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RSS订阅原创 python Dateframe显示全部列或者行
import pandas as pd#显示Dateframe所有列(参数设置为None代表显示所有行，也可以自行设置数字)pd.set_option('display.max_columns',None)#显示Dateframe所有行pd.set_option('display.max_rows',None)#设置Dataframe数据的显示长度，默认为50pd.set_option('max_colwidth',200)#禁止Dateframe自动换行(设置为Flase不自动换行.
2020-09-17 17:08:59
2014
原创 python中map()函数——借阅
map函数的原型是map(function, iterable, …)，它的返回结果是一个列表。参数function传的是一个函数名，可以是python内置的，也可以是自定义的。参数iterable传的是一个可以迭代的对象，例如列表，元组，字符串这样的。这个函数的意思就是将function应用于iterable的每一个元素，结果以列表的形式返回。注意到没有，iterable后面还有省略号，意思就是可以传很多个iterable，如果有额外的iterable参数，并行的从这些参数中取元素，并调用fu.
2020-06-29 14:57:38
223
原创 数据预处理学习（数据无量纲化、填补缺失值、处理分类特征：编码与哑变量、处理连续性特征：二值化与分段）
import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.preprocessing import MinMaxScaler #归一化Normalizationfrom sklearn.preprocessing import StandardScaler #数据标准化from sklearn.impute import SimpleImputer #填补缺失值(建议直接使用pandas)from sklearn.preprocessing .
2020-05-29 16:19:29
722
原创 实例：用随机森林回归填补缺失值
http://localhost:8888/notebooks/Anaconda3/%E8%AF%BE%E4%BB%B6/%E5%AE%9E%E4%BE%8B%EF%BC%9A%E7%94%A8%E9%9A%8F%E6%9C%BA%E6%A3%AE%E6%9E%97%E5%9B%9E%E5%BD%92%E5%A1%AB%E8%A1%A5%E7%BC%BA%E5%A4%B1%E5%80%BC.ipynb#
2020-05-28 15:16:59
3998
3
原创 生成python脚本
1、首先创建一个text文本文件，在里面写上如下语句：@cho offchcp 936cd d:\492140\Desktoppython DP.pypause虽然显示不是内部或外部命令，但正常运行，等待即可2、通过文件另存为，将文本后缀由（.txt）改为（.bat），注意保存类型选择所有文件...
2020-05-27 16:58:49
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原创 决策树（回归树）——波士顿房价
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressorfrom sklearn.datasets import load_bostonfrom sklearn.model_selection import cross_val_score#导入波士顿房价数据boston = load_boston()boston.data.shape>>(506, 13)boston.target.shape>>(506,)#实例化r.
2020-05-27 09:15:13
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3
原创 决策树（分类树）——红酒数据（分类树的八个参数，一个属性，四个接口，以及绘图所用的代码）
#1、导入需要的算法库和模块import pandas as pd import numpy as npfrom sklearn import treefrom sklearn.datasets import load_winefrom sklearn.model_selection import train_test_splitimport graphviz#2、探索数据wine = load_wine() #导入红酒数据pd.concat([pd.DataFrame(w.
2020-05-26 16:21:30
2666
原创 数据处理后分类导入同一个EXCEL的多个sheet工作簿
import pandas as pdimport numpy as npdata = pd.read_excel('导出数据.xlsx', index_col=0)data = data.reset_index()type_ = list(set(data['账号类型']))data_all = []for i in range(len(type_)): data_ = data[data['账号类型']==type_[i]] data_all.append(data_.
2020-05-25 17:38:22
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空空如也
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