Lyndsey的博客

习题链接：http://datawhale.club/t/topic/579/7任务四以及任务五的第一题是完整的做完的，任务五的其余小问把会做的尽量都做了。时间处理部分完成的还是不太ok，这部分没有熟练掌握，所以难哭了…等之后熟练之后会重新做的。暑假再开课的时候，我一定还要再学一遍！谢谢Datawhale这么好的资源和平台，以及Datawhale中这一群有能力有想法的人儿们～【任务四】显卡日志下面给出了3090显卡的性能测评日志结果，每一条日志有如下结构：Benchmarking #2# #4#

基础知识就结束啦！！！习题完成的还不错，对于宽表长表转换现在使用比之前灵活了不少，这一次学习还是补充了很多很多知识的！再次夸夸课程和教程的设计者以及助教们～综合题加油！练习题1: 太阳辐射数据集读取数据：df = pd.read_csv('joyful-pandas-master/data/solar.csv', usecols=['Data','Time','Radiation','Temperature'])df1、将 Datetime, Time 合并为一个时间列 Datetime

Datewhale学习内容： https://datawhalechina.github.io/joyful-pandas/build/html/%E7%9B%AE%E5%BD%95/ch9.html本次学习非常的匆忙，笔记有些简陋。综合练习复习时会做补充。练习题2: 钻石数据集df = pd.read_csv('joyful-pandas-master/data/diamonds.csv')数据查看：1、分别对 df.cut 在 object 类型和 category 类型下使用 nuniq

Datawhale开源学习内容链接：https://datawhalechina.github.io/joyful-pandas/build/html/%E7%9B%AE%E5%BD%95/ch8.html第8章 文本数据对一个序列进行文本处理，首先需要获取其str对象。8.2.2 元字符基础8.2.3 简写字符集练习题1: 房屋数据集1、将year列改为整数年份存储。【我的解答】：只需保留前4位数字，将该列的值的后两个字去掉即可。df.year = df.year.str[:-2]

Datawhale开源内容：https://datawhalechina.github.io/joyful-pandas/build/html/%E7%9B%AE%E5%BD%95/ch7.html本次的学习内容习题对于我目前来说稍微有些难，故本文暂时只是记录下一些知识点，以及习题参考答案的解答。第二题：用回归模型解决分类问题第一问：对于回归问题而言，需要得到的是一个具体的数值，因此预测值由最近的n个样本对应的平均值获得。用KNeighborsRegressor 来完成KNeighborClassif

第一题待补。第二题和第三题都有十分详细的思考过程和解决步骤。第二题【思考】：看到问题，首先应该做的就是拆分问题！！！这一步非常重要，把大问题拆成一个个能解决的小问题，就可以帮助我们一步步理解推敲。原数据展示：先观察原数据表格，我们可以发现，原数据每一行代表一个队伍，一共有21支队伍，并且每个队伍的人数是不一致的。那么自然而然问题就显现出来了：1、我怎么才能取到每一支队伍的人数呢？继续将上述问题进行拆解！要求出每一支队伍的人数，我可以先求第一支队伍的人数，然后再做处理求每一支队伍的。【解答

Datawhale学习链接：https://datawhalechina.github.io/joyful-pandas/build/html/%E7%9B%AE%E5%BD%95/ch6.html【练习题-01】:将New York的Confirmed, Details, Recovered, Active合并为一张表，索引为如下的日期字符串序列:[‘04-12-2020’, ‘04-13-2020’, ‘04-14-2020’, ‘04-15-2020’, ‘04-16-2020’]【我的解答】

第五章 变形Datawhale开源内容链接: https://datawhalechina.github.io/joyful-pandas/build/html/%E7%9B%AE%E5%BD%95/ch5.html1、长宽表介绍。这里的长与宽都是针对于某一个特征来说的。比如，将性别作为列名且该列的元素都是性别的值时，这就称为关于性别的长表。但将性别的unique值作为列名且该列元素是其他索引的值时，则称为关于性别的宽表。以上的长表与宽表，从信息角度上看，是等价的。但在呈现的方式上有所不同。所以本

Datawhale开源内容：https://datawhalechina.github.io/joyful-pandas/build/html/%E7%9B%AE%E5%BD%95/ch4.html#id2我只能说有这么好的教程，并且可以跟着大佬一起学习的感觉真的太好了！！！群里解答疑惑真的很棒！！！【写在前面】：本次的笔记排版我借鉴了一下优秀笔记的排版????，显得更有层次更清晰了????。但是我的内容还是没有像优秀笔记们把所有知识点都列出来（他们真的很棒????），对于我的第一遍学习来说，我希望自

练一练1: 请用布尔列表选择的方法选出相应类型的列df_demo.select_dtypes('bool')练习题1：公司员工数据集1、年龄不超过40岁且工作部门为Dairy或Bakery的男性。第一步，计算当下的年月日nowtime，然后将表格数据中的年月日读取出来，并只取年份year，使得year小于nowtime-40。import time nowtime = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()) nowtime

Datawhale开源学习本次学习内容链接：https://datawhalechina.github.io/joyful-pandas/build/html/%E7%9B%AE%E5%BD%95/ch2.html#id1本次笔记依旧分为两部分，第一部分是针对自己的情况摘取基础知识的学习和整理，第二部分就是练一练与练习题。一、基础知识2.2 基本的数据结构pandas 中具有两种基本的数据存储结构，存储一维values的Series和存储二维values的DataFrame，在这两种结构上定义了很

Datawhale开源学习内容的链接：https://datawhalechina.github.io/joyful-pandas/build/html/%E7%9B%AE%E5%BD%95/ch1.html本次笔记是针对自己的情况，记录一些自己之前不会或不熟悉的内容，以及一些有启发的内容。共分为两个板块，第一个板块是，纯粹的知识内容；第二个板块是练习题，记录自己的思路与习题答案。一、知识整理1、map函数的用法map函数的原型是map(function, iterable, …)，它的返回结果是