Los estudiantes deben ver la funcionalidad eficiente del teclado numérico.

Funciones eficientes de Pandas y Panda

Numpy es una biblioteca de extensión en el entorno Python que admite una gran cantidad de matrices dimensionales.

Y las operaciones matriciales; Pandas también es una operación y análisis de datos en el entorno Python.

Paquetes de software y potentes bibliotecas de análisis de datos. Ambos se pueden encontrar en el análisis de datos cotidiano.

Puntos de datos importantes, sin soporte de Numpy y Pandas.

El análisis puede llegar a ser extremadamente difícil. Pero a veces necesitamos acelerar el análisis de datos. ¿Qué pasó?

¿Hay alguna forma en que podamos ayudar?

Déjame presentarte las funciones de Numpy y Pandas. Estas funciones eficientes harán que el análisis de datos sea más fácil y conveniente.

Seis funciones eficientes de Numpy

Numpy es un paquete de extensión del lenguaje Python para informática científica. Generalmente contiene poderosos

objetos de matriz n-dimensionales, funciones complejas para. integrando generaciones C/C++ y Fortran.

Herramientas de codificación y funciones útiles de álgebra lineal, transformada de Fourier y generación de números aleatorios.

Además de los usos obvios anteriores, Numpy también se puede utilizar para la eficiencia general de los datos.

Definir contenedores multidimensionales de cualquier tipo de datos. Esto permite a Numpy

lograr una integración rápida y perfecta con varias bases de datos.

A continuación, analice las seis funciones de Numpy una por una.

Funciones eficientes de pandas y pandas

Partición de argumentos()

Con la ayuda de arg partición(), Numpy puede encontrar los n cables más grandes.

Referencias, estos índices encontrados también se generarán. Luego hacemos los valores numéricos según sea necesario.

Ordenar.

All close()

All close() se utiliza para hacer coincidir dos matrices y obtener una salida representada por un valor booleano. Si

las dos matrices no son iguales dentro de la tolerancia,

entonces all close() devuelve False. Esta función es útil para comprobar si dos matrices son similares.

Muy útil.

Clip()

Clip() mantiene los valores del array dentro de un rango. A veces, necesitamos

asegurarnos de que el valor esté dentro de los límites superior e inferior. Para hacer esto, podemos usar la función

clip() de Numpy para lograr este objetivo. Dado un intervalo, los valores fuera del intervalo se recortarán.

Al borde del intervalo.

Funciones eficientes de Pandas y Panda

Extract()

Como sugiere el nombre, extract() extrae elementos específicos de una matriz bajo ciertas condiciones.

Su. Con la ayuda de extract(), también podemos usar condiciones como y o o.

Dónde()

Dónde () se utiliza para devolver elementos que cumplen condiciones específicas de una matriz. Por ejemplo,

devuelve la posición de índice de un valor que satisface ciertas condiciones. Where() en SQL es similar a crear

condiciones.

Percentile()

Percentile() se utiliza para calcular el percentil enésimo de los elementos de una matriz en una dirección de eje específica.

Cuenta.

Las anteriores son las seis funciones eficientes del paquete de extensión Numpy que creo que le resultarán útiles.

Seis funciones eficientes del paquete de software de estadísticas de datos Panda

Pandas es también un paquete de Python, que proporciona capacidades expresivas rápidas, flexibles y

excelentes Estructuras de datos diseñadas para hacer que trabajar con datos estructurados (tabulares, multidimensionales, de diferentes

estructuras) y de series temporales sea simple e intuitivo.

Pandas es adecuado para los siguientes tipos de datos:

Pandas y las funciones eficientes de Panda

Datos tabulares con columnas heterogéneas, como tablas SQL o tablas de Excel;

Datos de series temporales ordenados y desordenados (no necesariamente de frecuencia fija);

Datos matriciales arbitrarios (homogéneos o heterogéneos) con etiquetas de fila/columna;

p>

Otros conjuntos de datos estadísticos en cualquier forma. De hecho, no es necesario etiquetar los datos en absoluto.

Ponlo en una estructura de panda.

Pandas es bueno para tratar con los siguientes tipos:

Pandas también es un paquete de Python que proporciona datos rápidos, flexibles y

con excelentes capacidades expresivas. , diseñado para hacer que trabajar con datos estructurados (tabulares, multidimensionales, de diferentes

estructuras) y de series temporales sea simple e intuitivo.

Pandas es adecuado para los siguientes tipos de datos:

Fácil de manejar datos faltantes (representados por NaN

) en datos de punto flotante y no flotante. datos;

Redimensionable: se puede insertar desde un marco de datos u objeto de dimensiones superiores.

O eliminar columnas;

Los datos explícitos se pueden alinear automáticamente: los objetos se pueden alinear explícitamente en un conjunto de etiquetas, o con.

Los usuarios pueden simplemente optar por ignorar las etiquetas, haciendo que las series, marcos de datos, etc. sean automáticos.

Alinear datos;

Funciones eficientes de Panda y Panda

Función de agrupación flexible para dividir, aplicar y fusionar conjuntos de datos y otras operaciones, y entrada de datos

Agregación y transformación de filas;

Simplifica el proceso de conversión de datos en objetos de marco de datos, que son básicamente

Estructuras de datos de Python y NumPy Datos irregulares con diferentes índices;

Configuración inteligente de división, indexación y subconjuntos para grandes conjuntos de datos basados ​​en etiquetas;

Fusionar y conectar conjuntos de datos de forma más intuitiva;

Más flexibilidad para remodelar y girar conjuntos de datos;

Marcadores graduados para ejes (pueden contener múltiples marcadores);

Se utiliza para convertir datos de archivos planos (CSV y archivos delimitados) Potente herramienta IO para descargar archivos

Archivos Excel, agregue datos a la base de datos y guárdelos en formato HDF 5.

|Carga de datos;

Funciones específicas de series temporales: generación de rango de datos, conversión de frecuencia y sistema de ventanas móviles.

Diseño, movimiento de datos, lag, etc.

read_csv(nrows=n)

Un error que comete la mayoría de las personas es ahorrar de todos modos. archivo csv cuando no lo necesitan.

Leer completo. Si se desconoce. El archivo csv tiene 10 GB, luego lea todo.

Un archivo.csv sería muy imprudente, ya que no sólo ocuparía mucha memoria, sino que también sería muy caro.

Tiempo. Todo lo que tenemos que hacer es empezar con. csv e importarlos según sea necesario.

Continuar importando.

Funciones eficientes de Pandas y Pandas

Map()

La función map() mapea los valores de una Serie según las entradas correspondientes. Usado para concatenación

Cada valor de una secuencia se reemplaza por otro valor, que también puede provenir de una función

Puede provenir de un diccionario o de una serie.

Apply()

Apply() permite al usuario pasar funciones y aplicarlas a una secuencia de Pandas.

Cada valor.

Está en)

Está en () se utiliza para filtrar marcos de datos. Is in() ayuda a seleccionar filas con

valores

Copiar()

específicos. Lo que hace la función es: Copiar el objeto pandas. Cuando un marco de datos se asigna a otro

un marco de datos, si se cambia uno de los marcos de datos, el valor del otro marco de datos

también cambiará. Para evitar este problema, puede utilizar la función copiar().

select_d tipos()

La función de select_d tipos() es devolver columnas de marco de datos basadas en columnas de tipos d.

subconjunto.

Los parámetros de esta función se pueden configurar para incluir todas las clases de datos que tengan una clase de datos específica.

O configurar para excluir columnas con tipos de datos específicos.

Finalmente, pivot_table() también es una función muy útil en pandas.

Si comprende algo del uso de pivot_table() en Excel, entonces no lo es.

A menudo es fácil comenzar.