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  1. python cookbook(第3版)

  2. 第一章：数据结构和算法 1.1 解压序列赋值给多个变量 1.2 解压可迭代对象赋值给多个变量 1.3 保留最后N个元素 1.4 查找最大或最小的N个元素 1.5 实现一个优先级队列 1.6 字典中的键映射多个值 1.7 字典排序 1.8 字典的运算 1.9 查找两字典的相同点 1.10 删除序列相同元素并保持顺序 1.11 命名切片 1.12 序列中出现次数最多的元素 1.13 通过某个关键字排序一个字典列表 1.14 排序不支持原生比较的对象 1.15 通过某个字段将记录分组 1.16 过滤

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2016-01-06
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：chengyulin888

  1. 在Python中给Nan值更改为0的方法

  2. 今天小编就为大家分享一篇在Python中给Nan值更改为0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：24576
    • 提供者：weixin_38705252

  1. Python 实现将numpy中的nan和inf,nan替换成对应的均值

  2. nan：not a number inf：infinity;正无穷 numpy中的nan和inf都是float类型 t!=t 返回bool类型的数组(矩阵) np.count_nonzero() 返回的是数组中的非0元素个数；true的个数。 np.isnan() 返回bool类型的数组。 那么问题来了，在一组数据中单纯的把nan替换为0，合适么？会带来什么样的影响？ 比如，全部替换为0后，替换之前的平均值如果大于0，替换之后的均值肯定会变小，所以更一般的方式是把缺失的数值替换为均值（中值）或

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：44032
    • 提供者：weixin_38611388

  1. python 批量修改/替换数据的实例

  2. 在进行数据操作时，经常会根据条件批量的修改数据，如以下数据，按照日期的条件，将部门日期下的promotion改为1 tot_qty price date price_delta1 price_delta2 price_delta3 promotion created_date 20160419 1.0 5.410000 20160419 NaN NaN NaN 0 20161111 96.0 5.400000 20161111 -0.010000 NaN N

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：35840
    • 提供者：weixin_38747906

  1. python dataframe NaN处理方式

  2. 将dataframe中的NaN替换成希望的值 import pandas as pd df1 = pd.DataFrame([{'col1':'a', 'col2':1}, {'col1':'b', 'col2':2}]) df2 = pd.DataFrame([{'col1':'a', 'col3':11}, {'col1':'c', 'col3':33}]) data = pd.merge(left=df1, right=df2, how='left', left_on='col1', r

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：27648
    • 提供者：weixin_38656064

  1. Python 数据分析三剑客之 NumPy（二）：NumPy 数组索引、切片、广播、拼接、分割

  2. 文章目录【1×00】认识 Numpy 中的 nan 和 inf【1×01】判断是否为 nan 和 inf【1×02】统计数组中 nan 的个数【1×03】统计数组中 inf 的个数【1×04】替换 inf 和 nan【2×00】NumPy 索引【2×01】获取具体元素【2×02】获取行或列【2×03】布尔索引【2×04】花式索引【3×00】NumPy 切片【4×00】NumPy 数组运算以及广播原则【7×00】数组的拼接与元素的添加【7×01】将数组转换成列表，拼接完成再转换成数组【7×02】n

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：191488
    • 提供者：weixin_38548421

  1. 数据310_Lab1-源码

  2. Soheb Osmani的机器学习实验室1 问题1：如果变量是空气温度，最常用的测量水平是什么？ 这是一个简单的定义：这将是一个间隔测量级别。 问题2：编写Python代码以导入数据文件“ L1data.csv”（在第1课中介绍），并编写一个插补法，用该列的中位数替换“年龄”列中的NaN值。 NaN实例被替换为： import numpy as np import pandas as pd from sklearn.impute import SimpleImputer data =

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：112640
    • 提供者：weixin_42161497

  1. 在Python中给Nan值更改为0的方法

  2. 如下所示： import pandas as pd df1 = pd.DataFrame([{'col1':'a', 'col2':1}, {'col1':'b', 'col2':2}]) df2 = pd.DataFrame([{'col1':'a', 'col3':11}, {'col1':'c', 'col3':33}]) data = pd.merge(left=df1, right=df2, how='left', left_on='col1', right_on='col1') p

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：28672
    • 提供者：weixin_38539018

  1. School_District_Analysis:Anaconda Python软件-源码

  2. 单元4挑战 目的 校务委员会已通知Maria和她的上司，students_complete.csv文件显示了学术不诚实的证据； 具体来说，托马斯高中九年级学生的阅读和数学成绩似乎已经改变。 尽管校务委员会不了解学术不诚实的全部内容，但他们仍希望遵守州考试标准，并已向Maria寻求帮助。 她已要求您用NaN代替托马斯高中的数学和阅读成绩，同时保持其余数据不变。 替换完数学和阅读成绩后，Maria希望您重复您在本模块中所做的学区分析，并撰写一份报告以描述这些变化如何影响整体分析。 概述 这项新任务包

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-04-01
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42138780