文章目录Numpy一、数组的创建1.创建数组二、查看数组的维度和数据类型1.测试维度2.查看维度大小3.查看数组元素的数据类型4.修改元素数据类型三、数组元素的引用与运算Pandas一、Series二、DataFrame三、数据导入四、数据导出五、数据处理1.处理重复值2.处理缺失值3.字段抽取4.字段匹配5.插入记录6.修改记录7.交换行列7.排名索引8.记录合并9.数据标准化10.数据分组1
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2023-08-11 14:23:50
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题记：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。无论，数据分析，数据挖掘，还是算法工程师，工作中80%的时间都用来处理数据，给数据打标签了。而工作中拿到的数据脏的厉害，必须经过处理才能放入模型中。以下是一脏数据表：（表格放在最后供看官下载练习）这张表格有多少处数据问题？大家对数据问题是如何定义的？不妨带着疑问阅读下文；数据处理四性“完全合一”。完整性：单条数据是否存在空值，
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2023-07-07 13:45:39
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一、数据预处理的重要性在机器学习中，数据的准确性关乎着机器学习任务的成败、直接影响着预测测的结果。而数据的准确性，一方面指数据的完整度，用于机器学习预测的数据是否全面；另一方面则指数据的统一度，数据与数据之间的分布是否统一。二、在Python中进行机器学习数据预处理对数据进行预处理的方式有很多中，比如规范化、标准化、二值化、编码分类等等。我们可以通过sklearn模块的preprocessing子
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2023-06-19 23:16:44
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近日，有小伙伴留言称，打算组装一台5500元左右用于软件工程(大数据方向)的主机配置，不怎么玩游戏，想要性价比比较高的。针对粉丝朋友的需求，今天小编抽空带来如下这套八核独显主机配置方案。 大数据封面图从需求角度来看，大数据，软件工程与制图需求类似，对处理器性能要求比较高，多核大缓存CPU可以更好的满足需求，并且对内存容量要求较高。而从性价比角度来看，目前AMD处理器性价比相对高一些，因此以下这套
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2023-12-10 09:40:35
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数据化运营是提高利润、降低成本、优化运营效率、最大化企业财务回报的必要课题。Python作为数据科学界的关键工具之一，几乎可以应用于所有数据化运营分析和实践的场景。一 用Python做数据化运营Python是什么？数据化运营又是什么？为什么要将Python用于数据化运营？1. Python是什么Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，Python开发的初衷其实是一个开发程序语言，而非
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2023-11-27 10:36:26
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Python的数据预处理通常指在获取数据后，对数据进行处理和清洗的过程。这是使用Python进行数据分析和机器学习的常见步骤。具体实现方式有很多，可以使用Python的内置函数、第三方库或自己编写的函数来实现。常用的数据预处理步骤包括：导入数据：使用Python的内置函数或第三方库(如Pandas)读取数据文件(如CSV、Excel、JSON等)。清洗数据：检查数据的完整性，删除无用的数据或标记为
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2023-06-19 09:51:40
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做过开发的应该都知道涉及到金额计算的 不能出现过大的精度缺失，如果还是用开发语言 如java中处理浮点数的方式，那样子会有精度缺失的情况出现.同时在java中如果出现0.001~1000 0000返回之外的 会使用科学计数法，那样明显无法满足实际情况的出现.Decimal Decimal格式化工具类是 用于对常见格式数字处理的，比如首先创建Decimal对象实例，通过有参构造方法 传入设置格式。然
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2023-06-15 20:06:22
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Python爬虫-数据处理与存储数据处理 可以使用pandas模块来实现数据处理，pandas是一个开源的并且通过BSD许可的库。它主要为Python语言提供高性能、易于使用数据结构和数据分析工具，此外还提供了多种数据操作和数据处理方法。由于pandas是第三方模块所以在使用前需要安装并导入该模块。pandas 数据结构 pandas的数据结构中有两大核心，分别是Series与DataFrame。
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2023-12-14 19:02:41
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大家好，本文将围绕python数据处理程序代码展开说明，python如何做数据处理是一个很多人都想弄明白的事情，想搞清楚如何用python处理数据需要先了解以下几个事情。 文章目录前言一、科学计算库1、NumPy库2、Pandas库3、Matplotlib库二、分析处理实例1、数据清洗和预处2、数据可视化3、 数据分析和统计4、数据合并和拆分5、文本数据处理6、机器学习模型训练和预测7、情感
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2024-08-21 18:32:25
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目录五、Numpy随机数Poisson分布六、求和求积、均值方差七、大小与排序 八、多维数组操作九、基本线性代数张量乘积 解方程Ax=b求最小二乘解求行列式求特征值和特征向量求条件数 范数求迹Cholesky分解QR分解 SVD分解 求逆 求伪逆目录五、Numpy随机数numpy自带大量的函数，可以基本覆盖常见线性代数运算和随机数生成。配
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2023-08-06 09:51:13
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编程基础部分笔记：《python编程快速上手-让繁琐工作自动化》，AI Sweigart，人民邮电出版社day4 python编程基础(2)CH3 函数1.自定义函数def hello():
print('Howdy!')
print('Howdy!!!')
print('Hello there.')
hello()第一行是 def 语句，它定义了一个名为 hello()的函数。 def 语句之后
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2023-12-29 22:53:08
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随着近几年大数据越来越火，Python的热度也跟着蹭蹭上涨，Python能在数据科学领域独占鳌头，离不开一些强大的库的支持，下面小编搜集了几个最实用的Python库。如果你正在学习Python，也许这篇文章能帮助你快速上手数据分析。1.Anaconda相信大多数 Python 的初学者们都曾为环境问题而头疼不已，但你并不孤独，大家都是这么折腾过来的，打算学习 Python 来做数据分析的你，是不是
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2024-08-26 09:09:44
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在JDK提供的java.text包下，有一个NumberFormat类，该类提供了丰富的数字格式化方法，NumberFormat类是一个常用的数字处理类。
其常用的API如下：
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2023-07-20 18:27:42
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python 的unittest 没有自带数据驱动功能。所以如果使用unittest，同时又想使用数据驱动，那么就可以使用DDT来完成。DDT是 “Data-Driven Tests”的缩写，包含类的装饰器ddt和两个方法装饰器data（直接输入测试数据），file_data（可以从json或者yaml中获取测试数据）【通常情况下，data中的数据按照一个参数传递给测试用例，如果data中含有多个
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2024-06-28 20:15:52
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python数据处理实战 二、需求 对杂乱文本数据进行处理 部分数据截图如下，第一个字段是原字段，后面3个是清洗出的字段，从数据库中聚合字段观察，乍一看数据比较规律，类似（币种 金额 万元）这样，我想着用sql写条件判断，统一转换为‘万元人民币' 单位，用sql脚本进行字符串截取即可完成，但是后面发现数据并不规则，条件判断太多清洗质量也不一定，有的前面不是左括号，有的字段里面
Python是数据处理常用工具，可以处理数量级从几K至几T不等的数据，具有较高的开发效率和可维护性，还具有较强的通用性和跨平台性。Python可用于数据分析，但其单纯依赖Python本身自带的库进行数据分析还是具有一定的局限性的，需要安装第三方扩展库来增强分析和挖掘能力。Python数据分析需要安装的第三方扩展库有：Numpy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-Lear
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2023-09-13 23:46:33
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这是一篇介绍用Python进行基础的数据分析的文章，总结了其他博主文章的要点，主要分为6个部分：1.生成或导入数据表 2.检查数据表 3.清洗数据表 4.数据预处理 5.数据汇总 | 数据统计 | 数据导出 6.自动化处理1.生成或导入数据表在使用 python 进行数据导入前，我们需要先导入 pandas 和 numpy 库。import numpy as np
import pandas as
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2023-08-31 08:37:16
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概述Excel固然功能强大，也有许多函数实现数据处理功能，但是Excel仍需大量人工操作，虽然能嵌入VB脚本宏，但也容易染上宏病毒。python作为解释性语言，在数据处理方面拥有强大的函数库以及第三方库，excel作为主要基础数据源之一，在利用数据进行分析前往往需要预先对数据进行整理。因此，本文就python处理excel数据进行了学习，主要分为python对excel数据处理的常用数据类型以及常
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2023-08-09 10:53:15
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Python是数据科学家十分喜爱的编程语言，其内置了很多由C语言编写的库，操作起来更加方便，Python在网络爬虫的传统应用领域，在大数据的抓取方面具有先天优势，目前，最流行的爬虫框架Scrapy、HTTP工具包urlib2、HTML解析工具、XML解析器lxml等，都是能够独当一面的Python类库。Python十分适合数据抓取工作，对于大数据的处理，Python在大数据处理方面的优势有：1、异
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2023-06-28 15:50:52
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面板数据模型选择 一般而言，面板数据模型的误差项由两部分组成，一部分是与个体观察单位有关的，它概括了所有影响被解释变量，但不随时间变化的因素，因此，面板数据模型也常常被成为非观测效应模型；另外一部分概括了因截面因时间而变化的不可观测因素，通常被成为特异性误差或特异扰动项(事实上这第二部分误差还可分成两部分，一部分是不因截面变化但随时间变化的非观测因素对应的误差项Vt，这一部分一般大家的处理办法是通
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2023-11-24 12:53:04
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