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- 基本统计（含排序） 分布/累计统计 数据特征 相关性、周期性等 数据挖掘（形成知识） 一组数据表达一个或多个含义 摘要 - 数据形成有损特征的过程 pandas库的数据排序 .sort_index()方法在指定轴上根据索引进行排序，默认升序 .sort_index(axis=0, ascending=True) .sort_values()方法在指定轴上根据... 基本统计（含排序） 分布/累计统计 数据特征 相关性、周期性等 数据挖掘（形成知识） 一组数据表达一个或多个含义 摘要 - 数据形成有损特征的过程 pandas库的数据排序 .sort_index()方法在指定轴上根据索引进行排序，默认升序 .sort_index(axis=0, ascending=True) .sort_values()方法在指定轴上根据...
- 基本的统计分析函数 适用于Series和DataFrame类型 方法说明.sum()计算数据的总和，按0轴计算，下同.count()非NaN值的数量.mean() .median()计算数据的算术平均值、算术中位数.var() .std()计算数据的方差、标准差.min().max()计算数据的最小值、最大值.describe()针对0轴（各列）的统计汇总 适用于... 基本的统计分析函数 适用于Series和DataFrame类型 方法说明.sum()计算数据的总和，按0轴计算，下同.count()非NaN值的数量.mean() .median()计算数据的算术平均值、算术中位数.var() .std()计算数据的方差、标准差.min().max()计算数据的最小值、最大值.describe()针对0轴（各列）的统计汇总 适用于...
- Pandas是Python第三方库，提供高性能易用数据类型和分析工具 官网文档：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html 引入： import pandas as pd 1 Pandas基于NumPy实现，常与NumPy和Matplotlib一同使用 两个数据类型：Series, DataFr... Pandas是Python第三方库，提供高性能易用数据类型和分析工具 官网文档：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html 引入： import pandas as pd 1 Pandas基于NumPy实现，常与NumPy和Matplotlib一同使用 两个数据类型：Series, DataFr...
- 算术运算法则 算术运算根据行列索引，补齐后运算， 运算默认产生浮点数 补齐时缺项填充NaN(空值) 二维和一维、一维和零维间为广播运算 采用+ ‐* /符号进行的二元运算产生新的对象 方法形式的运算 方法说明.add(d, **argws)类型间加法运算，可选参数.sub(d, **argws)类型间减法运算，可选参数.mul(d, **argws)类型间... 算术运算法则 算术运算根据行列索引，补齐后运算， 运算默认产生浮点数 补齐时缺项填充NaN(空值) 二维和一维、一维和零维间为广播运算 采用+ ‐* /符号进行的二元运算产生新的对象 方法形式的运算 方法说明.add(d, **argws)类型间加法运算，可选参数.sub(d, **argws)类型间减法运算，可选参数.mul(d, **argws)类型间...
- numpy 科学计算基础库 官方文档：https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/quickstart.html 列表和数组区别 列表：数据类型可以不同 数组：数据类型相同 12 N维数组对象 ndarray dimension 维度： 一组数据的组织形式 轴axis 数据维度 秩rank 轴的数量 ndarray数组一般要求所... numpy 科学计算基础库 官方文档：https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/quickstart.html 列表和数组区别 列表：数据类型可以不同 数组：数据类型相同 12 N维数组对象 ndarray dimension 维度： 一组数据的组织形式 轴axis 数据维度 秩rank 轴的数量 ndarray数组一般要求所...
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- argsort函数 返回的是数组值的索引值 import numpy as np x = np.array([3, 1, 4, 2, 5]) # 从小到大 np.argsort(x) Out[4]: array([1, 3, 0, 2, 4]) # 从大到小 np.argsort(-x) Out[5]: array([4, 2, 0, 3, 1])123456... argsort函数 返回的是数组值的索引值 import numpy as np x = np.array([3, 1, 4, 2, 5]) # 从小到大 np.argsort(x) Out[4]: array([1, 3, 0, 2, 4]) # 从大到小 np.argsort(-x) Out[5]: array([4, 2, 0, 3, 1])123456...
- DataFrame类型 DataFrame类型由共用相同索引的一组列组成 DataFrame是一个表格型的数据类型，每列值类型可以不同 DataFrame既有行索引、也有列索引 index axis=0 axis=1 column DataFrame常用于表达二维数据，但可以表达多维数据 DataFrame类型可以由如下类型创建： 二维ndarray对象... DataFrame类型 DataFrame类型由共用相同索引的一组列组成 DataFrame是一个表格型的数据类型，每列值类型可以不同 DataFrame既有行索引、也有列索引 index axis=0 axis=1 column DataFrame常用于表达二维数据，但可以表达多维数据 DataFrame类型可以由如下类型创建： 二维ndarray对象...
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- 时序数据的异常点是指序列中存在模式不一致的点（如时序数据超出正常范围的上/下界，突然的上升或下降，趋势改变）。时序数据的异常检测旨在快速准确的找到这些异常点。代码块导入在NAIE训练平台的JupyterLab界面操作，不需要手动添加这一部分，因为在新创建的特征工程下已经包含了导入代码。import os os.chdir("/home/ma-user/work/test_ano... 时序数据的异常点是指序列中存在模式不一致的点（如时序数据超出正常范围的上/下界，突然的上升或下降，趋势改变）。时序数据的异常检测旨在快速准确的找到这些异常点。代码块导入在NAIE训练平台的JupyterLab界面操作，不需要手动添加这一部分，因为在新创建的特征工程下已经包含了导入代码。import os os.chdir("/home/ma-user/work/test_ano...
- 时间序列分析，即输入特征都是与时间相关的数据，同时需要考虑周期、趋势、节假日、突变等因素，通过一些手段来分析时间序列的特点，发现其中的变化规律，并用于预测未来时序数据的统计技术。分析时间序列，进行合理预测，做到提前掌握未来的发展趋势，为业务决策提供依据，这也是决策科学化的前提。代码块导入在NAIE训练平台的JupyterLab界面操作时，不需要手动添加这一部分，因为在新创建的特... 时间序列分析，即输入特征都是与时间相关的数据，同时需要考虑周期、趋势、节假日、突变等因素，通过一些手段来分析时间序列的特点，发现其中的变化规律，并用于预测未来时序数据的统计技术。分析时间序列，进行合理预测，做到提前掌握未来的发展趋势，为业务决策提供依据，这也是决策科学化的前提。代码块导入在NAIE训练平台的JupyterLab界面操作时，不需要手动添加这一部分，因为在新创建的特...
- 上一节Python操作Excel表格使用的是openpyxl包，这个包虽然能处理简单日常工作中Excel表格数据处理，但面对机器学习庞大的数据，还是显得力不从心，所以openpyxl大多数应用于简单的Excel表格操作，以及机器学习分析后表格的样式优化，但针对于数据的操作运算，我们还是要借助与pandas。 1.安装Pandas包 对于直接下载python安装程序的用户来... 上一节Python操作Excel表格使用的是openpyxl包，这个包虽然能处理简单日常工作中Excel表格数据处理，但面对机器学习庞大的数据，还是显得力不从心，所以openpyxl大多数应用于简单的Excel表格操作，以及机器学习分析后表格的样式优化，但针对于数据的操作运算，我们还是要借助与pandas。 1.安装Pandas包 对于直接下载python安装程序的用户来...
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