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pandas学习笔记--增加行或列
一 增加行 1 loc 想增加一行 行名称为 5 内容为 16 17 18 19 df loc 5 16 17 18 19 后面的序列是Iterable就行 2 at df at 5 16 17 18 19 3 set value df s
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我最喜欢的10个顶级数据科学资源,kaggle、TDS、arXiv......
当我声明数据科学正在成为最受欢迎的工作领域之一时 我想你不会与我争辩 特别是考虑到 哈佛商业评论 将 数据科学家 评为21世纪最性感的工作 在这个领域 我们已经走过了很长的路 从数据科学和机器学习等术语还不为人所知 到一切都聚集在统计学的保
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【数据挖掘】数据挖掘比赛项目-kaggle泰坦尼克号
数据挖掘实战项目 kaggle泰坦尼克号生还者预测 ing kaggle泰坦尼克号生还者预测 泰坦尼克号 从灾难中学习机器 kaggle网站连接 链接 https www kaggle com c titanic 一 实战项目描述 1 项目
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使用Pandas处理Excel文件
Excel工作表是非常本能和用户友好的 这使得它们非常适合操作大型数据集 即使是技术人员也不例外 如果您正在寻找学习使用Python在Excel文件中操作和自动化内容的地方 请不要再找了 你来对地方了 在本文中 您将学习如何使用Pandas
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一个全网最详细的Python教程,不信你来学一学!2023Python入门教程完整版,无偿分享
近几年 编程越来越火 网上也是铺天盖地的免费教程 中小学生都开始投入到学习中 编程学习从娃娃抓起 甚至有些小学生都做起了 UP 主 教大家学编程 PS 我落下了柠檬的眼泪 小小年纪就学得一手好编程 光从编程的难易度来说 Python 简单
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开发语言
找了一堆Python教程自学,为何还是看不进去!那是因为你根本没找对方法
Python学不进 这个系列我今天就再带着大家梳理一遍 虽然我之前也讲过这系列 因为 有人还是不会啊 我想说的就两个点 第一 学Python以实用性为导向 第二 理解和运用 学Python死记硬背作用不大的 从来没听过哪个程序员是靠背学会编
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机器学习笔记GBDT(一):原理
目录 文章目录 目录 前言 1 GBDT概述 2 GBDT的负梯度拟合 3 GBDT回归算法 1 初始化弱学习器 2 对于迭代轮数t 1 2 T有 3 得到强学习器f x 的表达式 4 GBDT分类算法 4 1 二元GBDT分类算法 4 2
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【数据预处理】Pandas缺失的数据处理
目录 缺少数据基础 何时 为何 数据丢失 被视为 缺失 的值 日期时间 插入缺失数据 缺少数据的计算 Sum Prod of Empties Nans GroupBy中的NA值 清理 填写缺失数据 填充缺失值 fillna 用PandasO
Big Data Analysis
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机器学习算法理论与实战
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如何成长为一名机器学习工程师
如何成长为一名机器学习工程师 经常有人这么问 而这篇文章就尝试回答这个问题 其中会谈到关于机器学习的方方面面 从简单的线性回归到最新的神经网络 你不仅将学习如何使用这些技术 还将学习如何从头开始构建它们 这个指南主要面向计算机视觉 CV 这
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【数学建模】灰度预测之关联度求解
灰度预测适用范围 在实际中 若得到的是离散的 规律性不强的数据 此时线性回归就不适用了 我们需要采用灰度预测的方法 灰度预测法则是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法 白色系统 黑色系统 灰色系统 白色系统 指一个系统的内部特征是完全已
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灰度预测
关联度求解
互联网行业潜规则:宁花11k招新人,不花9k留老人
最近一位互联网从业者发出这样的感慨 有些互联网公司 宁愿花11k招新人 也不愿意花9k留住老员工 为什么 对此 许多网友给出了答案 有的网友说 因为老员工的能量已经耗尽 再也不能为公司创造更高的价值 有的网友说 因为只要给一个老员工涨工资
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pandas学习笔记--取表格中特定行或列或特定位置元素
先生成一个演示dataframe df pd DataFrame np random randn 5 5 columns A B C D E index a b c d e df 取前两行 df 0 2 取后两行 df 2 取倒数第二行 d
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Excel构建决策分析模型
特点 探讨使用 Excel 构建决策模型的价值和重要性 以及对 Excel 复杂性的非常详细和深入的解释 使用 Excel 的图形功能来有效地呈现定量数据 比率和间隔 来通知和影响目标对象 利用 Excel 的内置数据可视化和操作功能准备数
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建模
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全网最新首发:Python从入门到精通的完整学习路线图【附:全套Python学习资料】
后台有很多粉丝朋友们留言问我 Python应该怎么学 爬虫和数据分析怎么学 机器学习怎么学 其实python的门槛不是特别高 但是很多朋友感觉很迷茫 学了一段时间还是不入流 很大一部分原因是你没有一个完整的知识体系 你不知道自己现在的进度
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华为出品Python入门教程:从零基础入门到精通,这一篇就够了
前言 本文罗列了了python零基础入门到精通的详细教程 内容均以知识目录的形式展开 01 python由来与发展介绍 02 项目开发流程 第一章 markdown编辑器 01 markdown基本语法 02 Typora简介与安装 03
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推荐一个冷门又逆天的副业:Python兼职可月入10k+,成年人的世界,钱才是底气
关于穷 去年有了一个更学术的说法 隐形贫困人口 就是因为有太多 种草达人 让我们为了物质生活超前消费 再加上不理财的话 那简直是雪上加霜 看到知乎上面最近有一个很火的问题 90后的你 现在拥有多少存款 你会看到人生百态 有人父母双亡 白手起
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Pandas 中DataFrame的groupby()计数、groupby()取样及reset_index()的使用
什么是groupby 以下为对DataFrame对象按A进行分组操作 图片来源 内容 目的 DataFrame对象按照指定列 LNG LAT 分组计数 并将分组计数结果 包括指定列及计数值 写入csv文件中 过程 代码一 import pa
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R和Python概率分布统计和Python验证独立性和平稳性时间序列
R概率分布和统计 R 基础知识 汇总统计数据 图形显示 概率基础知识 概率规则 条件概率 后验概率和贝叶斯 可靠性 离散分布介绍 几何分布 概率密度函数 概率密度函数 pdf 定义为 P X x
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概率
Python探索性数据分析(EDA)统计数据和建模
探索性数据分析 EDA 在统计学中 探索性数据分析是一种分析数据集以总结其主要特征的方法 通常使用统计图形和其他数据可视化方法 可以使用或不使用统计模型 但主要是 EDA 用于查看数据可以告诉我们超出正式建模的内容 从而对比传统的假设检验
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数据分析
时序数据和语音处理
时序数据 时序数据概述 即时间序列数据 用于时序预测 作用 用来连续观察同一对象在不同时间点上获得的数据样本集 处理目标 对给定的时间序列样本 找出统计特性和发展规律性 推测未来值 语音是一类特殊的时序数据 识别语音对应的文本信息是当前人工
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