导读:1.列表2.列表方法3.列表遍历4.列表当栈和队列5.列表推导式6.列表嵌套7.del语句 一、列表list(列表) 是Python中使用最频繁数据类型,在其他语言中通常叫做 数组。列表是写在方括号之间、用逗号分隔开元素列表。索引从0开始。列表格式为:[元素1,元素2,元素3…]注意:从列表中取值时,如果 超出索引范围,程序会报错。列表中元素
机器学习Author:louwillMachine Learning Lab本文总共涉及了26种机器学习模型与算法,几乎涵盖了全部主流机器学习算法。包括:线性回归、逻辑回归、Lasso回归、Ridge回归、线性判别分析K近邻、决策树、感知机、神经网络、支持向量机AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM、CatBoost、随机森林聚类算法与kmeans、主成分分析、奇异值分解最
python中,数据类型主要由以下几类组成:列表(list): [a, b]元组(tuple):(a, b, )集合(set): {a, b}字典(Dictonary): {a: ‘aaa’, b: ‘bbb’}1. 列表列表(List)列表Python中使用最频繁数据类型,专门用于存储一串信息列表是一种有序和可更改集合。允许重复元素列表使用[]定义,元素之间使用,分隔。例:[1,2,
官方文档:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/index.html虽然可以直接查官方文档,不过还是结合一些实际场景,方便记忆,预计做一个使用系列,涉及平时常见数据处理应用。从数据处理角度来说,主要还是看怎么方便怎么来,少量数据,简单,直接EXCEL就可以完成了,大量数据,或者涉及太多表可以考虑使用python
转载 2023-08-26 20:01:16
911阅读
# 分类汇总 Python Python是一种高级编程语言,被广泛应用于各种软件开发、数据分析、机器学习等领域。它简单易学和丰富库使得Python成为许多开发者首选语言之一。本文将会对Python一些常见分类进行汇总,并给出相关代码示例。 ## 数据处理与分析 Python在数据处理和分析方面有着出色表现。它提供了许多用于数据处理和统计分析强大库,例如NumPy、Pandas
原创 2023-09-16 07:55:30
66阅读
# Python分类汇总教程 ## 概述 欢迎来到本教程,我将教会你如何使用Python进行分类汇总。本教程适用于初学者和有一定经验开发者。在本教程中,我们将使用Pythonpandas库和机器学习库scikit-learn来实现分类汇总分类汇总是一种常见数据分析技术,它用于将数据集中样本分成不同类别。在本教程中,我们将使用一个示例数据集来演示如何进行分类汇总。接下来,让我们开
原创 2023-08-29 03:38:21
108阅读
下面是小凰凰简介,看下吧! ?人生态度:珍惜时间,渴望学习,热爱音乐,把握命运,享受生活 ?学习技能:网络 -> 云计算运维 -> python全栈( 当前正在学习中) ?您点赞、收藏、关注是对博主创作最大鼓励,在此谢过! 有相关技能问题可以写在下方评论区,我们一起学习,一起进步。 后期会不断更新python全栈学习笔记,秉着质量博文为原则,写好每一篇博文。 文章目录一、集合1、
1、常见分类算法主要有:(1)KNN算法(2)贝叶斯方法(3)决策树(4)人工神经网络(5)支持向量机(SVM)2、KNN算法(1)KNN应用场景:比方说样本中有很多零食、很多电器、很多服装,给一个未知样本,把样本归于哪一类?就可以用KNN算法。分别计算未知样本和已知每个样本之间距离,选择前K个距离最近样本,把该未知样本归到这K个样本所在类别较多类当中。(2)KNN算法实现步骤①计算已知类
转载 2023-05-26 20:09:27
232阅读
python分类汇总_python对Excel分类汇总import pandas as pd import numpy as np frame=pd.read_excel(r‘/Users/fangluping/现金流套表.xlsx‘,skipfooter=1) #生成透视表 area_frame=frame.pivot_table(values=‘成交总价‘, index=[‘项目‘,‘业态‘,
转载 2023-06-28 11:04:10
143阅读
# Python分类汇总实现 作为一名经验丰富开发者,我将教会你如何在Python中实现分类汇总。下面将详细介绍整个流程,包括每一步需要做什么以及所需代码。 ## 流程图 ```mermaid flowchart TD A[开始] --> B[导入必要库] B --> C[读取数据] C --> D[分类汇总] D --> E[保存结果] E
原创 2023-12-21 09:04:34
65阅读
系列文章目录 文章目录系列文章目录前言一、情景描述二、python汇总总结 前言一、情景描述情景一: 文件夹内有很多excel数据,包含数据格式一样,我们需要提取每个文件中指定几列数据汇总到一个文件中(因为是按列索引提取,所以列顺序可以不一样)汇总后:二、python汇总注意事项:文件所在文件夹内只能有运行文件.py,和需要汇总文件,不能有其它文件夹,否则会出现运行错误;运行第二遍时需要将
本节会构建一个网络,将路透社新闻划分为 46 个互斥主题。因为有多个类别,所以这是多分类(multiclass classification)问题一个例子。因为每个数据点只能划分到一个类别, 所以更具体地说,这是单标签、多分类问题一个例 子。如果每个数据点可以划分到多个类别(主题),那它就是一个多标签、多分类问题。这个问题中作者按如下步骤进行单标签多分类:(和二分类步骤相同)原始数据集访问
# Python 分类汇总分类合计 在数据分析和处理过程中,分类汇总分类合计是常见且非常重要操作。Python 作为一种强大数据处理语言,提供了多种方法来进行分类汇总与合计。本篇文章将介绍如何使用 Python `pandas` 库来实现这些功能,并提供一些代码示例。 ## 什么是分类汇总分类合计? - **分类汇总**:指根据不同分类对数据进行统计,比如计算每个类别的平均
原创 2024-09-02 07:15:14
84阅读
数据透视表强大之处毋庸置疑,但是他到底强在哪呢?这还用说?当然是可以在老板面前装逼了!你想一想,如果你老板想让你做一份上半年销售量统计图,你知道这是一项再轻松无比任务了,很快就问销售要到了数据,然后手指一动,Ctrl C+Ctrl V就做好了下面这一张统计表: 粘贴完毕觉得好像还体现不出自己工作,于是顺便调了调色,才送到了老板桌子上。老板看着眼前密密麻麻数字,推了推眼镜,面
# Python 分类算法汇总 在机器学习中,分类算法是最基本和最重要部分之一。分类算法可以将数据分成不同类别,广泛应用于文本分类、图像识别、医疗诊断等领域。本文将介绍几种常见分类算法,包括逻辑回归、决策树、支持向量机(SVM)、随机森林和k近邻(KNN)。同时,我们将提供简单代码示例,帮助你理解这些算法使用。 ## 1. 逻辑回归 逻辑回归是一种广泛使用分类算法,特别是在二分类
原创 2024-09-26 09:11:54
5阅读
# Python 分类汇总:数据整理与可视化 Python 是一种非常强大编程语言,广泛应用于数据分析、机器学习、Web 开发等领域。在数据分析中,分类汇总是常见任务之一,本文将介绍如何使用 Python 进行分类汇总,并展示数据可视化示例。 ## 数据分类汇总 在数据分析中,我们经常需要根据某些特征对数据进行分类汇总Python 中有多种方法可以实现这一功能,其中最常用是使用 P
原创 2024-07-22 11:49:08
70阅读
# Python 分类汇总与排序指南 在数据分析和处理过程中,分类汇总和排序是常见操作。对于初学者而言,学习如何在Python中实现这项功能是非常重要。本文将带您了解整个流程,并通过实例演示如何使用Python进行分类汇总和排序。 ## 流程概述 下面是实现“Python 分类汇总与排序”主要步骤: | 步骤 | 描述 | |--
原创 2024-09-24 08:30:11
52阅读
# Python Pandas 分类汇总 PythonPandas库是一种强大数据分析工具,它提供了灵活数据结构,如DataFrame和Series,以便于我们进行数据操作和分析。在实际数据维护和分析过程中,我们经常需要将数据进行分类汇总,以便从中提取有价值信息。本文将向你展示如何使用Pandas进行分类汇总,并带有具体代码示例。 ## 什么是分类汇总分类汇总是指将数据按照
原创 10月前
207阅读
# Python Collection 分类汇总指南 在数据处理和分析中,分类汇总是一项非常重要任务。Python 提供了一些内置工具,使得我们可以方便地对集合进行分类汇总。在本文中,我们将会详细讲解如何做到这一点,并通过一个示例来演示具体实现流程。 ## 整体流程 我们可以将整个过程按照以下步骤分解: | 步骤 | 描述 |
原创 2024-09-16 05:33:52
94阅读
# Python Excel 分类汇总实现教程 ## 一、整体流程 首先,我们来看一下实现“Python Excel 分类汇总整体流程。下面是一个表格展示了具体步骤: | 步骤 | 描述 | |:---:| --- | | 1 | 读取 Excel 文件 | | 2 | 提取需要分类数据 | | 3 | 根据分类条件进行分类 | | 4 | 汇总分类数据 | | 5 | 将汇总
原创 2023-09-02 17:03:39
878阅读
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5