• 推荐 | 一位从不学无术到跨行算法工程师的人生赢家!
    微信公众号推荐AI派今天给大家推荐一个微信公众号「AI派」,作者是王老湿。王老湿在大学是一个不学无术的无良少年,后偶然接触编程,开始自学编程,又经AI浪潮洗礼,现已成功转型为一枚机器学习算法工程师。作者当前工作方向为推荐系统,在工作中会使用Python、Java、Scala、Spark、Hive、机器学习、深度学习、自然语言处理等方面的技术。在工作之余,他也将这几年自己掌握的技术不断分享在自己的公众号「AI派」中,希望能帮助到更多想学习相关技术的同学!作者的真实经历:我是如何入门机器学习的呢作者的更多介绍:...
  • 一文总结数据科学家常用的Python库(上)
    编译 | 安可来源 | analyticsvidhya.com【磐创AI导读】:本系列文章为大家总结了24个热门的python库,后续会更新。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。概述这篇文章中,我们挑选了24个用于数据科学的Python库。这些库有着不同的数据科学功能,例如数据收集,数据清理,数据探索,建模等,接下来我们会分类介绍。您觉得我们还应该包含哪些Python库?让我们知道!介绍我是Python语言的忠实粉丝,它是我在数据科学方面学到的第一门编程语言...
  • 这位大佬的200篇原创笔记,帮你快速入门Python与机器学习
    微信公众号推荐Python与算法社区作者/编辑 zglg今天给大家推荐一个微信公众号「Python与算法社区」,是一个以Python、数据科学、机器学习为主题的,包括但不限于Python、数据分析与挖掘、机器学习、深度学习的个人技术学习与进阶公众号。内容适合以下群体:相关岗位从业者相关专业和方向技术爱好者个人经历「Python与算法社区」号主现就职于某知名互联网公司,从事机器学习、运筹优化、数据分析等相关工作。编程和算法都还算可以。熟练使用C、C++、Python、Java;掌握一些算法,包括机器学习算法、...
  • 用Python执行SQL、Excel常见任务?10个方法全搞定!
    源 / Python全家桶    文 / ROGER HUANG数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel,有些人使用SQL,有些人使用Python。对于某些任务,使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大的数据集。使用基于 Python 构建的开源机器学习库。你可以轻松导入和导出不同格式的数据。由于其多功能性,Python 可以成为任何数据分析师工具箱的重要组成部分。但是,这很难开始。大多数数据分析师可能熟悉 SQL 或 Excel。本篇是涉及帮助你将技能和技术从 EXc...
  • 【超全+实用】常用的46个私密Pandas方法首次公开,全网最新!!!
    导读:Pandas是日常数据分析师使用最多的分析和处理库之一,本篇文章总结了常用的46个Pandas数据工作方法,包括创建数据对象、查看数据信息、数据切片和切块、数据筛选和过滤、数据预处理操作、数据合并和匹配、数据分类汇总以及map、apply和agg高级函数的使用方法。本文摘编自《Python数据分析与数据化运营》(第2版),经出版方授权发布。点击阅读全文可以购买1创建数据对象Pandas最常用的数据对象是数据框(DataFrame)和Series。数据框与R中的DataFrame格式类似,都是一个二维数...
  • 一文总结数据科学家常用的Python库(上)
    转自:磐创AI概述这篇文章中,我们挑选了24个用于数据科学的Python库。这些库有着不同的数据科学功能,例如数据收集,数据清理,数据探索,建模等,接下来我们会分类介绍。您觉得我们还应该包含哪些Python库?让我们知道!介绍我是Python语言的忠实粉丝,它是我在数据科学方面学到的第一门编程语言。Python有三个特点:它的易用性和灵活性全行业的接受度:它是业内最流行的数据科学语言用于数据科学的庞大数量的Python库事实上,有如此多的Python库,要跟上它们的发展速度可能会变得非常困难。这就是为什么我...
  • 从小白到大师,这里有一份Pandas入门指南
    这是一篇最佳实践教程,既适合用过 Pandas 的读者,也适合没用过但想要上手的小白。通过本文,你将有望发现一到多种用 pandas 编码的新方法。本文包括以下内容:Pandas 发展现状;内存优化;索引;方法链;随机提示。Pandas 的定义和现状什么是 Pandas?Pandas 的核心开发者之一 Marc Garcia 发表了一段非常有趣的演讲——「走向 Pandas 1.0」。这个数据集足够简单,但也足以让你上手 Pandas。在内部,Pandas 将数据框存储为不同类型的 numpy 数组。
  • 如何用pandas对excel中的文本数据进行操作
    excel进行数据的操作最便捷的库是pandas,但是如何使用pandas对excel中的文本进行清洗,这是一个很技巧性的工作。之前常见的思路是操作结果保存到新的excel文件中,这会让代码可读性和清洗速度大大降低,这很不pythonic,所以今天分享pandas的文本数据处理技巧。pandas中有Series和DataFrame两种数据结构,Series是一种数组,DataFrame是一种表。在Series中有str方法,本文所有的方法都是在Series对象基础上进行的操作。Series.str方法Series.str可以对某一序列中的每个文本数据进行批处理,一般返回的结果是数组。
  • 利用 Pandas 分析日志数据
    此文主要通过非结构化数据日志文件样例,来介绍如何利用Pandas中的技巧,完成数据从非结构化到结构化的过程。lst_log=[]log_dir=r'D:\myPC\Python\VScodeBook\DataSet\pj1_日志分析\log20190101.txt'withopenaslog_etl:forlineinlog_etl:#逐行读取数据,只取有效数据if'::'inline:lst_log.appenddf_etllog=pd.DataFramedf_etllog.head()数据预览1预览1-源日志数据入DF3、数据解析提取核心字段数据日志数据的核心内容均以':'标记,可用来作分割符。此处利用pandas的str.split()函数来切分字段,并扩展成多列。另外,通过join将源数据记录也合并入新的数据,便于核查解析的正确性。提取耗时超过阈值的任务,并降序,作为重点分析对象df_rs5min=df_etllog5[df_etllog5['耗时(分钟)']>5].sort_valuesmatplotlib利用条形图可视化plt.barhplt.show()5、小结利用pandas的这些基本功能来解析固定格式的非结构化数据,确实很得心应手。
  • Python小白数据科学教程:Pandas (下)
    点击“简说Python”,选择“置顶/星标公众号”福利干货,第一时间送达!0引言上一篇:Python小白数据科学教程:Pandas (上)数据表的合并和连接数据表的重塑和透视数据表的分组和整合4数据表的合并和连接数据表可以按「键」合并,用merge 函数;可以按「轴」来连接,用 concat 函数。
  • 71803倍!超强Pandas循环提速攻略
    前言如果你使用Python和Pandas进行数据分析,循环是不可避免要使用的。今天,公众号为大家分享一个关于Pandas提速的小攻略,助你一臂之力!相关文章1、30倍!标准循环Datatrame是Pandas对象,具有行和列。Python不能利用任何内置函数,而且速度非常慢。Pandas Vectorization:快9280倍我们利用向量化的优势来创建真正高效的代码。我们直接将Pandas Series传递给我们的功能,这使我们获得了巨大的速度提升。Nump Vectorization:快71803倍在前面的示例中,我们将Pandas Series传递给函数。
  • Pandas模块,我觉得掌握这些就够用了!
    在我看来,这些问题都可以借助于Pandas模块完成,因为Pandas属于专门做数据预处理的数据科学包。下面来介绍一下我认为Pandas模块中需要掌握的功能和函数。),')#去除birthday、start_work和other变量df.drop数据合并、连接与汇总 案例演示 #构造数据集df1和df2df1=pd.DataFramedf2=pd.DataFrame#数据集的纵向合并pd.concat#如果df2数据集中的“姓名变量为Name”df2=pd.DataFrame#数据集的纵向合并pd.concat#构造数据集df3=pd.DataFramedf4=pd.DataFramedf5=pd.DataFrame#三表的数据连接#首先df3和df4连接merge1=pd.mergemerge1#再将连接结果与df5连接merge2=pd.mergemerge2推荐阅读--Top6Python要上天啊!
  • 小白也能看懂的Pandas实操演示教程(上)
    编辑:王老湿我们的《机器学习入坑指南》专栏发布后,目前已经更新了两篇:1.上手机器学习前,先来学习下Python相关的环境配置吧~,2.小白也可以看懂的Numpy实操演示教程今天的是第三篇,主要带大家来实操学习下Pandas,因为篇幅原因,分为了两部分,本篇为上。
  • 他一年写了200篇原创笔记,帮助你快速入门Python与机器学习
    「Python与算法社区」号主现就职于某知名互联网公司,5年算法工程师,从事机器学习、深度学习、数据分析等相关工作。内容以Python、数据科学、机器学习、深度学习为主,包括但不限于Python、数据分析与挖掘、机器学习、深度学习的个人技术学习与进阶公众号。如何入门机器学习?
  • Pandas循环提速 7 万多倍是怎么实现的?
    乾明 编译整理量子位 报道用Python和Pandas进行数据分析,很快就会用到循环。在给出的替代方案中,使用Numpy向量化,与使用标准循环相比,速度提升了71803倍。他是怎么实现的?Pandas 内置函数: iterrows ()ー快321倍在第一个示例中,循环遍历了整个DataFrame。Pandas向量化—快9280倍此外,也可以利用向量化的优点来创建非常快的代码。重点是避免像之前的示例中的Python级循环,并使用优化后的C语言代码,这将更有效地使用内存。现可以直接将Pandas 列传递给函数,从而获得巨大的速度增益。Numpy向量化—快71803倍在上面的示例中,将将Pandas 列传递给函数。
  • 他一年写了200篇原创笔记,帮助你快速入门Python与机器学习
    「Python与算法社区」号主现就职于某知名互联网公司,5年算法工程师,从事机器学习、深度学习、数据分析等相关工作。内容以Python、数据科学、机器学习、深度学习为主,包括但不限于Python、数据分析与挖掘、机器学习、深度学习的个人技术学习与进阶公众号。如何入门机器学习?
  • 使用Python和Pandas的最简单的数据清理方法
    在本文中,我们将学习如何使用Python包Pyjanitor简化数据预处理工作。在所有Python数据操作示例中,我们还将看到如何仅使用Pandas的功能来实现这些操作。请记住,在本文的最后,我们将有一个完整的示例,其中我们在实际创建Pandas Dataframe的同时对所有数据进行清理。在下面的示例中,我们将读取一个JSON文件,并使用Pandas 数据帧方法rename和Pyjanitor来重命名列。
  • Pandas0.25来了,别错过这10大好用的新功能
    呆鸟云:“7 月 18 日,Pandas 团队推出了 Pandas 0.25 版,这就相当于 Python 3.8 啦,Python 数据分析师可别错过新版的好功能哦。”从 0.25 起,pandas 只支持 Python 3.53 及以上版本了,不再支持 Python 2.7,还在使用 Python 2 的朋友可要注意了,享受不了新功能了,不过,貌似用 Python 2 做数据分析这事儿估计已经绝迹了吧!下一版 pandas 将只支持 Python 3.6 及以上版本了,这是因为 f-strings 的缘故吗?read_pickle()与read_msgpack(),只向后兼容到 0.20.3。Pandas 提供了一种叫pandas.NameAgg的命名元组,但如上面的代码所示,直接使用 Tuple 也没问题。
  • 小白也能看懂的Pandas实操演示教程(下)
    编辑:王老湿我们的《机器学习入坑指南》专栏发布后,目前已经更新了三篇:1.上手机器学习前,先来学习下Python相关的环境配置吧~,2.小白也可以看懂的Numpy实操演示教程3.小白也能看懂的Pandas实操演示教程(上)今天的是第四篇,主要带大家来实操学习下Pandas,因为篇幅原因,分为了两部分,本篇为下。
  • Pandas模块,我觉得掌握这些就够用了!
    在我看来,这些问题都可以借助于Pandas模块完成,因为Pandas属于专门做数据预处理的数据科学包。下面来介绍一下我认为Pandas模块中需要掌握的功能和函数。),')#去除birthday、start_work和other变量df.drop数据合并、连接与汇总 案例演示 #构造数据集df1和df2df1=pd.DataFramedf2=pd.DataFrame#数据集的纵向合并pd.concat#如果df2数据集中的“姓名变量为Name”df2=pd.DataFrame#数据集的纵向合并pd.concat#构造数据集df3=pd.DataFramedf4=pd.DataFramedf5=pd.DataFrame#三表的数据连接#首先df3和df4连接merge1=pd.mergemerge1#再将连接结果与df5连接merge2=pd.mergemerge2留言打卡第二季 DAY 28今日的留言话题是聊聊你在python中常用到的模块