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python数据预处理

样本不平衡的模型选择

最近安装的包需要的版本经常不同，因此记录有关虚拟环境的设置和使用。使用的是anaconda环境1. 使用虚拟环境在cmd中输入：查看已有的虚拟环境列表：conda env list输出如下：查看所有环境： conda info -e创建：conda create --name 环境名称 python=3.8激活：conda activate 环境名称退出：deactivate删除：conda remove -n 环境名称 --all使用镜像：指定下载镜像pip install -

numpy的操作import numpy as npvector = np.array([5, 10, 15, 20])vectorarray([ 5, 10, 15, 20])类型及转换数据格式汇总及type, astype, dtype区别https://blog.youkuaiyun.com/sinat_36458870/article/details/78946053查看数据类型 df.dtypevector.dtypedtype('int32')转换数据类型 df.astyp

numpy的创建以及属性索引numpy 的介绍和数据类型创建 array 以及从已有数据创建 zeros，ones，empty 函数numpy.arrangenumpy 的切片和索引bool 索引以及数组索引numpy 的介绍和数据类型 np.array()import numpy as npvector = np.array([5, 10, 15, 20])# 构造一个 ndarray matrix = np.array([[5, 10, 15], [20, 25, 30],

DataFrame 的常用操作一转置更改类型排序值替换import pandas as pddata = {'性别':['男','女','女','男','男'], '姓名':['小明','小红','小芳','大黑','张三'], '身高':[178,173,165,188,156], '年龄':[20,20,25,24,29]}df = pd.DataFrame(data)df 性别

pandas 的索引索引是非常重要的一个功能，使用索引我们就可以对数据进行选取和筛选四种索引形式：使用位置做索引使用列表做索引使用切片做索引使用bool类型索引** A、选取行: **使用 loc 或者 iloc 函数来实现import pandas as pdfilepath = '销售客户信息.xlsx'df = pd.read_excel(filepath)df 用户ID 注册时间 性别

1.DataFrame 的创建1.多维列表创建2.数组字典创建1.多维列表创建import pandas as pdarray = [[1,2,3],[3,4,5]]df = pd.DataFrame(array)dftype(df)#pandas.core.frame.DataFrame2.数组字典创建dict = {'name':['datafrog','data','frog'],'age':[18,19,18]}df = pd.DataFrame(dict)df2

创建虚拟环境a、创建指定python版本的虚拟环境conda create -n env_name python=3.6（版本可以任意指定，网上会下载）b、虚拟环境命令conda env list查看当前拥有的虚拟环境conda remove -n frog_36 --all 删除虚拟环境activate frog_36 进入虚拟环境conda deactivate 退出虚拟环境Cell 单元知识：Cell有四种功能：Code、Markdown、Raw NBConvert、Heading