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搜索资源列表

  1. 用数据可视化直观理解数据--iris数据集为例

  2. 用数据可视化直观理解数据--iris数据集为例，python实现，seaborn pandas matplotlib

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2017-04-07
    • 文件大小：4096
    • 提供者：u013527419

  1. 鸢尾花数据集

  2. 完整的鸢尾花数据集，已亲测可用，用pandas可直接从文件中读取数据。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-08-29
    • 文件大小：890
    • 提供者：wangziyuqingwa

  1. pandas教程（上）综合题数据集.rar

  2. Pandas组队学习（上）综合练习数据集，内含题目和数据集。参考答案见本人专栏：Pandas。欢迎订阅关注和交流，谢谢。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-05-01
    • 文件大小：443392
    • 提供者：KF_Guan

  1. pandas练习数据集.zip

  2. pandas的三道综合小练习，需要的数据集。 2002年-2018年上海机动车拍照拍卖.csv 美国确证数.csv 美国死亡数.csv 2007年-2019年俄罗斯货运航班运载量.csv 文件来源网络，如有侵权，请联系删除，谢谢！

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-05-01
    • 文件大小：334848
    • 提供者：laicikankna

  1. “使用Pandas进行数据预处理”博文 数据集

  2. “使用Pandas进行数据预处理”博文，的数据集，可以直接学习使用。博文连接 https://blog.csdn.net/weixin_42837961/article/details/104276607

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-06-22
    • 文件大小：440320
    • 提供者：weixin_42837961

  1. Pandas基础-数据集.zip

  2. Pandas基础：文件读取与写入、Series和Dataframe、常用基本函数、排序对应的数据集。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-07-02
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_40317204

  1. 手写数字字母识别数据集

  2. 如今网络上高质量的手写数字与字母数据集较难收集，且多为图片格式，数据量大，下载困难。本数据集精选高质量手写数字与字母图片，将图片矩阵（大小为28*28）转化为列表格式，与其标签并入csv文件中。每一类平均有2000余张图像，共383500张。使用时只需通过pandas读入数据，避免了重新处理照片的繁琐。注意建议不要直接打开csv文件，容易死机。 更详细的说明请参阅readme文件。

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2020-08-21
    • 文件大小：90177536
    • 提供者：dd5astill

  1. 用pandas划分数据集实现训练集和测试集

  2. 主要介绍了用pandas划分数据集实现训练集和测试集，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-16
    • 文件大小：45056
    • 提供者：weixin_38739900

  1. pandasql测试数据集

  2. 当pandas撞上了sql，于是一个强大的pandasql库产生了，pandasql测试数据集，希望能够帮到你

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-09-15
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：wenyusuran

  1. 利用pandas读取中文数据集的方法

  2. 今天小编就为大家分享一篇利用pandas读取中文数据集的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：108544
    • 提供者：weixin_38724363

  1. pandas数据集的端到端处理

  2. 今天小编就为大家分享一篇关于pandas数据集的端到端处理，小编觉得内容挺不错的，现在分享给大家，具有很好的参考价值，需要的朋友一起跟随小编来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-19
    • 文件大小：40960
    • 提供者：weixin_38597970

  1. python Pandas如何对数据集随机抽样

  2. 主要介绍了python Pandas如何对数据集随机抽样，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：38912
    • 提供者：weixin_38615397

  1. 用pandas划分数据集实现训练集和测试集

  2. 1、使用model_select子模块中的train_test_split函数进行划分 数据：使用kaggle上Titanic数据集 划分方法：随机划分 # 导入pandas模块，sklearn中model_select模块 import pandas as pd from sklearn.model_select import train_test_split # 读取数据 data = pd.read_csv('.../titanic_dataset/train.csv') # 将特

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：41984
    • 提供者：weixin_38523251

  1. python merge、concat合并数据集的实例讲解

  2. 数据规整化：合并、清理、过滤 pandas和python标准库提供了一整套高级、灵活的、高效的核心函数和算法将数据规整化为你想要的形式！ 本篇博客主要介绍： 合并数据集：.merge()、.concat()等方法，类似于SQL或其他关系型数据库的连接操作。 合并数据集 1） merge 函数参数 参数 说明 left 参与合并的左侧DataFrame right 参与合并的右侧DataFrame how 连接方式：‘inner’（默认）；还有，‘outer’、‘left’、

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：135168
    • 提供者：weixin_38670208

  1. python处理两种分隔符的数据集方法

  2. 在做机器学习的时候,遇到这样一个数据集… 一共399行10列, 1-9列是用不定长度的空格分割, 第9-10列之间用’\t’分割, 前九列都是数值类型,其中第三列有若干个’?’填充的缺失值… 第十列是字符串类型,.. 部分数据截图: 之前我是用python强写的…很麻烦,代码如下: 至此,可以已平均值,填充缺失值… 今天再回顾此数据库;决定用pandas库来试试; 1,导包,用pandas.read_table导入数据集, 2,数据处理 最后输出如下: 以上这篇python处理两种分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：157696
    • 提供者：weixin_38621272

  1. 数据分析案例–红酒数据集分析

  2. 介绍： 这篇文章主分析了红酒的通用数据集，这个数据集一共有1600个样本，11个红酒的理化性质，以及红酒的品质（评分从0到10）。这里主要用python进行分析，主要内容分为：单变量，双变量，和多变量分析。 注意：我们在分析数据之前，一定要先了解数据。 1.导入python中相关的库 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import seaborn as

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38681301

  1. titanic数据集的目标是根据乘客信息预测他们在Titanic号撞击冰山沉没后能否生存

  2. 一，准备数据 titanic数据集的目标是根据乘客信息预测他们在Titanic号撞击冰山沉没后能否生存。 结构化数据一般会使用Pandas中的DataFrame进行预处理。 字段说明： Survived:0代表死亡，1代表存活【y标签】 Pclass:乘客所持票类，有三种值(1,2,3) 【转换成onehot编码】 Name:乘客姓名 【舍去】 Sex:乘客性别 【转换成bool特征】 Age:乘客年龄(有缺失) 【数值特征，添加“年龄是否缺失”作为辅助特征】 SibSp:乘客兄弟姐妹/配偶的个

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：204800
    • 提供者：weixin_38721398

  1. 机器学习–Iris数据集的Fisher线性分类以及数据可视化技术的学习

  2. Iris数据集的Fisher线性分类以及数据可视化技术的学习1.Iris数据集的Fisher线性分类2.数据可视化技术的学习1.数据集介绍2.观看数据前5行3.特征工程1.数据清洗2.数据可视化3.jointplot4.distplot5.boxplot6.violinplot7.violinplot8.pairplot 1.Iris数据集的Fisher线性分类 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：87040
    • 提供者：weixin_38675341

  1. pandas数据集的端到端处理

  2. 1. 数据集基本信息 df = pd.read_csv() df.head()：前五行； df.info()： rangeindex：行索引； data columns：列索引； dtypes：各个列的类型， 主体部分是各个列值的情况，比如可判断是否存在 NaN 值； 对于非数值型的属性列 df[‘some_categorical_columns’].value_counts()：取值分布； df.describe()： 各个列的基本统计信息 count mean

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-26
    • 文件大小：47104
    • 提供者：weixin_38629449

  1. python Pandas如何对数据集随机抽样

  2. 摘要：有时候我们只需要数据集中的一部分，并不需要全部的数据。这个时候我们就要对数据集进行随机的抽样。pandas中自带有抽样的方法。 应用场景： 我有10W行数据，每一行都11列的属性。 现在，我们只需要随机抽取其中的2W行。 实现方法很简单： 利用Pandas库中的sample。 DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None) n是要抽取的行数。（例如

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-26
    • 文件大小：36864
    • 提供者：weixin_38692928
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