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天甜费,
python,为梦想启航
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#7.生活小妙招-工业标准化数据简单处理(python数据处理)
#本人主要是做新能源动力电池测试的,在未和python相遇的时候还手动进行数据处理,有时候项目进度紧急需要找好几个同事帮忙处理,效率缓慢,而且容易出现错误;使用python:pandas、matplotlib之后实现了数据处理的自动化,大大提升了效率与准确度:1.实例1:电池模组循环寿命数据处理:a.处理目标:①.需要从原始数据里面筛选出如下表数据,b.原始数据格式:①.文件夹(命名有规律,有利于数据处理):②.文件夹内部数据(excle数据):③.数据格式(根据列标签对应的值和shee原创 2021-03-06 23:51:26 · 474 阅读 · 0 评论 -
#第25篇分享:一个用户签到位置数据挖掘实例(python语言:sklearn KNN)(1)
#sklearn支持向量机,支持向量机是一个相对较难的算法,但是也是非常有用的,无论是回归还是离散的数据预测都可以进行,那么我们就来见识一下他的魅力吧:1.支持向量机的思想:2.实例:持续更新,,,,,,...原创 2021-02-28 20:01:36 · 743 阅读 · 0 评论 -
#第23篇分享:一个北京二手房价格数据挖掘实例(python语言:sklearn随机森林)
#本次是做一个北京二手房的数据挖掘案例,主要是汇总一下学过的知识,并且通过实例加深一下印象,话不多说,开干:目的:预测二手房的价格;工具:语言python;爬虫模块scrapy,数据清洗:xpath;数据分析:pandas,matplotlib,numpy三剑客;数据预测:sklearn;操作流程:先爬取数据,然后清洗数据及分析数据,最后选择合适的机器学习算法进行房价预测。1.数据爬取(;爬虫模块scrapy,数据清洗:xpath):2.数据分析(pandas,matplotlib,numpy)原创 2021-02-15 22:32:12 · 3047 阅读 · 1 评论 -
#第17篇分享:python数据处理-pandas,numpy,matplotlib
#python数据处理-pandas,numpy,matplotlib:1.说说各个模块的作用:a.pandas:b.numpy:c.matplotlib:2.各个模块通过实例讲解:#持续更新,,,,,,,,,,,原创 2020-12-27 22:04:51 · 1827 阅读 · 1 评论