学习笔记(01):python数据分析与机器学习实战【2019新版】-apply自定义函数

最新推荐文章于 2025-12-08 12:04:40 发布
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#python #机器学习 #数据分析 #Pandas #实战

本教程通过实例讲解如何使用Python的pandas库中的apply函数，对Titanic数据集进行缺失值的统计分析，帮助读者理解数据预处理中关键步骤的实现。
Python数据分析与挖掘实战总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
02-05 1万+
大数据专业硕士在读，优快云人工智能领域博客专家，阿里云专家博主，专注大数据与人工智能知识分享。🎉。
机器学习笔记 - 基于自定义数据集 + 3D CNN进行视频分类
学以致用 知行合一
01-22 640
这里主要介绍了基于自定义动作识别数据集训练用于视频分类的 3D 卷积神经网络 (CNN) 。3D CNN 使用三维滤波器来执行卷积。内核能够在三个方向上滑动，而在 2D CNN 中它可以在二维上滑动。 这里的模型主要基于D. Tran 等人2017年的论文“动作识别的时空卷积研究”。https://arxiv.org/abs/1711.11248v3https://arxiv.org/abs/1711.11248v3 数据集使用的是别人贡献的开源数据集，感谢所有愿意开源的兄弟。动
01、python数据分析与机器学习实战——Python科学计算库-Numpy
Alex
02-09 758
NumPy介绍 NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。 这种工具可用来存储和处理大型矩阵， 比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多 （该结构也可以用来表示矩阵（matrix））。 用numpy打开一个文件 假设有下面这么一个txt文件，要用numpy打开： Year,WHO region,Country,Beverage Types...
学习笔记(01):python数据分析与机器学习实战【2019新版】-数组结构
luyuchen81的博客
06-01 302
购买课程后，请扫码进入学习群，获取唐宇迪老师答疑 Python数据分析与机器学习实战教程，该课程精心挑选真实的数据集为案例，通过python数据科学库numpy,pandas,matplot结合机器学习库scikit-learn完成一些列的机器学习案例。课程以实战为基础，所有课时都结合代码演示如何使用这些python库来完成一个真实的数据案例。算法与...
【机器学习】apply的使用总结
orsonV的博客
04-25 1107
apply可以用在dataframe的某一列上，例如imdb['runtime'] = imdb.runtime.apply(lambda x:x[0:-6])，此时apply()内不需要加axis=1 apply可以用在整个dataframe上，此时x是一整行，而可以用['xxx']的方法调用行的某一列，但注意必须给出参数axis=1 ...
自定义apply方法
ReStart3213的博客
08-22 307
自定义apply方法：和call方法类似，接受参数的方式不一样 1、函数调用 2、接受参数 3、改变this指向 Function.prototype.myApply=function(target,params){ target.__proto__.fn=this; target.fn(...params); delete target.__proto__.fn...
机器学习第一章之大数据分析与机器学习简介
wangyutao12345的博客
08-13 4907
机器学习专题系列
【Python数据分析与可视化】期末复习笔记整理（不挂科）
风口IT猪的成长录
12-13 8201
【Python数据分析与可视化】期末复习笔记3. NumPy数值计算基础忘了的函数ndarray 对象属性和数据转换4. Pandas统计分析 3. NumPy数值计算基础 忘了的函数 linspace(start, end, count)：创建等差数列 logspace(start, end, count)：创建等比数列 diag：创建对角矩阵，即对角线元素为0或指定值，其他元素为0 eye：创建一个对角线位置为1，其他位置全为0的矩阵 sort：axis=1，沿横轴排序，axis=0，沿着纵轴排序.
Python数据分析理论与实战完整版本
baobaobao0000的博客
08-11 3407
一、Python数据分析初探 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-sZCUMYGl-1626527801169)(./blog-picture/1-1.jpg)] [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Qhy5iCvg-1626527801182)(./blog-picture/1-1-1.jpg)] 本次我们将从以上路线学习数据分析，本次课程使用python 3 编码学习。 Python这门语言是Guido van Ross
常见机器学习面试题
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xbmatrix的博客
03-14 1万+
参考：http://kubicode.me/2015/08/16/Machine%20Learning/Common-Interview/?from=singlemessage# http://blog.youkuaiyun.com/heyongluoyao8/article/details/49429629 http://lib.youkuaiyun.com/article/machinelearnin
自定义函数的apply方法
shkstart的博客
09-09 869
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>Document</title> </head> <body> <script>
Python每日一记91>>>apply函数和agg函数的区别及融合自定义函数运用
教练我想学编程
06-24 2492
昨天可真算是碌碌无为的一天，什么也没做，恨！ 先看看我遇到的问题： 心中的思路就是分组、按时间升序、找出最后一个时间对用的卡别就行了。 但是本人在实践的过程中问题不断。 先上正确的代码： “result2.to_excel(‘C:\Users\17621802479\Desktop\最终卡别.xlsx’)”,图中有错误，应该是result2 以上就得到了我们想要的结果。但是我之前实验的时候遇到...
python pandas自定义函数之apply函数用法
weixin_43327597的博客
05-07 5041
python pandas自定义函数 pandas是数据分析的利器，它内置许多的函数，我之前的一篇博客对pandas的一些常用函数都做了介绍，但是很多时候光是他本身自带的函数可能还不够用，所以这里介绍一下pandas数据类型DataFrame的一个方法，可以让我们的自定义函数运用在上面。 下面看一段代码 import pandas as pd import os def f(column): ...
01、python数据分析与机器学习实战——python数据分析处理库-Pandas
Alex
02-09 1485
pandas介绍 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。 pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。 它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。 pandas基础 import pandas food_info=pandas....
50、【Ubuntu】【Gitlab】拉出内网 Web 服务：http.server 单/多线程分析（二）
HIT_Weston的博客
12-04 1389
本文分析了Python的http.server模块在单线程和多线程模式下的性能表现。通过测试发现，单线程模式下（Python<3.7）并发请求会被阻塞，后发请求需要等待前一个请求完成；而多线程模式下（Python≥3.7）可以同时处理多个请求。作者通过slow_server.py脚本模拟耗时操作，使用time curl命令测试响应时间，验证了线程模型的差异。文章还指出Python 3.7是一个重要分水岭，官方将默认命令行服务器升级为多线程以提升用户体验。技术细节参考了CPython源码，并提供了Git
推荐 | JoyAgent-JDGenie：开箱即用的端到端多智能体产品
lpfasd123的博客
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如果你在寻找一款真正可落地的多智能体产品，用来“搜索-分析-生成报告”、“数据问答与诊断”、“代码解释与图表生成”，同时希望易部署、易扩展、易二次开发——JoyAgent-JDGenie 是非常值得试用与推荐的选择。只需填好少量配置，即可获得端到端的流式体验与交付能力。
Python 海象运算符
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这是一个c++热爱者的博客哟
12-08 392
Python 3.8引入的海象运算符(:=)允许在表达式中进行变量赋值，能有效减少重复代码。它特别适用于循环条件、列表推导式等场景，如while (line := file.readline()):可简化文件读取操作。使用时需注意：必须加括号，避免在复杂表达式中过度使用以免降低可读性。虽然该特性能精简代码，但应遵循团队约定，在保持代码清晰的前提下合理使用。
从Excel到Python数据处理学习笔记
从“Excel 到 Python 学习笔记”这一标题和描述可以看出，这份资料的核心目标是帮助那些长期使用 Excel 进行数据处理的用户顺利过渡到使用 Python 进行更高效、更强大、更灵活的数据分析与自动化操作。结合其标签...
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