【学习计划】深度学习中的多变量回归问题

学习目标：

• 学习python分析多变量回归问题

---

学习内容：

1. 函数merge的用法（Pandas使用）

# -- coding: utf-8 --

# 构造数据集
import pandas as pd

# 读取数据集
A = pd.read_excel('D:/pp/test.xlsx', 'Sheet1')
B = pd.read_excel('D:/pp/test.xlsx', 'Sheet2')

# 对不匹配标签进行改名操作，便于合成
B = B.rename(columns={'key':'ID'})

# 对表数据进行去重操作
B_qc = B.drop_duplicates(['ID'])

# 根据左表和ID信息合成新df，（左表多少行，匹配结果就多少行）
AB = pd.merge(A,B_qc, on= ['ID'], how='left')

2. 函数query的用法

# 查询一组销量大于二组销量的记录
df.query("一组销量 > 二组销量")

3. 数据切片的基础语法——numpy
4. nn.linear函数的使用

---

学习时间：

• 30h

---

学习产出：

• 技术笔记 2 遍
• 优快云 技术博客 3 篇
• 习的 vlog 视频 1 个