DataFrame和Series练习

最新推荐文章于 2024-10-15 20:10:12 发布

jp_zhou256

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分类专栏：机器学习 Python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jp_zhou256/article/details/89736483

本文主要探讨了Python中DataFrame和Series的数据结构，通过实例详细介绍了它们的创建、操作及常见用法，包括数据读取、筛选、排序、聚合等核心功能。

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主要练习DataFrame的

import pandas as pd
zhou=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]
df=pd.DataFrame(zhou,columns=['x1','x2','x3','x4'])
df1=df.copy()                 #拷贝一个DataFrame的副本

import os
import datetime
import numpy as np
from scipy import sparse
from scipy.stats import mstats
import pandas as pd
from pandas.api.types import is_numeric_dtype
import re
import pickle
import shutil

import xgboost as xgb
import lightgbm as lgb
from sklearn.model_selection import KFold

s=pd.Series(['-10.0121','+11.222','9.087'])
s = s.str.extract('([-+]?\d*\.\d+|\d+)', expand=False).astype(float).round(2)
    # deal with outliers
“”“
0   -10.01
1    11.22
2     9.09
dtype: float64
”“”
s = pd.Series(mstats.winsorize(s, limits=[0.01, 0.01]))    
    
    
tmp_s=pd.DataFrame([['row1','y1'],['row2','y1'],['row3','y2'],['row4','y1'],['row5','y1'],['row6','y2'],['row7','y1'],['row8','y2'],['row9','y3'],['row10','y2']],columns=['feature','label'])
tmp_counts = tmp_s['label'].value_counts() #对训练数据的标签进行计数
“”“