isnull和notnull函数
检测是否为空值
dropna
丢弃、删除缺失值
- axis:删除行还是列
- how:如果等于any则任何值为空都删除,如果等于all则所有值为空才删除
- inplace:如果为True则修改当前df,否则返回新的df
fillna
填充空值
- value:用于填充的值,可以是单个值,或者字典
- method:ffill使用前一个不为空的值填充,bfill使用后一个不为空的值填充
- axis:按行还是按列填充
- inplace:等同于dropna
st = pd.read_csv("./data.xlsx", skiprows = 2) # 跳过前面的空行st.dropna(axis="columns". how="all", inplace=True)
st.fillna({"分数", 0})
Waring: setting with copy
df[condition]["wencha"] = df["bWendu"] - df["yWendu"]
# 等同于
df.get(condition).setr(wen_cha)
pandas的dataframe的修改写操作,只允许在源dataframe上进行,一步到位
df.loc[condition, "wen_cha"] = df["bWendu"] - df["yWendu"] # 1df_month3 = df[condition].copy()
df_month3["wencha"] = df["bWendu"] - df["yWendu"]
pandas不允许先筛选子dataframe,再进行修改写入
sort_value(by, asscending = True, inplace = False)
inplace:是否修改原始DataFrame
by:通过啥进行排序
Pandas字符串处理
- 使用方法:先获取Series的str属性,然后在属性上调用函数
- 只能再字符串列调用
- DataFrame上无str属性和处理方法
startswith():以括号中的东西开头
replace():替换
index
df.set_index("userId", inplace = True, drop = False)
drop让索引列还保持在column
df.index
查询索引
python根据数据类型自动优化
index自动对齐
Merge用法
将不同的表按key关联到一个表
类似于sql的join
Concat用法
批量合并相同格式的Excel,给DataFrame添加行,给DataFrame添加列
可以做类似于sql的qroup by
Multiindex分层索引
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2024/4/29 20:46:55 - 氧生福地 玩美北湖(中)——永春梯田里的美与鲜
原标题:氧生福地 玩美北湖(中)——永春梯田里的美与鲜一觉醒来,因为大家太爱“美”照,在柳毅山庄去寻找龙女而错过了早餐时间。近十点,向导坏坏还是带着饥肠辘辘的我们去吃郴州最富有盛名的“鱼头粉”。说这是“十二分推荐”,到郴州必吃的美食之一。 哇塞!那个味美香甜…...
2024/4/30 22:21:04 - 氧生福地 玩美北湖(下)——奔跑吧骚年!
原标题:氧生福地 玩美北湖(下)——奔跑吧骚年!让我们红尘做伴 活得潇潇洒洒 策马奔腾共享人世繁华 对酒当歌唱出心中喜悦 轰轰烈烈把握青春年华 让我们红尘做伴 活得潇潇洒洒 策马奔腾共享人世繁华 对酒当歌唱出心中喜悦 轰轰烈烈把握青春年华 啊……啊……啊 两…...
2024/5/1 4:32:01 - 扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客,小姐姐注意了!
原标题:扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客,小姐姐注意了!扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客!当行业里的某一品项火爆了,就会有很多商家蹭热度,装逼忽悠,最近火爆朋友圈的医用面膜,被沾上了污点,到底怎么回事呢? “比普通面膜安全、效果好!痘痘、痘印、敏感肌都能用…...
2024/4/27 23:24:42 - 「发现」铁皮石斛仙草之神奇功效用于医用面膜
原标题:「发现」铁皮石斛仙草之神奇功效用于医用面膜丽彦妆铁皮石斛医用面膜|石斛多糖无菌修护补水贴19大优势: 1、铁皮石斛:自唐宋以来,一直被列为皇室贡品,铁皮石斛生于海拔1600米的悬崖峭壁之上,繁殖力差,产量极低,所以古代仅供皇室、贵族享用 2、铁皮石斛自古民间…...
2024/4/28 5:48:52 - 丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者
原标题:丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者【公司简介】 广州华彬企业隶属香港华彬集团有限公司,专注美业21年,其旗下品牌: 「圣茵美」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「圣仪轩」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「花茵莳」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「丽彦妆」专注医学护…...
2024/4/30 9:42:22 - 广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!
原标题:广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM流程及注意事项解读: 械字号医用面膜,其实在我国并没有严格的定义,通常我们说的医美面膜指的应该是一种「医用敷料」,也就是说,医用面膜其实算作「医疗器械」的一种,又称「医用冷敷贴」。 …...
2024/5/2 9:07:46 - 械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?
原标题:械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?医用眼膜/械字号眼膜/医用冷敷眼贴 凝胶层为亲水高分子材料,含70%以上的水分。体表皮肤温度传导到本产品的凝胶层,热量被凝胶内水分子吸收,通过水分的蒸发带走大量的热量,可迅速地降低体表皮肤局部温度,减轻局部皮肤的灼…...
2024/4/30 9:42:49 - 配置失败还原请勿关闭计算机,电脑开机屏幕上面显示,配置失败还原更改 请勿关闭计算机 开不了机 这个问题怎么办...
解析如下:1、长按电脑电源键直至关机,然后再按一次电源健重启电脑,按F8健进入安全模式2、安全模式下进入Windows系统桌面后,按住“winR”打开运行窗口,输入“services.msc”打开服务设置3、在服务界面,选中…...
2022/11/19 21:17:18 - 错误使用 reshape要执行 RESHAPE,请勿更改元素数目。
%读入6幅图像(每一幅图像的大小是564*564) f1 imread(WashingtonDC_Band1_564.tif); subplot(3,2,1),imshow(f1); f2 imread(WashingtonDC_Band2_564.tif); subplot(3,2,2),imshow(f2); f3 imread(WashingtonDC_Band3_564.tif); subplot(3,2,3),imsho…...
2022/11/19 21:17:16 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机...
win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”问题的解决方法在win7系统关机时如果有升级系统的或者其他需要会直接进入一个 等待界面,在等待界面中我们需要等待操作结束才能关机,虽然这比较麻烦,但是对系统进行配置和升级…...
2022/11/19 21:17:15 - 台式电脑显示配置100%请勿关闭计算机,“准备配置windows 请勿关闭计算机”的解决方法...
有不少用户在重装Win7系统或更新系统后会遇到“准备配置windows,请勿关闭计算机”的提示,要过很久才能进入系统,有的用户甚至几个小时也无法进入,下面就教大家这个问题的解决方法。第一种方法:我们首先在左下角的“开始…...
2022/11/19 21:17:14 - win7 正在配置 请勿关闭计算机,怎么办Win7开机显示正在配置Windows Update请勿关机...
置信有很多用户都跟小编一样遇到过这样的问题,电脑时发现开机屏幕显现“正在配置Windows Update,请勿关机”(如下图所示),而且还需求等大约5分钟才干进入系统。这是怎样回事呢?一切都是正常操作的,为什么开时机呈现“正…...
2022/11/19 21:17:13 - 准备配置windows 请勿关闭计算机 蓝屏,Win7开机总是出现提示“配置Windows请勿关机”...
Win7系统开机启动时总是出现“配置Windows请勿关机”的提示,没过几秒后电脑自动重启,每次开机都这样无法进入系统,此时碰到这种现象的用户就可以使用以下5种方法解决问题。方法一:开机按下F8,在出现的Windows高级启动选…...
2022/11/19 21:17:12 - 准备windows请勿关闭计算机要多久,windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机怎么办...
有不少windows10系统用户反映说碰到这样一个情况,就是电脑提示正在准备windows请勿关闭计算机,碰到这样的问题该怎么解决呢,现在小编就给大家分享一下windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机的具体第一种方法:1、2、依次…...
2022/11/19 21:17:11 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”的解决方法...
今天和大家分享一下win7系统重装了Win7旗舰版系统后,每次关机的时候桌面上都会显示一个“配置Windows Update的界面,提示请勿关闭计算机”,每次停留好几分钟才能正常关机,导致什么情况引起的呢?出现配置Windows Update…...
2022/11/19 21:17:10 - 电脑桌面一直是清理请关闭计算机,windows7一直卡在清理 请勿关闭计算机-win7清理请勿关机,win7配置更新35%不动...
只能是等着,别无他法。说是卡着如果你看硬盘灯应该在读写。如果从 Win 10 无法正常回滚,只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一:管理员运行cmd:net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...
2022/11/19 21:17:09 - 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?
原标题:电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢?一般的方…...
2022/11/19 21:17:08 - 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...
关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!关机提示 windows7 正在配…...
2022/11/19 21:17:05 - 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...
钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间:2020-04-20 22:24:19 浏览次数:729次 区域: 南阳 > 卧龙 列举网提醒您:为保障您的权益,请不要提前支付任何费用! 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于:钉钉,外勤365,红圈通,企业微信和…...
2022/11/19 21:17:05 - 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”,长时间没反应,无法进入系统的解决方案...
前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了,具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面,长时间没反应,无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过,网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法,并在最后教给你1种保护系统安全的好方法,一起来看看!电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中,添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候,开启电脑发现电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢?下面小编就带着大家一起看看吧!如果能够正常进入系统,建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57