2016-01-19 15:00:15 lo_cima 阅读数 5324
  • python数据分析与机器学习实战【2019新版】

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INTRODUCTION TO PANDAS 
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圆括号是函数,方括号是索引
#Series data  can be numpy array,or a python dict
#定义的方法:s = Series(data, index) #先指定数值再指定索引
无论选取何种方式都需要指定序列的长度,即元素的个数
s=Series(randn(5))
s = Series(randn(5), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e']) #索引的数量需要等于元素的数量,否则报错
d={'a':1,'b':2,'c':3}
s=Series(data=d,index=['b', 'c', 'd', 'a'])#显式地指定序列的索引值,输出的数据中,列已经排序。同时在数据中没有对应的键d则记为NULL
s=Series(5., index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])#全部元素只有一个值


#序列元素的选取,索引始终保留
s[:3] 
s[s > s.median()] #支持numpy的函数
s[s>3]                  #逻辑运算,取出大于3的元素
s[[1,2,4]] #由列表指定的元素
s[['a','b']] #由列表指定索引的元素
np.exp(s) #对序列元素进行计算
s*2
s+3

#当输入一个字典生成一个序列时,显式地指定index,若返回字典中与键index相对应的值,
没有对应的键值对,则返回null。字典长度与index的长度可以不一致
>>>dictionary={'a':2,'b':3,'c':4,'d':6,'e':8}
>>>temp=pd.Series(dictionary,index=['a','t','c','f'])
>>>temp
a     2
t   NaN
c     4
f   NaN


#可以就地修改序列的索引值index,此时需要保证输入的新的Index长度等于序列的长度,否则报错
dictionary={'a':1,'b':2}
obj=Series(dictionary)
obj.index=['c','d'] #将索引修改为c d

#DataFrame
The result index will be the union of the indexes of the various Series. 
If there are any nested dicts, these will be first converted to Series. 
 If no columns are passed, the columns will be the sorted list of dict keys.
#通过字典生成,键值对形式指定列名及数据。key=columnname,value=value
col1=Series([1., 2., 3., 4.], index=['a', 'b', 'c', 'd'])#序列
col2=Series([1., 2., 3.], index=['a', 'b', 'c'])
k={'col1':col1,'col2':col2} #由字典生成数据框。字典的键作为列名,对应的序列作为数据输入,序列的索引就是数据框的行索引
DataFrame(k)
DataFrame(k, index=['d', 'b', 'a'], columns=['col1','col3']) #在创建数据框时候,允许对输入的行和列进行筛选。在数据中没有对应键的列将显示为null
-------------------
two three
d    4   NaN
b    2   NaN
a    1   NaN
---------------------

为某列进行赋值操作
>>>frm2
State  year  debt
1       Texas  2001     5
2      Oregon  2002     5
3        Utah  2003     5
4  California  2004     5
5        Ohio  2005     5

>>>debtval=Series([3.6,2.4,3.3],index=[1,3,5]) #debt列的值由一个序列指定,包含索引
>>>frm2['debt']=debtval#未能通过索引匹配的,没有值,返回NA
>>>frm2
State  year  debt
1       Texas  2001   3.6
2      Oregon  2002   NaN
3        Utah  2003   2.4
4  California  2004   NaN
5        Ohio  2005   3.3

为不存在的列赋值,则创建一个列
删除列:
del frm2['debt'] # del frm.debt 将会报错

   d = {'one' : [1., 2., 3., 4.],'two' : [4., 3., 2., 1.]} #由列表指定各列的数值
   DataFrame(d)
   DataFrame(d,index=['a','b','c','d']) 此时需要保证显式指定的Index长度等于序列的长度,否则报错
   DataFrame(data, columns=['C', 'A', 'B'])
   
  #通过多个字典组成的列表生成
  data2 = [{'a': 1, 'b': 2}, {'a': 5, 'b': 10, 'c': 20}]
  DataFrame(data2, index=['first', 'second'])
  -------------------
a   b   c
first   1   2 NaN
second  5  10  20
  -------------------
  
  #通过嵌套的字典定义
>>> dictionary={'Texas':{'year':2011,'debt':200},'Oregon':{'year':2011,'debt':300}}
>>> frm3=DataFrame(dictionary)
>>> frm3
 Oregon  Texas
debt     300    200
year    2011   2011
>>> frm3.T
debt  year
Oregon   300  2011
Texas    200  2011

此时也可以显式地指定索引:
>>> frm3=DataFrame(dictionary,index=['year','debt','pop'])
>>> frm3
 Oregon  Texas
year    2011   2011
debt     300    200
pop      NaN    NaN


#从数据记录直接指定。数据记录的形式可以是元组tuple或者ndarray 
DataFrame.from_records

data=array([(1, 2.0, 'Hello'), (2, 3.0, 'World')])
DataFrame.from_records(data,columns=['c','b','a'])
-----------------------
c    b      a
0  1  2.0  Hello
1  2  3.0  World
-----------------------
DataFrame.from_items
DataFrame.from_items([('A', [1, 2, 3]), ('B', [4, 5, 6])]) #生成A B为列名的两列。orient='columns'
DataFrame.from_items([('A', [1, 2, 3]), ('B', [4, 5, 6])],orient='index', columns=['one', 'two', 'three']) #以A B为索引,通过columns指定列名,不指定将报错

#对列进行操作:导出、新增、删除
df['three'] = df['one'] * df['two']
df['flag'] = df['one'] > 2

del df['two'] #通过del删除
three = df.pop('three')#通过pop删除

df['foo'] = 'bar' #一列取相同的值'bar‘
df['one_trunc'] = df['one'][:2] #取出one列的前两个值插入到新列one_trunc

#使用assign将会创建一个新的copy,原有数据框不会发生改变
iris.assign(sepal_ratio = iris['SepalWidth'] / iris['SepalLength'])#sepal_ratio通过SepalWidth/SepalLength计算而来
iris.assign(sepal_ratio = lambda x: (x['SepalWidth'] /x['SepalLength'])

EX:
iris.query('SepalLength > 5').assign(SepalRatio = lambda x: x.SepalWidth / x.SepalLength,PetalRatio = lambda x: x.PetalWidth / x.PetalLength)
#先取出SepalLength > 5的行,并且计算两个新列

NOTES:
# 无法完成,缺少对C的引用
        df.assign(C = lambda x: x['A'] + x['B'],
                  D = lambda x: x['A'] + x['C'])
# 可以完成,先生成C再生成D
        (df.assign(C = lambda x: x['A'] + x['B'])
           .assign(D = lambda x: x['A'] + x['C']))


#数据框的连接和追加操作
>>>df_l=pd.DataFrame({'key':['a','a','b','b','c','d','d'],'value1':[1,2,3,4,6,7,9]})
>>>df_r=pd.DataFrame({'key':['a','a','b','c','e'],'value1':[9,12,3,8,5]})
>>> pd.merge(df_l,df_r,how='inner',on='key')
指定连接方式为内连接;
连接键为列‘key’,不显式指定此参数,将使用两个数据框中名称相同的列作为键;
返回的数据,仅包含左右数据中键的交集(即左右数据都存在的键)a b c
左集a对应多个数值,返回的数据集中全部包含
 key  value1_x  value1_y
0   a         1         9
1   a         1        12
2   a         2         9
3   a         2        12
4   b         3         3
5   b         4         3
6   c         6         8

>>>pd.merge(df_l,df_r,how='left',on='key')
指定连接方式为左连接;
连接键为列‘key’,不显式指定此参数,将使用两个数据框中名称相同的列作为键;
返回的数据,仅包含左数据中键 a b c d,右集d没有对应故返回NA
左集a对应2个值,右集a对应2个值,所以返回的数据集中,a有4条记录(2*2)
 key  value1_x  value1_y
0   a         1         9
1   a         1        12
2   a         2         9
3   a         2        12
4   b         3         3
5   b         4         3
6   c         6         8
7   d         7       NaN
8   d         9       NaN


指定多个连接键,使用列表指定参数on
>>> left=pd.DataFrame({'key1':[1,2,3],'key2':['a','b','c'],'val':[23,33,46]})
>>> right=pd.DataFrame({'key1':[1,2,2,3,4],'key2':['a','b','c','c','b'],'val':[22,46,89,29,88]})
>>> left
   key1 key2  val
0     1    a   23
1     2    b   33
2     3    c   46
>>> right
   key1 key2  val
0     1    a   22
1     2    b   46
2     2    c   89
3     3    c   29
4     4    b   88
>>> pd.merge(left,right,on=['key1','key2'],how='inner')
   key1 key2  val_x  val_y
0     1    a     23     22
1     2    b     33     46
2     3    c     46     29


>>> pd.merge(left,right,on=['key1','key2'],how='right')
   key1 key2  val_x  val_y
0     1    a     23     22
1     2    b     33     46
2     3    c     46     29
3     2    c    NaN     89
4     4    b    NaN     88




数据聚合运算(GROUP BY)
-------------------------------------------------------------------------------------
在传统SQL语法中,在进行聚合操作时,字段必须位于GROUP BY字句后或聚合函数内:
假设有如下逻辑的SQL语句:
select col1,col2,sum(data1),mean(data2) from df group by col1,col2
-------------------------------------------------------------------------------------


>>> df=pd.DataFrame({'col1':['a','a','b','b','a'],'col2':['one','two','one','one','two'],'data1':np.random.randn(5),'data2':np.random.randn(5)})
>>> df
 col1 col2     data1     data2
0    a  one  0.205309 -0.756663
1    a  two  0.870956  0.756917
2    b  one -0.026293  0.513525
3    b  one  1.287029 -2.122978
4    a  two  0.960200  1.937160


按col1和col2列进行聚合:
>>>grouped=df.groupby(['col1','col2']) #对col1和col2进行去重操作,得到唯一值
>>>grouped['data1','data2'].mean() #应用聚合函数,求data1和data2的平均值


     data1     data2
col1 col2                    
a    one   0.205309 -0.756663
    two   0.915578  1.347038
b    one   0.630368 -0.804727




>>>grouped=df.groupby(['col1','col2'])['data1'] #直接groupby之后指定要进行聚合计算的字段
>>>grouped.mean() #指定聚合函数
>>>grouped.data1.mean() #另一种写法


>>>grouped.size() #返回每个分组的计数,相当于count()聚合函数


col1  col2
a     one     1
     two     2
b     one     2


还能通过某个列的函数值进行分组:
假设有数据
>>>df2=pd.DataFrame(np.random.randn(5),columns=['col1'],index=['a','bb','ccc','aa','c'])
    col1
a    1.476153
bb  -0.105215
ccc  1.749460
aa  -1.359892
c   -0.958026


>>>grouped=df2.groupby(len) #根据df2索引值的长度来进行分组
>>> grouped.mean()
      col1
1  0.259064
2 -0.732554
3  1.749460


自定义聚合函数
def peak_2_peak(arr):
return arr.max()-arr.min()
grouped.agg(peak_2_peak)


聚合函数以字符串形式传入,针对不同列应用不同聚合函数
grouped.agg('mean')
grouped.agg(['mean','sum','std']) #不同的函数以列表形式传入


grouped=df.groupby(['col1','col2'])
grouped.agg([('data1','mean'),('data2','std')]) #针对不同列应用不同的函数,字段和函数名以元组方式传入,不同字段-函数的元组组成列表传入agg


将分组结果变成DF的其中一列




















2018-08-23 18:41:45 a40850273 阅读数 243
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Python 数据处理

数据的读取与保存

当路径或文件中包含中文时,需要额外指定 engine 为 python

import pandas as pd
data = pd.read_csv(data_path, sep=' ', header=None)
data.to_csv(rlt_path, header=0, index=0, sep=' ')

data = pd.read_csv(data_path, engine='python')

DataFrame 按列差分

只对于 Series 和 DataFrame 存在这个函数。对于 ndarray 可以先转成 Series 或 DataFrame 再进行处理。

d_vel = abs(data.diff()).fillna(method='bfill')

数据插值

interp1d 函数通过传入的横纵坐标数据拟合并返回一个函数。这个函数可以接受一个序列作为输入,并返回相应大小的拟合插值。

from scipy.interpolate import interp1d

function = interp1d(range(N), data[i], kind='quadratic') # interp1d(x, y) 一维插值
fdata = function(np.linspace(0, N-1, INSERT_N * N))

这个函数只能对给定值范围内的点进行插值,如果需要预测的点超过范围将返回 ValueError 异常。此时可以使用 interp 函数。

from scipy import interp, arange, exp

x = arange(0, 10)
y = exp(-x/3.0)


interp([9, 10], x, y)
# array([0.04978707, 0.04978707])

不过该函数只是将超过范围的预测值赋值为边缘的两个值。如果需要更复杂的要求,可以通过自行编写函数实现。

中值滤波

用该点周围指定范围内的值的中位数来代替该点的值

import scipy.signal as signal

x_med = signal.medfilt(x, 3) # 核为3

分位数计算

percentile 函数根据传入的数据,给出对应 25%、50%和75%的分位数

import numpy as np

per = np.percentile(x, [25, 50, 75])

离散信号的极值点

import scipy.signal as signal

extreme_geater = signal.argrelextrema(data, np.greater) # 给出的是位置标号
extreme_less = signal.argrelextrema(data, np.less)

绘图使用两个独立的坐标轴

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure()
ax1 = plt.subplot(111)
ax1.plot(range(N), f_data[12])
ax2 = ax1.twinx() # 独立两个y轴,x轴用twiny()
ax2.plot(range(N), data[12])

 

2016-11-29 22:03:04 YEN_CSDN 阅读数 3016
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Python数据预处理概述

对于数据分析而言,数据是显而易见的核心。但是并不是所有的数据都是有用的,大多数数据参差不齐,层次概念不清淅,数量级不同,这会给后期的数据分析和数据挖掘带来很大的麻烦,所以有必要进行数据预处理。

数据预处理是指在对数据进行数据挖掘之前,先对原始数据进行必要的清洗、集成、转换、离散和规约等一系列的处理工作,已达到挖掘算法进行知识获取研究所要求的最低规范和标准。通常数据预处理包括:数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约。


一:数据清洗
数据清洗是填充缺失数据、消除噪声数据等操作,主要通过分析“脏数据”的产生原因和存在形式,利用现有的数据挖掘手段和方法去清洗“脏数据”,将“脏数据”转化为满足数据质量要求和应用要求的数据,从而提高数据集的质量,满足现阶段数据分析的需求。

1.数据质量
数据质量主要有10个维度:

  • 数据规范:对数据标准、数据模型、业务规则、元数据和参考数据进行有关存在性、完整性、质量和归档的测量标准;
  • 数据完整性准则:对数据进行有关存在性、有效性、结构、内容和其他基本数据特征的测量标准;
  • 重复:对存在于系统内或系统间的特定字段、记录或数据集意外重复的测量标准;
  • 准确性:对数据内容正确性进行测量的标准;
  • 一致性和同步:对各种不同的数据仓库、应用和系统中存储或使用的信息等价程度的测量,以及使数据等价处理流程的测量标准;
  • 及时性和可用性:在预期时段内对特定应用的及时程度和可用程度的测量标准;
  • 易用性和可维护性:对数据可被访问和使用的程度,以及数据能被更新、维护和管理程度的测量标准;
  • 数据覆盖:相对于数据总体和全体相关的对象数据的可用性和全面性的测量标准;
  • 表达质量:如何进行有效信息表达以及如何从用户中收集信息的测量标准;
  • 可理解性、相关性和可信度:数据质量中可理解性和数据质量中执行度的测量标准,以及对业务所需数据的重要性、实用性及相关性的测量标准。

数据质量问题
这里写图片描述

数据值质量问题的分类:

  • 数据录入/更新
  • 测量
  • 简化
  • 数据集成

2.数据清洗的定义
数据清洗又叫数据清理或数据净化,主要用于数据仓库、数据挖掘和全面数据质量管理三个方面。

现今数据清晰研究主要涉及以下几方面:

  • Web领域的数据清洗研究:搜索引擎
  • 特殊领域的数据清洗研究:金融、保险中的脏数据(错误数据、不一致数据、重复数据以及业务逻辑错误的数据)
  • 数字化文献服务领域的数据清洗研究
  • 射频识别领域的数据清洗研究

3.数据清洗的原理
通过分析脏数据的产生原因及存在形式,对数据的过程进行考察、分析,并总结出一些方法(数理统计、数据挖掘或预定义规则),将脏数据转化为满足数据质量要求的数据。

4.数据清洗的基本方法

  • 缺失数据处理:平均值、中间值、最大值、最小值或更为复杂的概率统计函数值填充空缺法。
  • 相似重复数据检测:基于字段(编辑距离算法、树编辑距离算法、TI Similarity相似匹配算法、Cosine相似度函数算法)与基于记录(排序邻居算法、优先队列算法、Canopy聚类算法)的重复检测。
  • 异常数据处理:异常数据的探测主要有基于统计学、基于距离和基于偏离3类方法。
  • 逻辑错误检测:主要有统计法、聚类方法和关联规则方法。
  • 不一致数据:常用的消除数据不一致的方法有排序、融合和基于规则三种方法。

5.数据清洗模型简介

  • Trillium的过程模型:用于专业的金融、保险等行业。
  • AJAX的过程模型:主要用于数据挖掘方面。
  • Kimball的过程模型。


二:数据集成

数据集成是指将多个数据源中的数据合并并存放到一个一直的数据存储(如数据仓库)中,这些数据源可能包括多个数据库、数据立方体和一般文件。



三:数据变换

数据变换是指不同来源所得到的数据可能导致不一致,所以需要及你选哪个数据变换,构成一个适合数据挖掘的描述形式。
数据转换包含的内容:

  • 属性的数据类型转化
  • 属性构造
  • 数据离散化
  • 数据标准化


四:数据规约

对海量数据进行复杂的数据分析和挖掘将需要很长的时间,使得这种分析不具有可操作性。海量数据规约技术可以减少数据集容量,但仍接近保持原数据的完整性。

  • 数据立方体存储多维聚集信息
  • 属性子集选择:逐步向前选择、逐步向后删除、决策树归纳
  • 维度规约:小波变换、主成分分析
  • 数值规约
  • 离散化和概念分层产生:是数据挖掘强有力的工具,允许挖掘多个抽象层的数据。
  • -
2016-06-29 09:40:11 asdfg4381 阅读数 2363
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这篇文章总结基于python的数据库操作。将数据库的操作与python中的pandas模块结合起来,能够实现高效的数据处理与快速的数据读取。

1、利用pandas写入MySQL数据库


1.1 dataframe输出到mysql


示例过程:

    from pandas.io import sql
    data = pd.read_csv(PATH_SAVE + FILE_TRAIN)
    db = MySQLdb.connect(host = "localhost", user = "root",
                          passwd = "1234", db = "mydb_1", charset = "utf8")
        # mydb是已存在的数据库, passwd = 为数据库密码
    sql.to_sql(data, 'train', db, flavor='mysql')
        # 'train'为欲存入的目标表名
    db.close()
  • 如果目标数据库不存在,仅需要创建到数据库目录的连接就行了,然后创建目标数据库:
    db = MySQLdb.connect(host = "localhost", user = "root", 
                             passwd = "1234", charset = "utf8")
        # 连接数据库
    cursor = db.cursor()
        # 操作游标
    cursor.execute('CREATE DATABASE new_tianchi;')
    cursor.execute('use new_tianchi;')
    cursor.execute('DROP table IF EXISTS train;')
    sql.to_sql(data, 'train', db, flavor='mysql', chunksize = 100000,
                    if_exists = 'replace', index = False)

握手失败的情况:

  • 写入的过程中出现了:mysql server has gone away的错误,大致原因是因为批处理时握手时间比较长,超过了限定的时间
  • 解决:修改C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 5.7目录下的my.ini配置文件,将下面两个参数改大些
    interactive_timeout = 120
    wait_timeout = 5
  • 如果没有这两个参数,可以直接添加,或在mysql的shell界面下手动修改:
    set global interactive_timeout =1000;
  • 若依旧就解决不了,可以采用分块的方式写入数据库,如下所示:
    sql.to_sql(data, 'train', db, flavor='mysql', chunksize = 100000,
                                    if_exists = 'replace', index = False)
        # if_exists的可选参数还有个'append',表示在原文件后接着写

1.2 dataframe从mysql中读入


<未完待续>

参考文献:
http://www.jb51.net/article/57290.htm
http://www.tuicool.com/articles/ZVzEz2N
http://www.cnblogs.com/jkmiao/p/4597359.html

2018-08-21 11:59:15 lmseo5hy 阅读数 3489
  • python数据分析与机器学习实战【2019新版】

    购买课程后,请扫码进入学习群,获取唐宇迪老师答疑 Python数据分析与机器学习实战教程,该课程精心挑选真实的数据集为案例,通过python数据科学库numpy,pandas,matplot结合机器学习库scikit-learn完成一些列的机器学习案例。课程以实战为基础,所有课时都结合代码演示如何使用这些python库来完成一个真实的数据案例。算法与项目相结合,选择经典kaggle项目,从数据预处理开始一步步代码实战带大家入门机器学习。学完该课程即可: 1.掌握Python数据科学工具包,包括矩阵数据处理与可视化展示。 2.掌握机器学习算法原理推导,从数学上理解算法是怎么来的以及其中涉及的细节。 3.掌握每一个算法所涉及的参数,详解其中每一步对结果的影响。 4.熟练使用Python进行建模实战,基于真实数据集展开分析,一步步完成整个建模实战任务。

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Python是数据科学家十分喜爱的编程语言,其内置了很多由C语言编写的库,操作起来更加方便,Python在网络爬虫的传统应用领域,在大数据的抓取方面具有先天优势,目前,最流行的爬虫框架Scrapy,HTTP工具包urlib2,HTML解析工具beautifulsoup,XML解析器lxml,等等,都是能够独当一面的Python类库。

Python十分适合数据抓取工作,对于大数据的处理,具有一定的局限性:

Python在大数据处理方面的优势:

1. 异常快捷的开发速度,代码量少;

2. 丰富的数据处理包,使用十分方便;

3. 内部类型使用成本低;

4. 百万级别数据可以采用Python处理。

Python在大数据处理方面的劣势:

1. python线程有gil,多线程的时候只能在一个核上跑,浪费了多核服务器;

2. python执行效率不高,在处理大数据的时候,效率不高;

3. 10亿级别以上的数据Python效率低。

Python适合大数据的抓取、载入和分发,相比于其他语言更加简单、高效;求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果,python也有现成的高效的库,但是针对大数据处理,Python具有一定的局限于,因此,涉及大数据处理时,可以用Python做整个流程的框架,核心CPU密集操作可以采用C语言等编程语言!

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