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  【Python】數(shù)據(jù)分析+數(shù)據(jù)挖掘——探索Pandas中的數(shù)據(jù)篩選

  當(dāng)涉及數(shù)據(jù)處理和分析時(shí)，Pandas是Python編程語言中最強(qiáng)大、靈活且廣泛使用的工具之一。Pandas提供了豐富的功能和方法，使得數(shù)據(jù)的選擇、篩選和處理變得簡(jiǎn)單而高效。在本博客中，我們將重點(diǎn)介紹Pandas中數(shù)據(jù)篩選的關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)，包括條件索引、邏輯操作符、 query() 方法以及

  2024年02月15日

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  【Python】數(shù)據(jù)分析+數(shù)據(jù)挖掘——變量列的相關(guān)操作

  在Python和Pandas中，變量列操作指的是對(duì)DataFrame中的列進(jìn)行操作，包括但不限于 選擇列、重命名列、添加新列、刪除列、修改列數(shù)據(jù) 等操作。這些操作可以幫助我們處理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)和進(jìn)行特征工程等。 概述 下面將會(huì)列出一些基本的操作指令 案例數(shù)據(jù)表university_rank.csv In

  2024年02月16日

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  大數(shù)據(jù)教材推薦|Python數(shù)據(jù)挖掘入門、進(jìn)階與案例分析

  ? 主? ?編： 盧滔，張良均，戴浩，李曼，陳四德 出版社： 機(jī)械工業(yè)出版社 內(nèi)容提要 本書從實(shí)踐出發(fā)，結(jié)合11個(gè) “泰迪杯” 官方推出的賽題，按照賽題的難易程度進(jìn)行排序，由淺入深地介紹數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在 商務(wù)、教育、交通、傳媒、旅游、電力、制造業(yè)等行業(yè)的應(yīng)用 。因

  2024年02月10日

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  【python】數(shù)據(jù)挖掘分析清洗——缺失值處理方法匯總

  本文鏈接：https://blog.csdn.net/weixin_47058355/article/details/128866686 數(shù)據(jù)挖掘系列： 缺失值處理方法匯總 離散化方法匯總 離群點(diǎn)(異常值)處理方法匯總 標(biāo)準(zhǔn)化(數(shù)據(jù)歸一化)處理方法匯總 特征選擇（特征篩選）方法匯總 特征選擇篩選(降維)方法匯總 分類預(yù)測(cè)方法匯總 看了下網(wǎng)絡(luò)上做

  2024年02月02日

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  【Python】數(shù)據(jù)分析+數(shù)據(jù)挖掘——探索Pandas中的索引與數(shù)據(jù)組織

  在數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，Pandas是一個(gè)備受喜愛的Python庫。它提供了豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和靈活的工具，幫助我們高效地處理和分析數(shù)據(jù)。其中，索引在Pandas中扮演著關(guān)鍵角色，它是一種強(qiáng)大的數(shù)據(jù)組織和訪問機(jī)制，使我們能夠更好地理解和操作數(shù)據(jù)。 本博客將探討Pandas中與索

  2024年02月15日

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  Python數(shù)據(jù)挖掘：入門、進(jìn)階與實(shí)用案例分析——基于非侵入式負(fù)荷檢測(cè)與分解的電力數(shù)據(jù)挖掘

  本案例將根據(jù)已收集到的電力數(shù)據(jù)，深度挖掘各電力設(shè)備的電流、電壓和功率等情況，分析各電力設(shè)備的實(shí)際用電量，進(jìn)而為電力公司制定電能能源策略提供一定的參考依據(jù)。更多詳細(xì)內(nèi)容請(qǐng)參考《Python數(shù)據(jù)挖掘：入門進(jìn)階與實(shí)用案例分析》一書。 為了更好地監(jiān)測(cè)用電設(shè)備的

  2024年02月08日

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  Python數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵱冒咐詣?dòng)售貨機(jī)銷售數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用

  ??歡迎來到本文?? ??個(gè)人簡(jiǎn)介：陳童學(xué)哦，目前學(xué)習(xí)C/C++、算法、Python、Java等方向，一個(gè)正在慢慢前行的普通人。 ??系列專欄：陳童學(xué)的日記 ??其他專欄：C++STL，感興趣的小伙伴可以看看。 ??希望各位→點(diǎn)贊?? + 收藏?? + 留言?? ? ??萬物從心起，心動(dòng)則萬物動(dòng)??

  2024年02月08日

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  Python高分大數(shù)據(jù)分析與挖掘大作業(yè)

  1．創(chuàng)建一個(gè)Python腳本，命名為test1.py，完成以下功能。 （1）生成兩個(gè)3×3矩陣，并計(jì)算矩陣的乘積。 （2）求矩陣 A= -1 1 0 -4 3 0 1 02 的特征值和特征向量。 （3）設(shè)有矩陣 A = 5 2 1 2 01 ，試對(duì)其進(jìn)行奇異分解。 求解過程 2．油氣藏的儲(chǔ)量密度 Y 與生油門限以下平均地溫梯度 X 1、

  2024年02月04日

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  大數(shù)據(jù)圖書推薦：Python數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)（第2版）

  《Python數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)（第2版）》的配套學(xué)習(xí)視頻，課程內(nèi)容共分為基礎(chǔ)篇（第1~5章）和實(shí)戰(zhàn)篇（第6~11章）。 ? ? ?基礎(chǔ)篇內(nèi)容包括數(shù)據(jù)挖掘的概述、基本流程、常用工具、開發(fā)環(huán)境，Python數(shù)據(jù)挖掘的編程基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘算法基礎(chǔ)等基礎(chǔ)知識(shí)；

  2024年02月02日

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  【python】數(shù)據(jù)挖掘分析清洗——特征選擇（特征篩選）方法匯總

  本文鏈接：https://blog.csdn.net/weixin_47058355/article/details/130400400?spm=1001.2014.3001.5501 數(shù)據(jù)挖掘系列： 缺失值處理方法匯總 離散化方法匯總 離群點(diǎn)(異常值)處理方法匯總 標(biāo)準(zhǔn)化(數(shù)據(jù)歸一化)處理方法匯總 特征選擇（特征篩選）方法匯總 特征選擇篩選(降維)方法匯總 分類預(yù)測(cè)方法匯

  2024年02月15日

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