信息网站开发,品牌运营策划方案,温州网络推广公司哪个好,如何进行网络推广和宣传数据分析-Pandas分类数据的比较如何避坑
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数据表…数据分析-Pandas分类数据的比较如何避坑
数据分析和处理中难免会遇到各种数据那么数据呈现怎样的规律呢不管金融数据风控数据营销数据等等莫不如此。如何通过图示展示数据的规律
数据表时间序列数据在数据分析建模中很常见例如天气预报空气状态监测股票交易等金融场景。数据分析过程中重新调整重塑数据表是很重要的技巧此处选择Titanic数据以及巴黎、伦敦欧洲城市空气质量监测 N O 2 NO_2 NO2数据作为样例。
数据分析
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本文用到的样例数据
Titanic数据
空气质量监测 N O 2 NO_2 NO2数据
样例代码
源代码参考 Pandas如何重塑数据表
源代码参考 python数据分析-数据表读写到pandas
导入关键模块
import pandas as pd
import numpy as np
实验数据分析处理股票序列时间序列信号序列有时候表格的数据并不完全是数值类型也有可能是字符串或者其他数据需要做分类处理。pandas如何控制数据分类处理呢需要配置哪些参数
分类数据的比较
有三种情况可以将分类数据与其他对象进行比较
与列表类的比较相等例如相同长度的类似列表的对象如列表、序列、数组…)。分类数据之间的比较它们对应数值是否相同比较操作包括!。分类数据的所有数值与标量的比较。
所有其他的比较尤其是两个类别的“不相等”比较具有不同的 类别或具有任何类似列表的对象的分类将引发 错误.TypeError
In [112]: cat pd.Series([1, 2, 3]).astype(CategoricalDtype([3, 2, 1], orderedTrue))
In [113]: cat_base pd.Series([2, 2, 2]).astype(CategoricalDtype([3, 2, 1], orderedTrue))
In [114]: cat_base2 pd.Series([2, 2, 2]).astype(CategoricalDtype(orderedTrue))In [115]: cat
Out[115]:
0 1
1 2
2 3
dtype: category
Categories (3, int64): [3 2 1]In [116]: cat_base
Out[116]:
0 2
1 2
2 2
dtype: category
Categories (3, int64): [3 2 1]In [117]: cat_base2
Out[117]:
0 2
1 2
2 2
dtype: category
Categories (1, int64): [2]具有相同类别和顺序特性的分类比较或与标量进行比较
In [118]: cat cat_base
Out[118]:
0 True
1 False
2 False
dtype: boolIn [119]: cat 2
Out[119]:
0 True
1 False
2 False
dtype: bool与类似列表对象的相等比较适用于任何具有相同长度的类似列表对象和标量的比较
In [120]: cat cat_base
Out[120]:
0 False
1 True
2 False
dtype: boolIn [121]: cat np.array([1, 2, 3])
Out[121]:
0 True
1 True
2 True
dtype: boolIn [122]: cat 2
Out[122]:
0 False
1 True
2 False
dtype: bool当类别不相同时比较就会报错
In [123]: try:.....: cat cat_base2.....: except TypeError as e:.....: print(TypeError:, str(e)).....:
TypeError: Categoricals can only be compared if categories are the same.但是如果要做不相等的比较比如分类数据与类似列表的对象进行“不相等”比较就需要显式转换为原始数据再做比较。
In [124]: base np.array([1, 2, 3])In [125]: try:.....: cat base.....: except TypeError as e:.....: print(TypeError:, str(e)).....:
TypeError: Cannot compare a Categorical for op __gt__ with type class numpy.ndarray.
If you want to compare values, use np.asarray(cat) op other.In [126]: np.asarray(cat) base
Out[126]: array([False, False, False])当比较具有相同类别的两个无序分类时不考虑顺序
In [127]: c1 pd.Categorical([a, b], categories[a, b], orderedFalse)
In [128]: c2 pd.Categorical([a, b], categories[b, a], orderedFalse)In [129]: c1 c2
Out[129]: array([ True, True])以上代码只是一个简单示例示例代码中的表达式可以根据实际问题进行修改。
后面介绍下其他的展示形式。
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End
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