glittledream的博客

创建数据库连接import pymysqlconnection = pymysql.connect(host='localhost',port=3306,user='root',password='root',db='demo',charset='utf-8')其中常用参数如下：参数 描述 host 数据库服务器地址，默认 localhost user 用户名，默认为当前程序运行用户 password 登录密码，默认为空字符串 database.

问题解释：AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'属性错误：“list”对象没有属性“shape”解决方法：用过numpy 或者pandas 就可知 np.array 或者 dataframe有shape，可以为多维，而list是一维，不能转换如果需要转换，list转换为dataframe例子：a = [['a', 'b', 'c'], ['1', '2', '3'], ['张三', '张三', ...

使用sklearn 的joblib模块载入模型时错误提示No module named 'sklearn.liner_model'主要原因：sklearn版本不对如果使用0.21版本 为from sklearn.externals import joblib0.23版本为import joblib注意：sklearn保存和载入模型 joblib 需要在同一版本下进行...

import pandas as pdpd.options.display.max_columns = None #列数pd.options.display.max_rows = None #行数

在Dataframe中，有时需要行和列进行互换，也称为转置，可以data = data.T即可

有时候需要根据某些条件筛选数据 input_data_input = input_data[input_data['类型']=='投产前']解释：input_data['类型']为条件字段，即根据该字段进行筛选=='投产前' 为条件，如果为数值型 可以用 > <...

有时候需要根据某列 去聚合计算数据input_data_output = input_data_output.groupby(by=['地址'])['工单权重'].sum()解释：groupby(by=['地址']) 为根据哪个字段去聚合['工单权重'].sum()为需要聚合的数据...

在pandas中Dataframe下，有时候需要指定列或某几列求和时，可以指定该列的位置进行求和code_table_data['权重'] = code_table_data.iloc[:,3:6].sum(axis=1)解释：code_table_data['权重'] 为该数据设置新的一列code_table_data.iloc[:,3:6] 为指定该数据哪些列需要求和...

按照这个教程即可：https://blog.youkuaiyun.com/cocoaqin/article/details/78163171如上教程完成后，运行程序如出现：If you are on Ubuntu or Debian, install libgtk2.0-dev and pkg-config, then re-run cmake or configure script in functio...

在windows10下直接安装会提示：error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required. Get it with "Microsoft Visual C++ Build Tools": http://landinghub.visualstudio.com/visual-cpp-build-tools如果去官网安装，会非常大，我们可以直接安装whee...

以下所列优先级顺序按照从低到高优先级的顺序；同行为相同优先级。1 Lambda #运算优先级最低 2 逻辑运算符: or 3 逻辑运算符: and 4 逻辑运算符:not 5 成员测试: in, not in 6 同一性测试: is, is not 7 比较: &lt;,&lt;=,&gt;,&gt;=,!=,== 8 按位或: | 9 按位异或: ^10 按位与: &a...

由于pip 10版本中没有main()，如果在不降级的情况下，修改这个文件C:\Program Files\JetBrains\PyCharm Community Edition 2017.3.3\helpers\packaging_tool.py（在你pycharm的安装路径里找） #####头部加上import pip._internal as pip_new####然后分...