dataframe求信息熵 / 张生荣

Python计算信息熵实例

计算信息熵的公式:n是类别数,p(xi)是第i类的概率假设数据集有m行,即m个样本,每一行最后一列为该样本的标签,计算数据集信息熵的代码如下: from math import log def ca ...

在Pandas中求差集没有专门的函数.处理办法就是将两个DataFrame追加合并,然后去重. divident.append(hasThisYearDivident) noHasThisYearD ...

目录 Pandas的高级shift偏移 Datafream对象求差集总结大家好,我是小小明.今天分享两个小技巧: Pandas的高级shift偏移有很多玩量化的朋友经常碰到类似这样的问题: 其中 ...

假如我们要构建新特征b 目的是从a中筛选出数值在4~6之间的数据,如果符合就是True,否则就是False. 那么代码如下 import pandas as pd lists=pd.DataFrame ...

python的pandas库,对于dataframe数据,有merge命令可以完成dataframe数据之间的求取交集并集等命令. 若存在df1与df2 ,他们的交集df3=pd.merge(df1, ...

简述 Motivation 一般来说,每个部分的内容数量是较为容易获取的,但比例(百分数)这样的数据是二次数据,这样的操作很常见比例的信息相比于纯粹的数字更体现的整体体系的内部变化迁移的过程 Con ...

合并两个没有共同列的dataframe,相当于按行号求笛卡尔积. 最终效果如下以下代码是参考别人的代码修改的: def cartesian_df(A,B): new_df = pd.DataFram ...

目录 1.交集 2.差集(df1-df2为例) 总结 1.交集 intersected=pd.merge(df1,df2,how='inner') 延伸(针对列求交集)intersected=pd.m ...

在数据预处理过程中可能会遇到这样的问题,如下图:数据中某一个key有多组数据,如何分别对每个key进行相同的运算? dataframe里面给出了一个group by的一个操作,对于"grou ...

Python实现按某一列关键字分组,并计算各列的平均值,并用该值填充该分类该列的nan值. DataFrame数据格式 fillna方式实现 groupby方式实现 DataFrame数据格式以下是 ...

0.摘要 pandas中DataFrame类型中,找出所有有空值的行,可以使用.isnull()方法和.any()方法. 1.找出含有空值的行方法:DataFrame[DataFrame.isnul ...

实例如下所示: # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd from pandas import * from num ...

今天用numpy 的linalg.det()求矩阵的逆的过程中出现了一个错误: TypeError: No loop matching the specified signature and cast ...

DataFrame对象的创建,修改,合并 import pandas as pd import numpy as np 创建DataFrame对象 # 创建DataFrame对象 df = pd.Da ...

Hi,好久不见,我还是那颗翻滚的老鼠屎.处理数据时想求两个表格求不相交的部分,或许是对知识的匮乏限制了我的想象力,并未找到直接求的方法,在这里介绍老鼠屎技己使用的方法,希望对读者会有帮助. 阴影部分为 ...

输入:numpy的array 输出:一个一维的平均值array import numpy as np def non_zero_mean(np_arr): exist = (np_arr != 0) ...

groupby的函数定义: DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=Tr ...

创建测试数据: import pandas as pd import numpy as np #Create a DataFrame df1 = { 'Subject':['semester1','s ...