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RSS订阅原创 DataWhale之task02-数据清洗及特征处理
数据导入 import numpy as np import pandas as pd #加载数据 train.csv df_train = pd.read_csv('train.csv') 数据清洗及特征处理 缺失值观察 #查看每个特征的缺失值 df_train.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 891 entries, 0 to 890 Data columns (total 12 columns): #
2021-07-15 10:37:00
265
原创 DataWhale之task01-探索性数据分析(EDA)
import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv("train_chinese.csv") df.head() 乘客ID 是否幸存 乘客等级(1/2/3等舱位) 乘客姓名 性别 年龄 堂兄弟/妹个数 父母与小孩个数 船票信息 票价 客舱 登船港口
2021-07-13 14:08:34
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原创 DataWhale之task01-pandas基础
import numpy as np import pandas as pd sdata = {'Ohio': 35000, 'Texas': 71000, 'Oregon': 16000, 'Utah': 5000} example_1 = pd.Series(sdata) example_1 Ohio 35000 Texas 71000 Oregon 16000 Utah 5000 dtype: int64 data = {'state': ['Ohio', '
2021-07-12 16:04:27
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原创 DadaWhale之task01-数据初步探索
import numpy as np import pandas as pd #相对路径 train = pd.read_csv("train.csv") # ../上级文件夹 test = pd.read_csv("test.csv") #绝对路径 train = pd.read_csv(r‘C:\Users\63509\Desktop\titanic’) #查看当前工作目录 import os os.getcwd() 'C:\\Users\\63509\\DataWhale' read_c
2021-07-12 16:00:20
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空空如也
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