Bien que les séries chronologiques soient également disponibles dans scikit-learn, Pandas a une sorte de fonctionnalités plus conformes. Manipulation des données avec pandas 4. Dans ce module de Pandas, nous pouvons inclure la date et l'heure de chaque enregistrement et récupérer les enregistrements de dataframe. Nous pouvons trouver les données dans une certaine plage de date et d'heure en utilisant le module pandas nommé Time series. Discutons de quelques objectifs majeurs pour présenter l'analyse des séries chronologiques des pandas. Objectifs de l'analyse des séries chronologiques
Créer la série de dates
Travailler avec l'horodatage des données
Convertir les données de chaîne en horodatage
Découpage des données à l'aide de l'horodatage
Rééchantillonnez votre série chronologique pour différents agrégats de périodes / statistiques récapitulatives
Travailler avec des données manquantes
Maintenant, faisons une analyse pratique de certaines données pour démontrer l'utilisation des séries chronologiques des pandas.
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Manipulation Des Données Avec Pandas 4
Fusion de DataFrames à l'aide de merge(), les arguments passés sont les dataframes à fusionner avec le nom de la colonne. df1 = ad_csv("")
merged_col = (df, df1, on='Name')
merged_col
Un argument supplémentaire 'on' est le nom de la colonne commune, ici 'Name' est la colonne commune donnée à la fonction merge(). df est la première trame de données et df1 est la deuxième trame de données à fusionner. Manipulation des données avec pandas film. Renommer les colonnes de dataframe à l'aide de rename(), les arguments passés sont les colonnes à renommer et à mettre en place. country_code = (columns={'Name': 'CountryName',
'Code': 'CountryCode'},
inplace=False)
country_code
Le code 'inplace = False' signifie que le résultat serait stocké dans un nouveau DataFrame au lieu de l'original. Création manuelle d'un dataframe:
student = Frame({'Name': ['Rohan', 'Rahul', 'Gaurav',
'Ananya', 'Vinay', 'Rohan',
'Vivek', 'Vinay'],
'Score': [76, 69, 70, 88, 79, 64, 62, 57]})
# Reading Dataframe
student
Trier le DataFrame à l'aide de la méthode sort_values().
Manipulation Des Données Avec Pandas Dataframe
3. copy C'est une méthode importante, si vous n'en avez pas encore entendu parler. Si vous tapez le code suivant: import pandas as pd
df1 = Frame({ 'a':[0, 0, 0], 'b': [1, 1, 1]})
df2 = df1
df2['a'] = df2['a'] + 1
() Vous constaterez que df1 est modifié. En effet, df2 = df1 ne fait pas une copie de df1 et l'affecte à df2, mais met en place un pointeur qui pointe vers df1. Toute modification de df2 entraîne donc une modification de df1. Pour remédier à cela, vous pouvez utilise: df2 = () ou from copy import deepcopy
df2 = deepcopy(df1) 4. 10 astuces Pandas qui rendront votre travail plus efficace. map Il s'agit d'une commande sympa qui permet de faire des transformations de données faciles. Vous définissez d'abord un dictionnaire dont les 'clés' sont les anciennes valeurs et les 'valeurs' sont les nouvelles valeurs. level_map = {1: 'high', 2: 'medium', 3: 'low'}
df['c_level'] = df['c'](level_map) Quelques exemples: True, False devient 1, 0 (pour la modélisation); définition de niveaux; codages lexicaux définis par l'utilisateur. 5. apply ou non?
Manipulation Des Données Avec Pandas Are Sooo Cute
La combinaison de value_counts() avec l'option graphique à barres permet une visualisation rapide des caractéristiques de catégorie. Dans le code ci-dessous, je regarde la distribution du thal (une mesure du flux sanguin vers le cœur) en utilisant cette méthode. import as plt% matplotlib lue_counts()()
En utilisant la fonction groupby, nous pouvons tracer la pression restante moyenne par slope_of_peak_exercise_st_segment. Introduction à Pandas. oupby("slope_of_peak_exercise_st_segment")()(kind='bar')
Les tableaux croisés dynamiques Pandas peuvent également être utilisés pour fournir des visualisations de données agrégées. Ici, je compare le sérum_cholestérol_mg_per_dl moyen par type de poitrine et la relation avec la maladie cardiaque. Transformation d'entités
Pandas possède également un certain nombre de fonctions qui peuvent être utilisées pour la plupart des transformations d'entités que vous devrez peut-être entreprendre. Par exemple, les bibliothèques d'apprentissage automatique les plus couramment utilisées exigent que les données soient numériques.
Cela peut souvent prendre beaucoup de temps, et je trouve que pandas donne accès à une grande variété de fonctions et d'outils, qui peuvent aider à rendre le processus plus efficace.
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A l'origine était la médecine traditionnelle originaire de l'Inde, l'ayurvéda. Cette thérapie associe la naturopathie et l'aromathérapie, selon lesquelles la psychologie des humains peut être influencée par des « dosha ». A noter que ces derniers sont des flores notamment aromatiques. Il faut savoir que Vata correspond à une peau sèche et déshydratée, Pitta a une peau sensible alors que Kapha porte un derme gras.
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