【Python代码模板】数据预处理、数据分析、假设检验、机器学习

try:year=batch[-2:]#提取字符串的最后两个字符returnint('20'+year)#将年份转换为整数类型except:returnnp.nandf['batch_year']=df['batch'].apply(extract_year)#查看batch_year列的唯一值,以检查是否还有问题print(df['batch_year'].unique())4探索性数据分析现在我们的数据已经清理完毕...

通过Python代码爬取微博,获取南京地铁每日客流数据

二、爬取数据编写python代码，获取到过去1035天含有“昨日客流”关键词的微博，并保存为一个excel表。保存的excel表如下，created_at字段是微博发送时间，text_raw字段是微博正文。三、解析数据对created_at字段进行正则表达式，提取出微博发送时间、前一天日期。fromdatetimeimportdatetime,timedelta#提...

再见Pandas,又一Python数据处理神器

与Pandas和NumPy不同,cuDF不支持“object”数据类型,用于存储任意Python对象的集合。.apply()函数限制:cuDF支持.apply()函数,但它依赖于Numba对用户定义的函数(UDF)进行JIT编译并在GPU上执行。这可以非常快速,但对UDF中允许的操作施加了一些限制。何时使用cuDF和Dask-cuDFcuDF:当您的工作流在单个GPU上足够快,...

分享7个实用的pandas数据分析操作

前三名分别是西城、东城和海淀,这三个区之所以房价这么高,大概率是因为大部分优质小学都在这里,所以,你懂得!二、定位各区单价最高、最低的位置(apply筛选)5.apply获取各区单价最高、最低所在的行号max_num=data.groupby(['行政区']).apply(lambdax:x['单价'].idxmax())min_num=data.groupby(['行政...

pandas中的时序数据分组运算

#分别对苹果与微软每月平均收盘价进行统计(pd.read_csv('AAPL&MSFT.csv',parse_dates=['date']).groupby(['Name',pd.Grouper(freq='MS',key='date')]).agg({'close':'mean'}))图6且在此种混合分组模式下,我们可以非常方便的配合apply、transform等操作,这里就不再赘述。

未明学院:Python数据表处理——Groupby的妙用

Groupby简单来讲就是实现数据的快速分组聚合(求和、求均值等计算),比如按照产品类别,地区等进行数据的均值(和值)计算等(www.e993.com)2024年11月9日。对数据进行分组操作的过程概括为拆分——应用——合并三步:1.拆分:按照键值(key)或者分组变量对数据进行分组;2.应用:是从拆分到合并使用的“工具”,该“工具”非常灵活,可以是python自带的...

独家| 手把手教你用Python进行时间序列分解和预测

Airpassenger["qtr"]=Airpassenger["date"].apply(lambdax:x.quarter)Airpassenger["yearQtr"]=Airpassenger['year'].astype(str)+'_'+Airpassenger['qtr'].astype(str)airPassengerByQtr=Airpassenger[["passengerCount","yearQtr"]].groupby(["yearQtr"]).sum()...

用Python 对新冠病毒做数据分析,我们得出哪些结论?

data['Date_date']=data['Date'].apply(lambdax:x.date())让我们了解一下疫情对每个国家的影响。#gettingthetotalnumberofconfirmedcasesforeachcountrydf_country=data.groupby(['Country']).max().reset_index(drop=None)print(df_country[['Country','Confirmed','Deaths','Recovered'...

如何攻破可视化图表?附完整 Python 源代码

df_raw=pd.read_csv("httpsgithub/selva86/datasets/raw/master/mpg_ggplot2.csv")df=df_raw[['cty','manufacturer']].groupby('manufacturer').apply(lambdax:x.mean())df.sort_values('cty',inplace=True)df.reset_index(inplace=True)#Drawplot...

Pandas的10个常用函数总结

我们大多数人更喜欢Python来处理与数据相关的事情,而Pandas是我们是最常用的Python库。我们介绍常用的函数之前,我们需要了解Pandas提供的两种主要数据结构:Series:包含键值对的一维数据结构。它类似于python字典。>>>d={'a':1,'b':2,'c':3}...