儒冠多误身的博客

数据处理基本流程 儒冠多误身——个人总结-20181206 预处理 读取 观察 数据维度.shape 数据属性info() head() 合并 多表关联 NaN–>排序–>去重 缺失值处理df.dropna() 缺失值诊断df.isnull() 缺失值统计 缺失值-舍弃 行 处理 列 处理 NaN

数据探索 文章目录1. 查询query2. 统计分析2.1 描述统计2.1.1均值、中位数描述2.1.2 分布描述2.1.3 MAD2.1.4 偏度、峰度1 集中趋势2 离中趋势3 数据分布分布函数的生成抽样2.2 点估计与置信区间2.3 概率分布2.4 检验2.5 卡方检验2.6 ANOVA2.7 AB测试2.8 态分布按数据类型选分析方式3. 估计3.1 点估计3.2 中心极限定理3.3 ...

2019python3基础 文章目录基础1. 变量类型字符串`%`格式化字符串format格式化标识符print输出apply,map,applymap表达式Numpy1 随机数Pandas1 表格样式2 Series3 DataFrame4 数值计算、统计基础5 文本数据-`.str.`6 合并7 连接8 去重9 分组统计分组计算分组转换10 透视表11 数据读取12 虚拟变量时间模块`pd...

数据来源 文章目录数据来源竞赛科研官方其他API坐标系转换数据收集 数据来源 竞赛 kaggle DataCastle 天池 KDD，数据挖掘 科研 UCI RAWDAD SNAP，斯坦福 官方 国家统计局 北京市统计局 世界银行公开数据 国家农业部 国家环保局 data.gov NYCOpenData 纽约出租车 上海市政府数据服务网 其他 P2P个人贷款网站数据集 美国共享单...

儒冠多误身 2019.04.20个人总结 文章目录1. 目标确定2. 数据获取数据来源3. 数据清洗3.1 预处理3.1.1 读取3.1.2 观察3.1.3 关联3.2 缺失值3.2.1 缺失值统计3.2.2 缺失值填充3.3 重复值3.4 转换3.4.1 格式转换3.4.2 字符串转换3.4.2.1 拆分字符串3.4.2.2 诊断是否包含3.4.2.3 替换3.4.2.4 类别字符串转换...