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RSS订阅原创 【python基础】多方法实现1-100累加求和
以下给出五种解题角度（for循环、while循环、列表推导式、reduce函数、递归函数）③列表推导式（直接利用sum函数）
2023-04-01 18:30:20
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原创 动手学数据分析 TASK5 数据建模与模型评估
第三章：数据建模与模型评估前言一、关键词概要二、内容复现（一） 数据建模1.数据载入及预设2.模型选择与sklearn算法(1)sklearn简介3.数据集划分4.模型搭建(1)创建基于线性模型的分类模型（逻辑回归）(2)创建基于树的分类模型（决策树、随机森林）5. 输出模型预测结果（二）模型评估1.交叉验证2.混淆矩阵3.ROC曲线参考文章前言经过前面的两章的知识点的学习，我们除了可以对数据的本身进行处理，比如数据本身的增删查补，还可以做必要的清洗工作，该过程可以统称为数据的预处理。这一章我们要做的就
2021-08-27 01:48:28
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原创 动手学数据分析 TASK3 数据重构
本篇是用于记录第二章的第二小节，旨在实现数据重构，通过对数据整体的结构的变换调整、以达到分析不同层次、群体画像数据的目的。主要包括数据的合并和数据的属性方面聚合运算groupby等用法。开始前，导入numpy、pandas包和数据#导入基本库import numpy as npimport pandas as pd第二节 数据重构数据的合并2.4.1 载入数据观察数据间关系left_up = pd.read_csv("data/train-left-up.csv")left_down =
2021-08-21 18:30:19
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原创 动手学数据分析 TASK2 数据清洗及特征处理
本篇主要解决数据清洗和数据的特征处理问题，数据清洗包括缺失值、重复值的处理、字符串数据转换等，此项过程为数据分析的前序环节起铺垫作用。2 第二章：数据清洗及特征处理知识概要 缺失值和重复值的观察与处理 数据的分箱处理 文本变量转换数据加载import numpy as npimport pandas as pddf = pd.read_csv('train.csv')2.1 缺失值观察与处理2.1.1 缺失值观察（1）查看每个特征缺失值个数>>>df.isn
2021-08-19 23:04:08
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原创 动手学数据分析 TASK1 数据加载及探索性数据分析
该博文用于记录学习过程的要点，通过kaggle网站上泰坦尼克的任务为例实现数据分析全流程，同时熟悉Jupyter Notebook的基本操作1 第一节：数据载入及初步观察1.1 载入数据数据集来源： https://www.kaggle.com/c/titanic/overview下载得到’ train ’ ’ gender_submission '和 ’ test_1 '三份文件任务一：导入python库import numpy as npimport pandas as pdimport
2021-08-17 20:45:25
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原创 Rsutdio读取R文件时中文注释出现乱码
Rsutdio读取R文件时中文注释出现乱码我下的是R最新版4.0.3，在用Rstudio读取已写好的R文件时，出现乱码，咨询后得知需要将编码改为utf-8，小小地记录一下。设置时，依次选择Tools-Global Option-Code-Saving在Default text encoding一栏修改为UTF-8即可选择完成，依次点击OK即可，再重新打开已有R文件...
2021-03-09 20:37:25
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空空如也
空空如也
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