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如何用python读取mysql的数据,再进行机器学习建模?转化为dateframe吗?

/ 猿问

如何用python读取mysql的数据,再进行机器学习建模?转化为dateframe吗?

SMILET 2018-08-01 12:01:11

如何用python读取mysql的数据,再进行机器学习建模?转化为dateframe吗?然后咋处理


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1 回答

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PIPIONE

pandas是python环境下最有名的数据统计包,而DataFrame翻译为数据框,是一种数据组织方式,这么说你可能无法从感性上认识它,举个例子,你大概用过Excel,而它也是一种数据组织和呈现的方式,简单说就是表格,而在在pandas中用DataFrame组织数据,如果你不print DataFrame,你看不到这些数据,下面我们来看看DataFrame是如何使用的。
首先是引入pandas和numpy,这是经常配合使用的两个包,pandas依赖于numpy,引入以后我们可以直接使用np/pd来表示这个两个模块
先创建一个时间索引,所谓的索引(index)就是每一行数据的id,可以标识每一行的唯一值
为了快速入门,我们看一下如何创建一个6X4的数据:randn函数用于创建随机数,参数表示行数和列数,dates是上一步创建的索引列
我们还可以使用字典来创建数据框,例如创建一个列名为A的数据框,索引是自动创建的整数
这又是一个字典创建DataFrame的例子
假如字典内的数据长度不同,以最长的数据为准,比如B列有4行:
可以使用dtypes来查看各行的数据格式
接着看一下如何查看数据框中的数据,看一下所有的数据
使用head查看前几行数据(默认是前5行),不过你可以指定前几行
查看前三行数据
使用tail查看后5行数据
查看数据框的索引
查看列名用columns
查看数据值,用values
查看描述性统计,用describe
使用type看一下输出的描述性统计是什么样的数据类型——DataFrame数据
使用T来转置数据,也就是行列转换
对数据进行排序,用到了sort,参数可以指定根据哪一列数据进行排序。
好了,这篇入门教程到这里,后面还有很多,希望有志同道合的朋友一起交流学习,有什么说的不对的地方,请批评指正。

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反对 回复 2018-08-05

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