weixin_43310853的博客

也不知道为啥，Python创建多进程在我的win10上老是报错,比如下面这段代码import multiprocessing,timedef worker(delay,count): for num in range(count): print("【%s】进程ID:%s、进程名称：%s"%(num,multiprocessing.current_process().pid,multiporcessing.current_process.name())) time.

→\to→​16个matplotlib绘图实用小技巧

文章目录1. pandas简介2. 选择数据3. 设置值4. 处理丢失数列5. 导入导出6. df合并7. plot画图import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt1. pandas简介s=pd.Series(data=[1,3,6,np.nan,44,1])dates=pd.date_range("20160101",periods=6)df=pd.DataFrame(data=np.random.

文章目录1. 数据探索1.1 数据质量分析1.2 数据特征分析2. 数据预处理2.1 数据清洗2.2 数据集成2.3 数据变换2.4 数据规约3.挖掘建模1. 数据探索通过检测数据集的数据质量、绘制图表、计算某些特征量等手段，对样本数据集的结构和规律进行分析的过程就是数据探索。数据探索有助于选择合适的数据预处理和建模方法，甚至可以完成一些由数据挖掘解决的问题。主要从数据质量分析和数据特征分析两个角度对数据进行探索。1.1 数据质量分析主要任务 检测原始数据是否存在脏数据，脏数据一般是指不符合要求，以

文章目录1. 基本统计特征函数2. 统计作图函数pandas数据探索函数大致可以分为统计特征函数和统计作图函数，作图依赖matplotlib，所以说创建pandas的dataframe要求matplotlib必须没问题，否则可能有点懵。1. 基本统计特征函数可用于dataframe或者series普通统计特征函数#计算相关系数矩阵df.corr(method='pearson')#可使用spearman系数s1.corr(s2,method='pearson')#计算两个series的相关系数