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  • Pandas2022-08-07 15:33:22

    一、数据结构 Series Pandas Series 类似表格中的一个列(column),类似于一维数组,可以保存任何数据类型 Series 由索引(index)和列组成,函数如下: pandas.Series( data, index, dtype, name, copy) 参数说明: data:一组数据(ndarray 类型) index:数据索引标签,如果不指定,默认从 0 开始

  • 炫彩rgb灯2022-08-05 14:04:33

              /*! * MindPlus * uno * */ // 函数声明 void DF_alexRGB(float mind_n_red, float mind_n_green, float mind_n_blue); // 主程序开始 void setup() { dfrobotRandomSeed(); } void loop() { DF_alexRGB((random(0, 255+1)), (random(0, 255+1)), (ran

  • 呼吸灯2022-08-05 11:37:00

        pwm接口 356 9 10 11         /*! * MindPlus * uno * */ // 动态变量 volatile float mind_n_value; // 函数声明 void DF_fadeOff(); void DF_fadeOn(); // 主程序开始 void setup() { } void loop() { DF_fadeOff(); DF_fadeOn(); } // 自定义函数 vo

  • 列联表和卡方检验——统计学(九)2022-08-03 11:00:26

    人们在研究某一个事物或现象的过程中,有些时候不只考察单独某一方面的信息,即可以把几个方面的信息联合起来一并考察。这个过程称为交叉分析。列联分析和对应分析就是交叉分析的两种典型形式,同时也是数据降维分析的一种形式。 一、列联分析 对于定类或定序等定性数据的描述和分析,通

  • 一文讲述Pandas库的数据读取、数据获取、数据拼接、数据写出!2022-08-01 15:02:25

    转载:一文讲述Pandas库的数据读取、数据获取、数据拼接、数据写出! (qq.com) 1. pandas介绍 Pandas是一个强大的数据分析库,它的Series和DataFrame数据结构,使得处理起二维表格数据变得非常简单。基于后面需要对Excel表格数据进行处理,有时候使用Pandas库处理表格数据,会更容易、更简单,

  • PA-Fitness(运用PCA和K-means进行不同人群的分类)2022-07-31 09:02:41

    PA-Fitness 一、数据集/数据预处理 1、原始数据集:姓名,年龄,性别,多久运动一次?运动对您的重要性?您当前的健康水平?买过运动器材吗?... (https://www.kaggle.com/datasets/nithilaa/fitness-analysis)可在这个网站下载 2、处理后的数据集:男女分开(对应代码如下) # Importing Libraries and

  • python pandas读写execl2022-07-28 01:01:43

    pandas:数据处理最常用的分析库之一,可以读取各种各样格式的数据文件,一般输出dataframe格式,功能强大 pandas的名称来自于面板数据(panel data)和python数据分析(data analysis)。 pandas是一个数据处理的包,本身提供了许多读取文件的函数,像read_csv(读取csv文件),read_excel(读取excel文件)等

  • rust index2022-07-20 15:33:45

    use std::collections::HashMap; use std::ops::Index; #[derive(Debug,Clone)] struct Cell{ name:String } type Col = HashMap<String, Vec<Cell>>; #[derive(Debug,Clone)] struct DF{ columns: Vec<Col> } impl Index<&str> for DF

  • spark streaming-DS,DF,RDD相互转换,submit,数据落盘2022-07-20 10:05:26

    spark streaming DS转成DF写代码 package com.shujia.spark.streaming import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession} import org.apache.spark.streaming.dstream.ReceiverInputDStream import

  • 机器学习-分析北京二手房价格2022-07-14 19:04:36

    #导入库 import numpy as np import pandas as pd import random from datetime import datetime from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures fr

  • 缺失数据清洗2022-07-13 20:34:49

    数据缺失分为两种:一是行记录的缺失;二是列值的缺失。 不同的数据存储和环境中对于缺失值的表示不同,例如数据库中是Null、Python返回对象是None、Pandas或Numpy中是NaN。   #导入相关库import pandas as pd import numpy as np #random df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4),

  • 机器学习-kaggle超市客户分类2022-07-12 21:35:32

    #本次采用Kmans分析数据 import pandas as pd import numpy as npp from matplotlib import pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib import warnings warnings.filterwarnings('ignore') #设置全部列显示和浮点数格式 #pd.set_option pd.set_opt

  • 机器学习-DBSCAN算法追踪新冠肺炎传播2022-07-11 20:07:29

    import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import datetime as dt import warnings warnings.filterwarnings('ignore') from sklearn.cluster import DBSCAN #基于密度的聚类算法可以发现任意形状的聚类 #通过在数据集中

  • 机器学习-DBSCAN算法追踪新冠肺炎传播2022-07-11 20:07:21

    import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import datetime as dt import warnings warnings.filterwarnings('ignore') from sklearn.cluster import DBSCAN #基于密度的聚类算法可以发现任意形状的聚类 #通过在数据集中

  • 机器学习-关于心脏病的数据分析2022-07-10 21:02:37

    # 本次采用KNN算法进行解析 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import warnings warnings.filterwarnings('ignore') #用于忽略由于版本更新等不影响的bug import seaborn as sns from matplotlib import rcParams from sklearn.model_sel

  • 基于关联规则算法实现电影推荐系统2022-07-10 13:04:05

    基于关联规则算法实现电影推荐系统 利用数据挖掘算法中的Apriori(关联规则)算法来实现一个电影推荐系统 加载数据 数据预处理 生成频繁项集、关联规则 通过关联规则生成电影推荐的列表 Apriori算法 案例: 啤酒与尿布: 沃尔玛超市在分析销售记录时,发现了啤酒与尿布经常一起

  • Pandas对分类数据编码2022-07-10 11:05:11

    原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/8BFdFvTyP5NkJ1YZp52vEg Pandas对分类数据编码 import pandas as pd from sklearn.preprocessing import Binarizer, LabelEncoder, OrdinalEncoder df = pd.DataFrame( {'Sex': ['Male', 'Female', 'Male

  • linux 中awk命令实现字符串的精确匹配2022-07-08 22:01:58

      001、 [email protected]:/home/test3# ls test.txt [email protected]:/home/test3# cat test.txt ## 测试数据 AKCR02000001 df AKCR02000001 df AKCR02000001 er AKCR02000001.1 dg AKCR02000001.1 der AKCR02000001.1 fg AKCR02000001.2 ee AKCR0200

  • Python3教程:Pandas模块删除数据的几种情况2022-07-07 21:04:04

    开始之前,pandas中DataFrame删除对象可能存在几种情况 1、删除具体列 2、删除具体行 3、删除包含某些数值的行或者列 4、删除包含某些字符、文字的行或者列 本文就针对这四种情况探讨一下如何操作。 数据准备 模拟了一份股票交割的记录。 In [1]: import pandas as pd In [2]: dat

  • pandas :按另一列的值移动一列2022-07-07 19:31:07

    我们可以使用 numba解决方案: from numba import jit @jit def dyn_shift(s, step): assert len(s) == len(step), "[s] and [step] should have the same length" assert isinstance(s, np.ndarray), "[s] should have [numpy.ndarray] dtype" assert

  • python dataframe 一行变多行2022-07-06 12:03:06

    python代码报错: 'DataFrame' object has no attribute 'explode' 原因是pandas版本低于0.25,在0.25以上才有explode函数,所一不想升级的可以自己拆分 没有explode 原始数据: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'country': ['China,US,Japan', 'Japan,EU,Austra

  • DataFrame 提取部分再转存为DataFrame2022-07-04 10:03:07

    DataFrame 提取一行后 就变成Series,DF的列(columns) 就变成Series的索引(index ),再保存到csv文件,格式就乱了 处理办法:将Series的value提取出来,变成list格式,用append()将所有提起的数据放在一起,再转成DataFrame格式,再添加原来的columns df = pd.read_csv('filename.csv') df1 = [

  • DataFrame数据处理--删除列2022-07-03 17:34:49

    原数据中第2,4,6。。。列没有用,需要删除 filename = 'Pnt_210101000000_page27' df = pd.read_csv(name+'.csv') # 删除第一行 单位符号 #df.drop(index=0, inplace = True) # 区power 列 #print(df.loc[:,'Power']) # 取第2列 #print(df.iloc[:,1]) lie = df.columns df.d

  • 20220703 爬虫&数据处理2022-07-03 13:32:40

    1、 昨天已经获取到数据,今天发现dataframe数据单列数据存储在一行中,分列不太好分,我上网查了下。从列表转换为dataframe,正常是存储为一行,需要转置下发现确实变成逗号分开的形式了。代码如下: data = get_data() df = pd.DataFrame(data=[data],index=['a']).T print(df.head()) 如

  • 机器学习-感知机模型2022-07-02 12:33:07

    一、引言   单层感知机是神经网络的一个基本单元,类似于人类的神经网络的一个神经元,神经网络是由具有适应性的简单单元(感知机)组成的广泛并行互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。感知机可以理解为对输入进行处理,并得到输出结果的机器。我们

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