Pandas 数据变形和模型分析

数据概念

数据比对

在本练习中,我们使用灵活的比较技术对不同的DataFrame进行比较

python 复制代码
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
参阅 - 亚图跨际
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