Python数据分析与挖掘实战代码纠错 代码3-3

最新推荐文章于 2024-04-12 02:34:18 发布
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#python数据分析与挖掘实战

本文介绍了一段Python代码，用于读取和分析餐饮菜品盈利数据。通过pandas库处理数据，绘制柱状图展示盈利，并计算累计比例。原始代码存在错误，已进行修正并成功运行。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Python数据分析与挖掘实战 代码清单3-3更正 
代码清单3-3 菜品盈利帕累托图代码 

书上代码如下

from __future__ import print_function

import pandas as pd#初始化参数

dish_profit = '../data/catering_dish_profit.xls' #餐饮菜品盈利数据

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qhy950207的博客
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我是通过这本书来开始学习数据挖掘和分析，在目前学的内容中，发现了书上的代码有些地方是错误了，在此希望分享下我调试好的代码，供大家参考，相互学习。 1、代码清单3-1 餐饮销额数据异常值检测代码 书上的代码如下：#-*- coding: utf-8 -*- import pandas as pdcatering_sale = '../data/catering_sale.xls' #餐饮数据 da
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python进行数据分析的各种绘图
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02-25 3923
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python柱状图加百分比_关于Python数据分析进行整理柱状图加百分比
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Python数据分析与挖掘实战代码纠错 代码5-3
qq_23261961的博客
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Python数据分析与挖掘实战代码纠错 代码4-1
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05-02 1869
用拉格朗日法进行插补：源码如下：#拉格朗日插值代码import pandas as pd #导入数据分析库Pandasfrom scipy.interpolate import lagrange #导入拉格朗日插值函数inputfile = '../data/catering_sale.xls' #销量数据路径outputfile = '../tmp/sales.xls' #输出数据路径data ...
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介绍回归分析是确定预测属性（数值型）与其他变量间相互依赖的定量关系最常用的统计学方法。 逻辑回归是概率型非线性回归，有2分类和多分类。2分类就是y的取值为0,1 即是 或 否 。 逻辑回归本质还是一种线性模型，筛选出来的变量与结果有比较强的线性关系，非线性关系的筛选方法有决策树，神经网络等。 在运行python数据分析与挖掘实战代码5-1时，调试不同出现以下错误：经测试，参数不匹配引起的错误。修改...
python数据挖掘与实战 第四章 数据预处理 数据离散化 代码纠错
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你也可以定义自己的异常类，这样可以更好地找到和标识不同类型的错误。if x < 0:raise CustomError("x 不能是负数")# 其他代码# 调用函数并传入负数try:print(e)上面的例子中，是一个继承自Exception的自定义异常类。它有一个message属性来存储错误消息，并重写了__str__方法以便打印有意义的错误信息。
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