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如何用python讀取mysql的數據,再進行機器學習建模?轉化為dateframe嗎?

如何用python讀取mysql的數據,再進行機器學習建模?轉化為dateframe嗎?

SMILET 2018-08-01 12:01:11
如何用python讀取mysql的數據,再進行機器學習建模?轉化為dateframe嗎?然后咋處理
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PIPIONE

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pandas是python環境下最有名的數據統計包,而DataFrame翻譯為數據框,是一種數據組織方式,這么說你可能無法從感性上認識它,舉個例子,你大概用過Excel,而它也是一種數據組織和呈現的方式,簡單說就是表格,而在在pandas中用DataFrame組織數據,如果你不print DataFrame,你看不到這些數據,下面我們來看看DataFrame是如何使用的。
首先是引入pandas和numpy,這是經常配合使用的兩個包,pandas依賴于numpy,引入以后我們可以直接使用np/pd來表示這個兩個模塊
先創建一個時間索引,所謂的索引(index)就是每一行數據的id,可以標識每一行的唯一值
為了快速入門,我們看一下如何創建一個6X4的數據:randn函數用于創建隨機數,參數表示行數和列數,dates是上一步創建的索引列
我們還可以使用字典來創建數據框,例如創建一個列名為A的數據框,索引是自動創建的整數
這又是一個字典創建DataFrame的例子
假如字典內的數據長度不同,以最長的數據為準,比如B列有4行:
可以使用dtypes來查看各行的數據格式
接著看一下如何查看數據框中的數據,看一下所有的數據
使用head查看前幾行數據(默認是前5行),不過你可以指定前幾行
查看前三行數據
使用tail查看后5行數據
查看數據框的索引
查看列名用columns
查看數據值,用values
查看描述性統計,用describe
使用type看一下輸出的描述性統計是什么樣的數據類型——DataFrame數據
使用T來轉置數據,也就是行列轉換
對數據進行排序,用到了sort,參數可以指定根據哪一列數據進行排序。
好了,這篇入門教程到這里,后面還有很多,希望有志同道合的朋友一起交流學習,有什么說的不對的地方,請批評指正。

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反對 回復 2018-08-05
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