🧄Pandas数据变形和模型分析

数据概念

数据比对

在此，我们使用灵活的比较技术对不同的DataFrame进行比较

import pandas as pd
import random

random.seed(123)
list1 = [['A']*3,['B']*5,['C']*7]
charlist = [x for sublist in list1 for x in sublist]
random.shuffle(charlist)
ser1 = pd.Series(charlist)

random.seed(123)
ser2 = pd.Series(random.sample(range(10, 100), 15))

prodDf1 = pd.concat([ser1,ser2],axis=1)
prodDf1.columns=['Product','Sales']

random.seed(321)
list1 = [['A']*2,['B']*8,['C']*5]
charlist = [x for sublist in list1 for x in sublist]
random.shuffle(charlist)
ser3 = pd.Series(charlist)

random.seed(321)
ser4 = pd.Series(random.sample(range(10, 100), 15))

prodDf2 = pd.concat([ser3,ser4],axis=1)
prodDf2.columns=['Product','Sales']
...

比较两商店销售数据

从数据中获得见解，有效地规划营销活动

数据结构

使用数据结构简析GDP

数据输入输出

SQL数据分析（使用季度客户和订单列表）

确定最大的采购客户

数据类型

优化内存（使用汽车评估数据集）

数据选择

从列创建多索引（使用蘑菇分类数据集）

种群、栖息地多指标蘑菇数据比较

确定人口增长（使用人口数据集）

计算增长率并对比

生物环数分析雌雄性样本（鲍鱼牡蛎数据集）

生物环数计算，获取不同维度汇总值

数据探索和转换

数据透视（使用学生表现数据集）

处理缺失数据和汇总数据以获得见解

数据可视化

探索性数据分析（使用装配式房屋数据集）

构建不同类型的地块，以便对销售价格进行探索性数据分析

数据建模预处理

建立简单线性模型（使用发电厂满负荷电力和环境变量数据集）

数据分割、缩放和建模

标准化和平滑数据（使用股票交易数据集）

构建预测模型

非线性模型的多元回归（使用一氧化碳和金属氧化物半导体传感器数据集）

对非线性特征执行一些特征工程，然后将基线线性回归方法与随机森林模型进行比较

PreviousPython条形图热图直方图可视化精神健康状态(医学数据集)NextPython时间序列模型使用河流-地下水-泵水数据计算地下水位下降

Last updated 1 year ago

import pandas as pd import random random.seed(123) list1 = [['A']*3,['B']*5,['C']*7] charlist = [x for sublist in list1 for x in sublist] random.shuffle(charlist) ser1 = pd.Series(charlist) random.seed(123) ser2 = pd.Series(random.sample(range(10, 100), 15)) prodDf1 = pd.concat([ser1,ser2],axis=1) prodDf1.columns=['Product','Sales'] random.seed(321) list1 = [['A']*2,['B']*8,['C']*5] charlist = [x for sublist in list1 for x in sublist] random.shuffle(charlist) ser3 = pd.Series(charlist) random.seed(321) ser4 = pd.Series(random.sample(range(10, 100), 15)) prodDf2 = pd.concat([ser3,ser4],axis=1) prodDf2.columns=['Product','Sales'] ...