Zstarling的博客

Python 小技巧

执行以上代码，分别使用了 pd.cut()，np.where()，np.select() 和 apply() 这些方法来统计 col1一列分组后的数据量，各方法的返回值 count1、count2、count3、count4 分别储存在 DataFrame 中。有存在随机的10000个数据，请用Python将判断每个数在哪个区间，并输出，区间分为，小于0，0到50,50到100,100 到1000，1000以上。是Python内置函数，可以用于在遍历一个可迭代的对象时，同时返回一个计数和相应的值。

python 基础

【代码】python-绘图（主次坐标轴）

划分数据集from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit 评估模型：用于计算真实值与预测值之间的预测误差from sklearn.metrics import accuracy_score, log_loss _score结尾的函数，返回值越大，效果越好；_loss结尾的函数，返回值越小，效果越好。K近邻分类器集（KNN算法）from sklearn.neighbors import KNeighborsClas

pd.ExcelWriter写入open写入方法write与writelines对比表格Dataframe形式的写入for、with 位置对比

--ZstarlingSQL连接hive连接补充写入方法write与writelines对比表格Dataframe形式的写入for、with 位置对比SQL连接import pymysqldef sql(path): conn = pymysql.Connect(host='36.104.34.123', user='用户名', passwd='密码', db='库名') # 获取游标 cursor = conn.cursor() # 1、从数据库中查询 sql

pivot_table

openpyxl

basci

matplotlib.cm是matplotlib库中内置的色彩映射函数。matplotlib.cm语法 matplotlib.cm.色彩即对[数据集]应用[色彩]示例：plt.cm.Set1(catagory)色彩集cmaps = [('Perceptually Uniform Sequential', [ 'viridis', 'plasma', 'inferno', 'magma', 'cividis']), ('Sequential', [.

读取数据，pd.read_csv默认生成DataFrame对象，需将其转换成Series对象DataFrame和Series是pandas中最常见的2种数据结构。DataFrame可以理解为Excel中的一张表，Series可以理解为一张Excel表的一行或一列数据。import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport statsmodels.api as sm# 读取数据，pd.read_csv默

删除缺失值dropna()：删除缺失的值。返回值：DataFrame 删除了NA条目的DataFrame。不改变原序列值。参数检验：axis ： {0或’index’，1或’columns’}，默认0确定是否删除包含缺失值的行或列。0或’index’：删除包含缺失值的行。1或“列”：删除包含缺失值的列。从0.23.0版开始不推荐使用：将元组或列表传递到多个轴上。只允许一个轴。how ： {‘any’，‘all’}，默认为’any’当我们有至少一个NA或全部NA时，确定是否从Dat.

文章目录机器学习一. 定义：二. 计算机三阶段三. 基本要求四. 统计机器学习五. 基本问题六. 机器学习的方法作者：zstarling机器学习网络 算法 机器优化 概率 统计数据 矩阵 信息模型 推理知识靠学习一. 定义：机器学习是把数据变成知识的和过程。计算机和数学的结合。统计提供建模的框架framework。数据挖掘和机器学习本质上无区别，机器学习更偏数学。区别：...

*#!/usr/bin/python3/usr/local/bin/python 是 Python 的安装目录。脚本语言的第一行，目的就是指出，你想要你的这个文件中的代码用什么可执行程序去运行它，就这么简单。#!/usr/bin/python3 是告诉操作系统执行这个脚本的时候，调用 /usr/bin 下的 python3 解释器；#!/usr/bin/en......