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PGC123

DataFrame()參數(shù)解析

dataframe的參數(shù)都是什么含義呢？DataFrame()函數(shù)定義：pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False)參數(shù)解析data:數(shù)據(jù)為numpy的ndarray數(shù)組或者字典或者dataframeindex:data的索引值columns:data的列名稱dtype:讀入后

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pandas 讀取excel

pandas 如何讀取excel文件？pandas 讀取excel文件使用 read_excel()函數(shù)read_excel(io, sheetname=0, header=0, skiprows=None, skip_footer=0, index_col=None,names=None, parse_cols=None, parse_dates=False,date_parser=Non

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pandas read_csv（）函數(shù)應(yīng)用

pandas read_csv（）函數(shù)都有哪些參數(shù)？怎么使用pandas是種很便捷的數(shù)據(jù)處理工具，有很多高級的函數(shù)讓我們高效的利用python做數(shù)據(jù)分析相關(guān)工作。pandas可以讀取多種數(shù)據(jù)源，常見的一種是csv文件。pandas讀取csv文件的函數(shù)是read_csv(),名字很好記。read_csv()函數(shù)有許多的參數(shù)，官網(wǎng)文檔中函數(shù)定義如下：pd.read_csv(filepath

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pandas 制作透視表？

pandas 如何對數(shù)據(jù)做透視呢？透視表不僅僅可以由Excel等工具可以做，也可以用pandas來做。這里使用泰坦尼克號生存數(shù)據(jù)演示一下pandas如何做透視表。1、使用groupby（）函數(shù)#導(dǎo)入工具包import numpy as npimport pandas as pdimport seaborn as sns#下載數(shù)據(jù)titanic = sns.load_dataset(

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基本圖表使用場景？

數(shù)據(jù)可視化中選擇圖形有什么需要注意的？基本圖表使用場景是啥？柱形圖：橫軸可以是時間可以是不同種類數(shù)據(jù)，主要用作對比條形圖：多個分類的比較。折線圖：不同時間的變化趨勢餅圖：整體中各個分類的占比散點圖：兩變量之間的分布及相關(guān)性分析雷達(dá)圖：多重數(shù)據(jù)間的比較

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numpy如何實現(xiàn)快速排序？

快速排序（Quicksort）是對冒泡排序的一種改進。基本思想是：通過一趟排序?qū)⒁判虻臄?shù)據(jù)分割成獨立的兩部分，其中一部分的所有數(shù)據(jù)都比另外一部分的所有數(shù)據(jù)都要小，然后再按此方法對這兩部分?jǐn)?shù)據(jù)分別進行快速排序，整個排序過程可以遞歸進行，以此達(dá)到整個數(shù)據(jù)變成有序序列。numpy 中也實現(xiàn)了快速排序算法，可以對數(shù)據(jù)進行快速排序。numpy.sort(a, axis=-1, kind='quick

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numpy where函數(shù)返回的是啥？

numpy的where函數(shù)用法：#語法where(condition, [x, y])#condition :條件表達(dá)式#x,y :可選參數(shù)，如果有x那么也要有y.當(dāng)沒有x與y參數(shù)時，函數(shù)返回符合條件元素的坐標(biāo)當(dāng)有x與y時，條件表達(dá)式為True的元素返回x,條件表達(dá)式為False的元素返回y例如import numpy as npa = np.array(range(27))

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dataframe applymap用法？

DataFrame中的applymap()用法：調(diào)用函數(shù)對單個數(shù)據(jù)做相應(yīng)的運算，返回類型是DataFrame類型。import numpy as npimport pandas as pddf = pd.DataFrame(np.random.randn(3,4),columns=list('abcd'),index=list('ABC'))df df.applymap(lamb

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dataframe apply函數(shù)使用

DataFrame的apply方法可以實現(xiàn) 將函數(shù)應(yīng)用到由各列或行形成的一維數(shù)組上的功能，具體用法看如下代碼import numpy as npimport pandas as pddf = pd.DataFrame(np.random.randn(3,4),columns=list('abcd'),index=list('ABC'))df df.apply(lambda x :

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dataframe map函數(shù)應(yīng)用

map是pandas中一個重要的函數(shù)，map()主要是作用將函數(shù)作用于一個Series的每一個元素，具體用法如下所示：import numpy as npimport pandas as pddf = pd.DataFrame(np.random.randn(3,4),columns=list('abcd'),index=list('ABC'))df df.a.map(lambda

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阿抽哥哥

列表、字典與numpy、pandas數(shù)據(jù)類型間轉(zhuǎn)換關(guān)系為何？

首先介紹下數(shù)據(jù)類型：列表：list是Python的數(shù)據(jù)類型字典：dict是Python的數(shù)據(jù)類型numpy：ndarray是numpy的數(shù)據(jù)類型pandas：series與dataframe是pandas的數(shù)據(jù)類型接下來以代碼形式做介紹：from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShellInteractiveShel

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齊全！關(guān)于R學(xué)習(xí)的書籍推薦

1.初級入門《An Introduction to R》，這是官方的入門小冊子。其有中文版，由丁國徽翻譯，譯名為《R導(dǎo)論》?！禦4Beginners》，這本小冊子有中文版應(yīng)該叫《R入門》。除此之外，還可以去讀劉思喆的《153分鐘學(xué)會R》。這本書收集了R初學(xué)者提問頻率最高的153個問題。為什么叫153分鐘呢？因為最初作者寫了153個問題，閱讀一個問題花費1分鐘時間，全局下來也就是153分鐘了。有了

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ma模型的預(yù)測公式問題

fit=arima(LakeHuron,order=c(0,0,2))fitpredict(fit,n.ahead=2)ma(2)模型的預(yù)測值是如何計算得出的？原始序列的最后三個值是：x(1970)=579.31x(1971)=579.89x(1972)=579.96我們要看模型殘差。> x x[98]*1.0174 x[97]*0.5

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幾行代碼告訴你的R有多少包

pks % glimpsepkm % str_split("", simplify = T)pkm[, 1] %>% str_to_lower %>% table %>% sort(decreasing = T) %>% barchart(horiz

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LDA主題模型分析學(xué)習(xí)分享

最近在學(xué)習(xí)關(guān)于LDA模型的知識，做一些細(xì)粒度觀點挖掘。在學(xué)習(xí)過程中發(fā)現(xiàn)原來R中還有一個專門的LDA包。我用LDA為兩個文本文檔建立了一個主題模型，分別是a和B。文檔a與計算機科學(xué)高度相關(guān)，文檔B與地球科學(xué)高度相關(guān)。然后我用這個命令訓(xùn)練lda。text

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數(shù)據(jù)挖掘，你該明白的這幾點

商業(yè)和生活中，我們處處能夠看到數(shù)據(jù)挖掘的影子：Target 百貨分析16歲的少女買無香型沐浴露之后，判斷她懷孕了；語言學(xué)家通過記錄自己孩子出生到3歲每天每秒鐘的狀態(tài)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)語言記憶和周遭環(huán)境相關(guān)性更大；調(diào)查局通過數(shù)據(jù)分析和挖掘發(fā)現(xiàn)改善公共環(huán)境有助于降低犯罪率。今天我們將從以下幾個方面來揭開數(shù)據(jù)挖掘的神秘面紗。數(shù)據(jù)挖掘涉及的學(xué)科？a首先我們可以看出，數(shù)據(jù)分析與挖掘位于中間，

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小老弟，客戶關(guān)系管理是怎么回事

在商業(yè)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，產(chǎn)品的設(shè)計需要從用戶的需求出發(fā)，及時反饋和改進產(chǎn)品質(zhì)量；運營中的拉新、促活、轉(zhuǎn)化和留存都是圍繞和針對用戶；銷售人員需要先了解客戶的需求再有針對性的推薦相應(yīng)的產(chǎn)品和服務(wù)。由此可見，對客戶價值的預(yù)測和管理越來越成為企業(yè)管理和發(fā)展的重要驅(qū)動力。以往大多數(shù)企業(yè)對客戶的管理和分群都是基于工作日常的經(jīng)驗和總結(jié)。然而，在一個月黑風(fēng)高的晚上，客戶關(guān)系管理遇上了數(shù)據(jù)…他們的概念是：什么是

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商業(yè)分析，我用R

商業(yè)智能時代已經(jīng)全面到來，分析型人才的崗位數(shù)量在就業(yè)市場中呈現(xiàn)井噴式的增長。無論從事產(chǎn)品研發(fā)的工程師，還是從事產(chǎn)品推廣的市場人員、人力資源的財務(wù)會計人員，都需要掌握數(shù)據(jù)分析技術(shù)，否則很有可能被人工智能時代替代。“工欲善其事，必先利其器”。當(dāng)前，R和Python等開源軟件方興未艾，但是這類軟件學(xué)習(xí)曲線緩慢，使很多初學(xué)者的熱情在進入數(shù)據(jù)分析的核心領(lǐng)域之前就消失殆盡。而商業(yè)數(shù)據(jù)分析的真正目的是為了解

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power！用R做動態(tài)詞云圖

Echarts是由百度開發(fā)的一款免費、強大的圖表生成和可視化庫，使其可以方便地對數(shù)據(jù)進行展示、交互和定制。Recharts是基于Echarts開發(fā)的R版本，由Yang Zhou和Taiyun Wei開發(fā)，通過該包的echartR函數(shù)可以完成很多可視化的任務(wù)，圖表美觀且有動態(tài)效果，是一款優(yōu)秀的數(shù)據(jù)可視化產(chǎn)品。以下是Recharts繪圖的知識地圖（基本圖形）：a百聞不如一見，今天我們使用一則

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R的優(yōu)點，你了解嗎

一、R是一個強大的腳本語言。R是一種強大的腳本語言，它能夠像Perl的正則表達(dá)式一樣來處理文本。凌亂的數(shù)據(jù)需要編程語言這樣的資源，盡管SAS和SPSS有處理那些超越下拉菜單任務(wù)的腳本語言，但是R是被用作一門編程語言來寫的，因此，對于這一目的，R是一種更好工具；二、免費... 開源... 這也是比較重要的一點，也是SAS流行于公司，R流行于研究機構(gòu)和大學(xué)的最主要原因；各種包和函數(shù)的透明性極

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