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  1. 解决Python pandas df 写入excel 出现的问题

  2. 学习Python数据分析挖掘实战一书时,在数据预处理阶段,有一节要使用拉格朗日插值法对缺失值补充,代码如下: #-*- coding:utf-8 -*- import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy.interpolate import lagrange#导入拉格朗日插值函数 inputfile="catering_sale.xls" outputfile="H:\python\file\python_data_a
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-24
    • 文件大小:111616
    • 提供者:weixin_38622962
  1. 缺失值处理:拉格朗日插值法

  2. 在若干个不同的地方得到相应的观测值,拉格朗日插值法可以找到一个多项式,其恰好在各个观测的点取到观测到的值。这样的多项式称为拉格朗日(插值)多项式。数学上来说,拉格朗日插值法可以给出一个恰好穿过二维平面上若干个已知点的多项式函数。 本文介绍通过拉格朗日插值法进行缺失值的填充: 先用一组简单的数据看一下拉格朗日插值法 from scipy.interpolate import lagrange import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %m
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:93184
    • 提供者:weixin_38704284
  1. 电力窃漏电用户自动识别

  2. 电力窃漏电用户自动识别 参考书:《Python数据分析与挖掘实战》 工具:Pycharm2019.2.2 + Anaconda3(导入需要的库及Python.exe) 新建工程如下: 1.背景与数据分析目的 a.通过电力系统采集到的数据,提取出窃漏电用户的关键特征, b.构建窃漏电用户的识别模型:以实现自动检查、判断用户是否是存在窃漏电行为。 2.数据预处理 通过对拿到的数据进行数据质量分析,检查原始数据中存在的脏数据,通过查看原始数据中抽取的数据,发现存在数据缺失的现象,使用朗格拉日插值法:
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-07
    • 文件大小:648192
    • 提供者:weixin_38659159