没人关注

【代码】python groupby。

【代码】pyhon-基础代码。

~import osos.chdir(r’Z:\赵燕工作\2023\202307\反欺诈’)try :else:except:!!!!!!!!!!!!!!!!!!')注：Y标签必须保证都有值，否则会报错。

【代码】Python数据类型转化astype(‘**‘)

【代码】python_概率密度图。

python重复数据统计

格式化符号当你看到输出语句存在%d，%s，%f等百分号的时候，就接触到python 字符串格式化输出相关知识。Python 支持字符串格式化输出，尽管这样可能遇到非常复杂的表达式，但最基本的是用法就是将一个值插入到一个有字符串格式符%s的字符串中。如，例1：name = '阿昌'print("大家好，我叫%s"%name)输出大家好，我叫阿昌...

定义： MD5信息摘要算法（英语：MD5 Message-Digest Algorithm），一种被广泛使用的密码散列函数，可以产生出一个128位（16字节）的散列值（hash value），用于确保信息传输完整一致。不可逆：对于MD5，明文与密文一一对应。明文可根据算法加工成密文，但是密文无法返回明文。用途：一些敏感数据（验证三要素：姓名、身份证号、密码；用户名、密码）的传输。撞库等。pyhon代码实现import pandas as pdimport numpy as npimport ha

# ============================================================================= # 函数功能：导出不同放款月份（季度）缺失率函数# 函数名称：Miss_rate(data,yvar)# data:需要计算的数据（申请、通过或者通过层面）# yvar:需遍历指标向量，一般用放款月份或季度 # 函数使用案列：Miss_rate(data,dat

with实现闭环管理，否则可能会遗忘后半截案例：#保存数据于已存在的excel中的不同sheet页中writer=pd.ExcelWriter('json_all.xlsx')data_json_all.to_excel(writer,'Shee2')data_json_all.to_excel(writer,'Shee3')writer.save()#容易被遗忘#使用with后with pd.ExcelWriter('json_all.xlsx') as writer: data

用途：遍历同一文件夹下所有表格，并把每个表格内json格式数据解析，最终汇总在同一个表格内。import pandas as pdimport numpy as npimport osimport jsonlocation=r'C:\Users\Administrator.20170801-163855\Desktop\工作内容\PYTHON\JSON'os.chdir(location)data_json=pd.DataFrame([])data_json_all=pd.DataF

apply函数针对dataframe的每一行进行运行较为方便案例一：把日期修改为季度1：借用for函数，很费时for i in range(len(data)-1): print(i) data.loc[data.index==i,'quarter_decison']=str(data.iloc[i]['time_decision_at'].year)+str('-Q')+str(data.iloc[i]['time_decision_at'].quarter)2：借用apply函

对标Mysql中case when 函数，在Pyhon中可使用for+if函数。代码如下：for i in range(len(tot_2019_lo.index)): print(i) if (tot_2019_lo.iloc[i]['a11']>=7) & (tot_2019_lo.iloc[i]['d1']>=48): tot_2019_lo.loc[tot_2019_lo.index==i,'rule_seg'] ='rule_a'

# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Wed Sep 16 16:06:42 2020@author: zhaoyan"""import pandas as pdimport numpy as np# =============================================================================# 一、导入数据# =======================================

KNN模型在信贷风控中的运用结论：不是很适用原因：对于贷后有表现客户，坏客户量相对较少，使用K邻近算法，大部分坏客户也会被预测为好客户（好客户着实太多了，1个坏客户身边可能有20个好客户）以下案例，虽然预测准确率为97%，但是把所有客户都预测为了好客户。（坏客户占比2%左右，量少）import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.m

sklearn的train_test_splittrain_test_split函数用于将矩阵随机划分为训练子集和测试子集，并返回划分好的训练集测试集样本和训练集测试集标签。格式：X_train,X_test, y_train, y_test =cross_validation.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.3, random_state=0)参数解释：train_data：被划分的样本特征集train_target：被

删除无效项df[df.isnull()] #返回的是个true或false的Series对象（掩码对象），进而筛选出我们需要的特定数据。df[df.notnull()]df.dropna() #将所有含有nan项的row删除df.dropna(axis=1,thresh=3) #将在列的方向上三个为NaN的项删除df.dropna(how='ALL') #将全部项都是nan的row删除填充空缺项df.fillna(0)df.fillna({1:0, 2:0.5})

loc中的数据是列名，是字符串，所以前后都要取；iloc中数据是int整型，所以是Python默认的前闭后开一. loc函数：主要通过行标签索引数据，前闭后闭df 0 1 2 30 green M 10.1 class11 red L 13.5 class22 blue XL 15.3 class1In[10]: df.loc[0:1] #取第一和第二行，loc[]中的数字其实是行索引，所以算是前闭加后闭Out[10]:

Python–json解析from openpyxl import Workbookimport pandas as pdimport numpy as npimport jsonimport tracebackimport osfrom pandas.core.frame import DataFrame# 读取csvdf_req = pd.read_csv(r"F:\报表\三方数据分析\税贷CAP规则调整\data_loan_infos.csv",header = 0,

"""Created on Tue Jan 14 18:06:08 2020@author: Administrator"""import pandas as pdimport numpy as np# =============================================================================# 一、导数据# ===...

"""Created on Thu Feb 6 20:41:22 2020@author: Administrator"""import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame({'colA' : list('AABCA'), 'colB' : ['X','','Ya','Xb','Xa'],'colC' : [100,50...

樱花树# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Fri Dec 27 15:20:47 2019@author: Administrator"""import turtle as Timport randomimport time# 画樱花的躯干(60,t)def Tree(branch, t): time.sleep(0.0005...

具体包括：读取输出数据、筛选数据、连接、分组、groupby、缺失值替换"""Created on Wed Dec 18 11:45:11 2019@author: zhaoyan"""import pandas as pdimport numpy as npapplications=pd.read_csv('applications.csv',encoding='gb1803...

常用快捷键快捷键 中文名称Ctrl+R 替换文本Ctrl+1 单行注释，单次注释，双次取消注释Ctrl+4 块注释，单次注释，双次取消注释F5 运行程序Ctrl+P 文件切换Ctrl+L 清除shellCtrl+I 查看某个函数的帮助文档Ctrl+Shift+V 调出变量窗口Ctrl+up 回到文档开头Ctrl+do...

import osos.getcwd() #当前目录os.chdir("目标目录") #更改路径

%是一种将其他变量置入字符串特定位置以生成新字符串的操作比如说:n = "Aki""My name is %s" % n # My name is Aki字符串中的%后面会附带一个字母，代表着用来替换的变量的类型，比如说%d代表着你将替换到此处的变量是一个整数，而%s代表着一个字符串。 "www.%s.com"%"zhihu"#字符串'www.zhihu.com' ...

列表 list索引my_integers = [5, 7, 1, 3, 4]print(my_integers[0]) # 5print(my_integers[1]) # 7print(my_integers[4]) # 4relatives_names = [ "Toshiaki", "Juliana", "Yuji", "Bruno", "Kaio"]...

我很幸运，因为我的同事都很优秀，对我帮助很大。以下是月粱给的Python入门学习代码，主要包含numpy及pandas两个包的学习。学会了这两个包，Python基本也就学会了一半。代码如下：# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Tue Aug 6 13:41:19 2019@author: lyl"""import numpy as npimpo...