Python数据分析——Pandas数据预处理目录特征选择/删除属性缺失值处理样本/数据选择删除样本/数据数据、属性、索引变换字符型数据修改数据合并、新增1.特征选择/删除属性（1）选择某个特征features =['feature1','feature2','feature3','feature4'...]
data = data[features] #往里传入的是列表！！
#注意pandas
1、易混淆操作本节对一些 Python 易混淆的操作进行对比。1.1 有放回随机采样和无放回随机采样import random
random.choices(seq, k=1) # 长度为k的list，有放回采样
random.sample(seq, k) # 长度为k的list，无放回采样1.2 lambda 函数的参数func = lambda y: x + y #
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2023-10-07 17:44:45
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1. 易混淆操作
本节对一些 Python 易混淆的操作进行对比。
1.1 有放回随机采样和无放回随机采样
import random
random.choices(seq, k=1) # 长度为k的list，有放回采样
random.sample(seq, k) # 长度为k的list，无放回采样
1.2 lambda 函数的参数
func = lambda y: x + y # x的值在函数运
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2024-04-26 08:32:57
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案例综合0x01 进制转换功能：获取十进制整数的二进制串，相当于内置函数bin。算法分析：
对2辗转相除，直到商为0每次所得余数逆序即可流程图绘制测试驱动，书写测试用例：>>> convert(13)
'1101'
>>> convert(1)
'1'
>>> convert(0)
'0'
>>> convert(67)
'1
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2024-07-25 14:18:04
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1. 易重构本节对一些Python重整的操作进行对比。1.1 有放回随机样本和无放回随机样本私信小编01即可获取大量python学习资源随机导入
random.choices(seq, k= 1 ) #长度为k的列表，有放回采样
random.sample(seq, k) #长度为k的列表，无放回采样1.2 lambda 函数的参数func = lambda y: x +
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2024-03-07 20:26:08
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猜单词游戏游戏要求分析问题一：如何产生随机单词问题二：如何将随机单词进行乱序排列问题三：如何控制游戏的重复进行和终止退出代码实现运行结果展示划重点参考文献 游戏要求计算机随机产生一个单词，打乱字母顺序，供玩家来猜。分析问题一：如何产生随机单词引入random模块随机数函数，其中random.choice()可以从序列中随机选取元素。WORDS = ("python", "jumble", "ea
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2024-09-21 13:58:30
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1问题：从40个数中随机选取30个。要求等概率，无放回抽样解答：import numpy as np
nums=np.random.randint(5,50,size=40)#待选择的array
#算法开始
mask=np.random.rand(40)
for i in mask:
if sum(mask>i)==30:
break
nums[mask>i]
Python有更好的解决
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2023-12-05 16:01:07
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# Python无放回等概率抽样实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我将向您介绍如何在Python中实现无放回等概率抽样。无放回抽样意味着一旦一个元素被选中，它将不会被再次选中。等概率抽样则意味着每个元素被选中的概率是相同的。
## 抽样流程
首先，让我们通过一个流程图来了解整个抽样过程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[准备数据集]
原创
2024-07-24 08:14:11
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1、易混淆操作本节对一些 Python 易混淆的操作进行对比。1.1 有放回随机采样和无放回随机采样import random
random.choices(seq, k=1) # 长度为k的list，有放回采样
random.sample(seq, k) # 长度为k的list，无放回采样1.2 lambda 函数的参数func = lambda y: x + y #
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2023-10-26 17:30:42
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1. 易混淆操作本节对一些 Python 易混淆的操作进行对比。1.1 有放回随机采样和无放回随机采样import random
random.choices(seq, k=1) # 长度为k的list，有放回采样
random.sample(seq, k) # 长度为k的list，无放回采样1.2 lambda 函数的参数func = lambda y: x + y
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2024-04-08 14:37:23
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# Python放回抽样实现方法
## 概述
在数据分析和机器学习中，抽样是常见的数据处理步骤之一。放回抽样是指从一个数据集中有放回地随机选择样本，并将选中的样本放入新的抽样数据集中。Python提供了多种方法来实现放回抽样，本文将介绍其中的一种常用方法。
## 方法流程
首先，我们来看一下放回抽样的实现步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2023-12-26 06:30:45
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1. 易混淆操作本节对一些 Python 易混淆的操作进行对比。1.1 有放回随机采样和无放回随机采样import random
random.choices(seq, k=1) # 长度为k的list，有放回采样
random.sample(seq, k) # 长度为k的list，无放回采样1.2 lambda 函数的参数func = lambda y: x + y
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2023-10-03 18:58:40
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▶ 1. 易重构本节对一些Python重整的操作进行对比。▶ 1.1 有放回随机样本和无放回随机样本随机导入
random.choices(seq, k= 1 ) #长度为k的列表，有放回采样
random.sample(seq, k) #长度为k的列表，无放回采样▶ 1.2 lambda 函数的参数func = lambda y: x + y # x 的值在函数运行时被绑定
fun
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2024-02-22 13:12:16
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一、背景介绍在 bagging 模型的构建中会集成多个子模型。对于每个子模型的构建，都需要分 别为其进行数据或特征抽样。对每个子模型的抽样，称为一轮，n 个子模型抽样，表示 n 轮。关于什么是有放回抽样，目前存在两种说法：说法一：一轮抽样结束后，将所有被抽取的数据一次全部放回，以此进行下一轮抽样；说法二：在一轮抽样期间，每次抽完一个数据，就立马将该数据放回。如果一轮要抽样 n 个数据，那么就会有
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2023-12-21 07:17:26
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1. 易混淆操作本节对一些 Python 易混淆的操作进行对比。1.1 有放回随机采样和无放回随机采样import random
random.choices(seq, k=1) # 长度为k的list，有放回采样
random.sample(seq, k) # 长度为k的list，无放回采样
1.2 lambda 函数的参数
func = lambda y: x + y # x的值在函数运行时被
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2024-05-27 11:54:18
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下面是老司机总结的一些干货技巧，非常有价值，尤其是对比c/c++有其他语言编程基础的小伙伴，记得收藏哦！1. 易混淆操作本节对一些 Python 易混淆的操作进行对比。1.1 有放回随机采样和无放回随机采样import random
random.choices(seq, k=1) # 长度为k的list，有放回采样
random.sample(seq, k) # 长度为k的list，无
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2023-11-20 10:08:56
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# Python抽样不放回的实现
## 1. 流程概述
在Python中，实现抽样不放回（即从一个集合中随机抽取元素，抽取的元素不放回）的过程可以分为以下几个步骤：
1. 导入相关的库；
2. 准备数据集合（可以是列表、数组等）；
3. 设置抽样参数，包括抽样个数和抽样方式（有放回/无放回）；
4. 进行抽样操作；
5. 输出抽样结果。
下面将逐一介绍每个步骤需要做的操作和相应的代码。
原创
2023-11-25 07:06:32
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在分析数据或进行算法模型训练前有时需要先对数据进行抽样，这里整理了抽样的一些知识点。什么情况下需要会用到抽样？数据量太大，计算能力不足。抽样调查，小部分数据即可反应全局情况。时效要求，通过抽样快速实现概念验证。定性分析的工作需要。无法实现全覆盖的场景，比如满意度调查等。解决样本不均衡问题。常用数据抽样的方法随机抽样(用的最多)该抽样方法是按等概率原则直接从总中抽取n个样本，这种随机样本方法简单，易
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2023-11-09 05:39:43
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# Python放回抽样多个的实现指南
在数据科学和统计学中，放回抽样是一种常见的技术。在放回抽样中，从总体中抽取一个样本后，该样本会被“放回”总体中，允许重复抽取。今天，我们将学习如何用Python实现这一过程，并且进行多个抽样。
## 整体流程
在开始编码之前，首先要了解整个实现的流程。以下是实现放回抽样的基本步骤：
| 步骤 | 描述
在线性回归中，因为对參数个数选择的问题是在问题求解之前已经确定好的，因此參数的个数不能非常好的确定，假设參数个数过少可能拟合度不好，产生欠拟合(underfitting)问题，或者參数过多，使得函数过于复杂产生过拟合问题(overfitting)。因此本节介绍的局部线性回归(LWR)能够降低这种风险。
欠拟合与过拟合 首先看以下的图 对于图中的一系列样本点，当我们採
