在整个DataFrame上使用describe()，我们可以得到一个统计结果:importpandasaspd#加载数据movies_df=pd.read_csv("IMDB-Movie-Data.csv",index_col="Title")movies_df.columns=['rank','genre','des...

除了删除空值，还有一种处理空值的方法是填充(Imputation)。让我们看看在revenue_millions列中填充缺失的值。首先，将该列提取到变量中:revenue=movies_df['revenue_millions']使用DataFrame['列名']可以获取1列数据，即一个Series。可以使用head查...

数据集中通常会包含null值或空值，对于空值的处理有2种方式：删除带有null的行或列用非空值填充null项要处理数据集中的null值，首先要找出DataFrame中的哪些单元格是空的:movies_df.isnull()输出rankgenredescriptiondirectoractorsyearruntimera...

关于数据集的列名，通常建议最好使用小写字母，删除特殊字符，并用下划线替换空格。有时数据集的列名可能不是很规范，需要整理修改理列名。获取DataFrame的列名，可以使用DataFrame.columns属性。movies_df.columns输出Index(['Rank','Genre','Description','...

去除重复数据是一项常见操作，Pandas中，可以使用drop_duplicates方法。电影数据集没有重复的行，我们来制造一些重复行。temp_df=movies_df.append(movies_df)temp_df.shape输出(2000,11)append()将返回一个副本，不影响原始数据DataFrame。使...

使用.info方法，可以查看数据集的基本信息：movies_df.info()输出<class'pandas.core.frame.DataFrame'>Index:1000entries,GuardiansoftheGalaxytoNineLivesDatacolumns(total11columns):...

Pandas可以对数据集进行各种有用的分析和操作。让我们先从最简单的查看数据开始。我们将使用IMDB电影数据集来演示，数据集文件下载：IMDB-Movie-Data.csv首先加载CSV数据集，并将电影标题Title指定为索引。importpandasaspdmovies_df=pd.read_csv("IMDB-Mo...

有时需要存储DataFrame到文件中，可以把DataFrame存储到CSV,JSON，SQL数据库中，如下所示：df.to_csv('new_purchases.csv')df.to_json('new_purchases.json')#保存到SQL数据库importsqlite3con=sqlite3.connec...

要从SQL数据库中加载数据，可以使用Pandas的read_sql_query方法。我们将使用sqlite来测演示。首先安装python的sqlite驱动 pysqlite3：pipinstallpysqlite3pysqlite3用于创建数据库连接，然后使用SELECT查询数据，加载DataFrame。这里...

要从Json文件中读取数据，可以使用Pandas的read_json方法。Json文件的内容：{"apples":{"June":3,"Robert":2,"Lily":0,"David":1},"oranges":{"June":0,"Robert":3,"Lily":7,"David":2}}使用Pandas加载J...

将各种文件格式的数据加载到DataFrame中非常简单。CSV文件只需要一行代码就可以加载数据。例如，假设我们的CSV文件内容如下：,apples,orangesJune,3,0Robert,2,3Lily,0,7David,1,2在Excel中打开：Pandas加载CSV为DataFrame：df=pd.read_c...

Pandas的两个主要数据结构是Series和DataFrame。DataFrame可以理解为一张表，Series就是其中的一个列。DataFrame和Series在许多操作上是相似的，通常在一个上能做的操作在另一个上也能做，如填充空值和计算平均值。要创建DataFrame的方法很多，下面的方法使用字典创建DataFr...

Pandas是一个开放源码、BSD许可的库，为Python编程语言提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。Pandas基于NumPy开发。Pandas是一个数据分析工具，可用来清理、转换和分析数据。例如，我们有一个csv格式的数据集，我们可以把数据提取到Pandas的DataFrame中，然后就可以使用Panda...

模型训练好后，就可以使用测试数据评估模型的性能。score=model.evaluate(X_test,Y_test,verbose=0)到此为止，我们已经完成了一个完整的Keras应用。进一步了解Keras，可参考更多Keras例子。下面是本教程的完整代码：#Keras导入库与模块importnumpyasnpnp....

训练模型，即根据训练数据拟合模型的过程。为了拟合这个模型，需要设置训练的批次大小和训练周期(epoch)数，另外，当然需要传递训练数据。model.fit(X_train,Y_train,batch_size=32,nb_epoch=10,verbose=1)#Epoch1/10#7744/60000[==>.....