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python中使用pandas
接下来
pandas
介绍中将
学习
到如下8块内容: 1、
数据
结构简介:DataFrame和Series 2、
数据
索引index 3、利用
pandas
查询
数据
4、利用
pandas
的DataFrames进行统计分析 5、利用
pandas
实现SQL操作 6、利用
pandas
进行缺失值的处理 7、利用
pandas
实现Excel的
数据
透视
表
功能 8、多层索引的使用
所属分类:
Python
发布日期:2018-10-23
文件大小:18432
提供者:
qq_21183689
python数据挖掘需要学的内容
1、
pandas
库的操作 Panda是
数据
分析特别重要的一个库,我们要掌握以下三点: ·
pandas
分组计算; ·
pandas
索引与多重索引; 索引比较难,但是却是非常重要的 ·
pandas
多
表
操作与
数据
透视
表
2、numpy数值计算 numpy
数据
计算主要应用是在
数据
挖掘,对于以后的机器
学习
,深度
学习
,这也是一个必须掌握的库,我们要掌握以下内容: · Numpy array理解; · 数组索引操作; · 数组计算; · Broadcasting(线性代数里面的知识) 3、
数据
可视化
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-01
文件大小:46080
提供者:
weixin_38690402
python机器学习:推荐系统实现(以矩阵分解来协同过滤)
原文链接:http://tecdat.cn/?p=10911 用户和产品的潜在特征编写推荐系统矩阵分解工作原理使用潜在
表
征来找到类似的产品。 1. 用户和产品的潜在特征 我们可以通过为每个用户和每部电影分配属性,然后将它们相乘并合并结果来估计用户喜欢电影的程度。 然后我们使用
pandas
数据
透视
表
函数来构建评论矩阵。在这一点上,ratings_df包含一个稀疏的评论阵列。 接下来,我们希望将数组分解以找到用户属性矩阵和我们可以重新乘回的电影属性矩阵来重新创建收视率
数据
。为此,我们将使用低秩矩
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-06
文件大小:243712
提供者:
weixin_38730201
对比excel,学习pandas数据透视表
1、excel中做
数据
透视
表
1)步骤如下 ① 选中整个
数据
源; ② 依次点击“插入”—“
数据
透视
表
” ③ 选择在Excel中的哪个位置,插入
数据
透视
表
④ 然后根据实际需求,从不同维度展示结果 ⑤ 结果如下 2、
pandas
中使用pivot_table()做
数据
透视
表
1)语法格式 pd.pivot_table(data,index=None,columns=None, values=None,aggfunc='mean',
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-06
文件大小:495616
提供者:
weixin_38716872
学习pandas数据透视表
1、excel中做
数据
透视
表
1)步骤如下 ① 选中整个
数据
源; ② 依次点击“插入”—“
数据
透视
表
” ③ 选择在Excel中的哪个位置,插入
数据
透视
表
④ 然后根据实际需求,从不同维度展示结果 ⑤ 结果如下 2、
pandas
中使用pivot_table()做
数据
透视
表
1)语法格式 pd.pivot_table(data,index=None,columns=None, values=None,aggfunc=‘mean’, margins=False,margins_name=‘All’,
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-20
文件大小:52224
提供者:
weixin_38707862