4. Las operaciones de polimerización en los datos y filtro de detección de valores atípicos
4.1: DESCRIBIR
A. usando la función: DataFrame.describe (Self, percentiles = Ninguno, la incluyen = Ninguno, el EXCLUDE = Ninguno)
B. Análisis de parámetro:
C. combate:
. Un C1 ejemplo Oficial
. C2
barra de ejercicios E.
5. Ordenar
A. Uso de las funciones: DataFrame.take (self, índice, eje = 0, is_copy = True, ** kwargs) de nuevo a la posición axial de los elementos en un índice dado.
----- Take () función acepta una lista de índice, numérico
----- EG: df.take ([1,3,4,2,5])
----- medios pueden np.random función .permutation () ordenó al azar
B. parámetros analíticos:
C. combate:
. C1 oficial Enlaces
C2.
secuenciación aleatoria C3, el muestreo.
sección de práctica E.
5. Datos de la / polimerización GroupBy procesamiento de datos avanzada Grupo
A. Uso de las funciones: Series.groupby (auto, por = Ninguno , eje = 0, nivel = Ninguno, as_index = Verdadero, ordenar = True, group_keys = True, apretón = False, False observada, ** kwargs)
B. parámetros analíticos:
C. Ejemplos:
. un C1 ejemplo oficial
. C2
sección D.
agregación de datos es el paso final del procesamiento de datos, por lo general para hacer cada matriz para generar un solo valor.
proceso de clasificación de datos:
----- paquete: primeros datos se dividen en grupos
----- con el procesamiento de la función: Los datos para diferentes aplicaciones diferentes conjuntos de funciones a los datos convert
----- combinado: diferentes grupos para dar el el resultado de la fusión juntos
el núcleo del proceso de clasificación de datos:
función ----- GroupBy ()
----- grupos ver las propiedades de agrupación
sección de práctica E.
6. La agregación de datos avanzado
A. Uso de las funciones: DataFrame.groupby (auto, por = Ninguno , eje = 0, nivel = Ninguno, as_index = Verdadero, ordenar = True, group_keys = True, apretón = False, False observada, ** kwargs)
B. parámetros analíticos:
C. descripción:
uso después de GroupBy paquete de transformada pueden ser utilizados para proporcionar funciones personalizadas y aplicar lograr más de computación
---- df.groupby ( 'item') [ 'precio'] sum () y df. .groupby ( 'item') [ ' precio']. aplicar (suma) casi
---- aplicará transforman y calcula, en pasados a la función de aplicar la transformada o
---- aplican transformar y también puede pasar una expresión lambda
D. ejemplos reales:
. Dl Baidu con un conjunto de datos avanzadas agregación artículos relacionados, esto puso que sea fácil de ver
D2 de.
data.groupby ( 'item') [ 'precio.'] Aplicar (SUM).
de acuerdo a paquete elemento , tome la columna de precios, el precio de cada uno buscando SUMA
Aplicar
Transformar
** Transformar columna de concordancia índice de valor volverá automáticamente, no pesado; Aplicar devolver un valor en función de agrupación, de-duplicación.
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