12種Numpy & Pandas高效技巧
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選自TowardsDataScience，作者：Kunal Dhariwal 機器之心編譯
x = np.array([12, 10, 12, 0, 6, 8, 9, 1, 16, 4, 6, 0])index_val = np.argpartition(x, -4)[-4:]
index_val
array([1, 8, 2, 0], dtype=int64)np.sort(x[index_val])
array([10, 12, 12, 16])array1 = np.array([0.12,0.17,0.24,0.29])
array2 = np.array([0.13,0.19,0.26,0.31])# with a tolerance of 0.1, it should return False:
np.allclose(array1,array2,0.1)
False# with a tolerance of 0.2, it should return True:
np.allclose(array1,array2,0.2)
Truex = np.array([3, 17, 14, 23, 2, 2, 6, 8, 1, 2, 16, 0])np.clip(x,2,5)
array([3, 5, 5, 5, 2, 2, 5, 5, 2, 2, 5, 2])# Random integers
array = np.random.randint(20, size=12)
array
array([ 0, 1, 8, 19, 16, 18, 10, 11, 2, 13, 14, 3])# Divide by 2 and check if remainder is 1
cond = np.mod(array, 2)==1
cond
array([False, True, False, True, False, False, False, True, False, True, False, True])# Use extract to get the values
np.extract(cond, array)
array([ 1, 19, 11, 13, 3])# Apply condition on extract directly
np.extract(((array < 3) | (array > 15)), array)
array([ 0, 1, 19, 16, 18, 2])y = np.array([1,5,6,8,1,7,3,6,9])# Where y is greater than 5, returns index position
np.where(y>5)
array([2, 3, 5, 7, 8], dtype=int64),)# First will replace the values that match the condition,
# second will replace the values that does not
np.where(y>5, "Hit", "Miss")
array([ Miss , Miss , Hit , Hit , Miss , Hit , Miss , Hit , Hit ],dtype= <U4 )a = np.array([1,5,6,8,1,7,3,6,9])print("50th Percentile of a, axis = 0 : ",
np.percentile(a, 50, axis =0))
50th Percentile of a, axis = 0 : 6.0b = np.array([[10, 7, 4], [3, 2, 1]])print("30th Percentile of b, axis = 0 : ",
np.percentile(b, 30, axis =0))
30th Percentile of b, axis = 0 : [5.1 3.5 1.9]
具有異構(gòu)類型列的表格數(shù)據(jù)，如 SQL 表或 Excel 表；
有序和無序 (不一定是固定頻率) 的時間序列數(shù)據(jù)；
帶有行/列標(biāo)簽的任意矩陣數(shù)據(jù)（同構(gòu)類型或者是異構(gòu)類型）；
其他任意形式的統(tǒng)計數(shù)據(jù)集。事實上，數(shù)據(jù)根本不需要標(biāo)記就可以放入 Pandas 結(jié)構(gòu)中。
容易處理浮點數(shù)據(jù)和非浮點數(shù)據(jù)中的 缺失數(shù)據(jù)（用 NaN 表示）；
大小可調(diào)整性: 可以從 DataFrame 或者更高維度的對象中插入或者是刪除列；
顯式數(shù)據(jù)可自動對齊: 對象可以顯式地對齊至一組標(biāo)簽內(nèi)，或者用戶可以簡單地選擇忽略標(biāo)簽，使 Series、 DataFrame 等自動對齊數(shù)據(jù)；
靈活的分組功能，對數(shù)據(jù)集執(zhí)行拆分-應(yīng)用-合并等操作，對數(shù)據(jù)進行聚合和轉(zhuǎn)換；
簡化將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為 DataFrame 對象的過程，而這些數(shù)據(jù)基本是 Python 和 NumPy 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中不規(guī)則、不同索引的數(shù)據(jù)；
基于標(biāo)簽的智能切片、索引以及面向大型數(shù)據(jù)集的子設(shè)定；
更加直觀地合并以及連接數(shù)據(jù)集；
更加靈活地重塑、轉(zhuǎn)置（pivot）數(shù)據(jù)集；
軸的分級標(biāo)記 (可能包含多個標(biāo)記)；
具有魯棒性的 IO 工具，用于從平面文件 (CSV 和 delimited)、 Excel 文件、數(shù)據(jù)庫中加在數(shù)據(jù)，以及從 HDF5 格式中保存 / 加載數(shù)據(jù)；
時間序列的特定功能: 數(shù)據(jù)范圍的生成以及頻率轉(zhuǎn)換、移動窗口統(tǒng)計、數(shù)據(jù)移動和滯后等。
import io
import requests# I am using this online data set just to make things easier for you guys
url = "https://raw.github.com/vincentarelbundock/Rdatasets/master/csv/datasets/AirPassengers.csv"
s = requests.get(url).content# read only first 10 rows
df = pd.read_csv(io.StringIO(s.decode( utf-8 )),nrows=10 , index_col=0)# create a dataframe
dframe = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns=list( bde ), index=[ India , USA , China , Russia ])#compute a formatted string from each floating point value in frame
changefn = lambda x: %.2f % x# Make changes element-wise
dframe[ d ].map(changefn)# max minus mix lambda fn
fn = lambda x: x.max() - x.min()# Apply this on dframe that we ve just created above
dframe.apply(fn)# Using the dataframe we created for read_csv
filter1 = df["value"].isin([112])
filter2 = df["time"].isin([1949.000000])df [filter1 & filter2]# creating sample series
data = pd.Series([ India , Pakistan , China , Mongolia ])# Assigning issue that we face
data1= data
# Change a value
data1[0]= USA
# Also changes value in old dataframe
data# To prevent that, we use
# creating copy of series
new = data.copy()# assigning new values
new[1]= Changed value # printing data
print(new)
print(data)# We ll use the same dataframe that we used for read_csv
framex = df.select_dtypes(include="float64")# Returns only time column# Create a sample dataframe
school = pd.DataFrame({ A : [ Jay , Usher , Nicky , Romero , Will ],
B : [ Masters , Graduate , Graduate , Masters , Graduate ],
C : [26, 22, 20, 23, 24]})# Lets create a pivot table to segregate students based on age and course
table = pd.pivot_table(school, values = A , index =[ B , C ],
columns =[ B ], aggfunc = np.sum, fill_value="Not Available")
table好消息！
小白學(xué)視覺知識星球
開始面向外開放啦??????
下載1：OpenCV-Contrib擴展模塊中文版教程 在「小白學(xué)視覺」公眾號后臺回復(fù)：擴展模塊中文教程，即可下載全網(wǎng)第一份OpenCV擴展模塊教程中文版，涵蓋擴展模塊安裝、SFM算法、立體視覺、目標(biāo)跟蹤、生物視覺、超分辨率處理等二十多章內(nèi)容。 下載2：Python視覺實戰(zhàn)項目52講 在「小白學(xué)視覺」公眾號后臺回復(fù)：Python視覺實戰(zhàn)項目，即可下載包括圖像分割、口罩檢測、車道線檢測、車輛計數(shù)、添加眼線、車牌識別、字符識別、情緒檢測、文本內(nèi)容提取、面部識別等31個視覺實戰(zhàn)項目，助力快速學(xué)校計算機視覺。 下載3：OpenCV實戰(zhàn)項目20講 在「小白學(xué)視覺」公眾號后臺回復(fù)：OpenCV實戰(zhàn)項目20講，即可下載含有20個基于OpenCV實現(xiàn)20個實戰(zhàn)項目，實現(xiàn)OpenCV學(xué)習(xí)進階。 交流群
歡迎加入公眾號讀者群一起和同行交流，目前有SLAM、三維視覺、傳感器、自動駕駛、計算攝影、檢測、分割、識別、醫(yī)學(xué)影像、GAN、算法競賽等微信群（以后會逐漸細分），請掃描下面微信號加群，備注：”昵稱+學(xué)校/公司+研究方向“，例如：”張三 + 上海交大 + 視覺SLAM“。請按照格式備注，否則不予通過。添加成功后會根據(jù)研究方向邀請進入相關(guān)微信群。請勿在群內(nèi)發(fā)送廣告，否則會請出群，謝謝理解~
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