python时间序列分析2018/12/7 python时序数据分析-以示例说玥-geek精神-博客园 1.均值 X staticnary series Non-stationary serles Ⅹ是时序数捱的值,t是时间。可以看到左图,数据的均值对于时间轴来说是常量,即数据的均值 不是时间的函数所有它是稳定的;右图随着时间的推移,数捱的值整体趋势是增加的,所有均 值是时间的函数,数据具有趋势,所以是非稳定的 2.方差 X tationary series Non-Stationary ser

主要介绍了pandas数据处理基础之筛选指定行或者指定列的数据的相关资料,需要的朋友可以参考下

假如有一列全是字符串的dataframe，希望提取包含特定字符的所有数据，该如何提取呢？ 因为之前尝试使用filter，发现行不通，最终找到这个行得通的方法。 举例说明： 我希望提取所有包含’Mr.’的人名 1、首先将他们进行字符串化，并得到其对应的布尔值： >>> bool = df.str.contains('Mr\.') #不要忘记正则表达式的写法，'.'在里面要用'\.'表示 >>> print('bool : \n', bool) 2、通过da

介绍 matrix_factorization.py是奇异值分解（SVD）脚本，旨在作为推荐系统的协作过滤方法。 该脚本利用了包，该包处理了明确的评级数据。 该程序包用于使用现有数据构建火车集，并返回特定用户的收视率预测，其中可以将在较高频谱上具有收视率预测的产品作为针对用户的推荐输出。 要求 该模块需要以下库： 使用程序包管理器安装Surprise。 pip install scikit-surprise 对于数据操作， import pandas as pd import numpy