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  1. python中使用pandas

  2. 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

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-10-23
    • 文件大小：18432
    • 提供者：qq_21183689

  1. python数据挖掘需要学的内容

  2. 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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-01
    • 文件大小：46080
    • 提供者：weixin_38690402

  1. python机器学习：推荐系统实现（以矩阵分解来协同过滤）

  2. 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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：243712
    • 提供者：weixin_38730201

  1. 对比excel，学习pandas数据透视表

  2. 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',

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：495616
    • 提供者：weixin_38716872

  1. 学习pandas数据透视表

  2. 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’,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：52224
    • 提供者：weixin_38707862