WHYbeHERE的博客

是 Pandas DataFrame 对象的属性，不适用于。转换为 Pandas DataFrame。上索引，可以使用数组的索引方法，例如。如果不确定变量的类型，可以使用。错误表示你正在尝试对一个。

对分组数据的交叉验证 方法笔记及代码

>> x = 100 # 一个全局变量200>>> y = 200 # 另一个全局变量如果向 globals 参数提供了一个自定义字典，那么eval()将只会使用该字典中的名称作为全局变量。任何在这个自定义字典之外定义的全局名称在eval()内部将无法访问。这就是为什么在上面的代码中尝试访问 y 时，Python 抛出 NameError 的原因：传递给 globals 的字典不包括 y。你可以通过在字典中列出名称来将名称插入到 globals 中，这样这些名称在评估过程中将可用。

由于语法结构类似，有些地方会把生成器表达式称为“元组推导式”，或者把两者混为一谈。通常，所谓的“元组推导式”实际上是指生成器表达式。生成器对象是惰性求值的，只有在迭代时才会计算出每一个值，节省内存。总结来说，生成器表达式用于惰性求值和节省内存，而“元组推导式”并不存在，生成元组需结合生成器表达式与。如果按照Python推导式的定义，”元组推导式“应该返回一个元组，但实际输出结果是一个生成器对象。在上述示例中，生成器表达式返回一个生成器对象，而不是元组。注意：生成器表达式使用的是圆括号。

在大数据时代，数据存储和处理的效率越来越重要。同时，我们在工作中处理的数据也越来越多，从excel格式到csv格式，从文件文档传输到直接从数据库提取，数据单位也从K到M再到G。当数据量达到了G以上，几G甚至几十G，在使用python时就能察觉到数据处理效率在变慢。在这种情况下有什么更好的解决方法吗？

本文介绍了17个常用的Python工具库，涵盖了数据处理、统计分析、数据可视化和机器学习等领域的关键功能，支持使用者在数据科学和人工智能领域进行各种任务和项目的开发。

本文介绍了 Python 中函数 set() 的功能，包括创建集合、数据去重、快速查找和集合运算等操作。

在python中loc和iloc的区别。

是Python标准库中的一个函数，用于从一个给定的集合中随机选择元素。其中，population是需要从中选择元素的集合，可以是列表、元组、字符串等。weights是一个可选参数，用于指定每个元素的选择权重，如果不提供，则默认所有元素具有相同的权重。k是一个整数，表示需要选择的元素数量，默认为1。以下是一些使用# 创建列表jar# 随机选择5个元素，每个元素被选中的概率相等。# 随机选择5个元素，但只有数字3有被选中的权重，因此结果中只会包含数字3。#使用累积权重来确定每个元素被选中的概率。

Polars是一个用于数据处理和分析的快速、内存高效的Rust语言编写的数据操作库。它提供了类似于Pandas的API，但具有更好的性能和内存使用效率。本文将介绍Polars库的基本使用说明，并通过具体的代码案例展示其功能和特性。

concat()left和right: 要连接的DataFrame对象。how: 连接方式，可选值有’left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’，默认为’inner’。on: 连接键，用于连接两个DataFrame的列名。如果两个DataFrame中的列名不同，可以使用left_on和right_on来指定左右DataFrame的连接键。left_on和right_on: 左右DataFrame连接的列，如果列名不同。left_index和。

函数检查一个对象是否是特定类或类型的实例。它接受两个参数：要检查的对象和要检查的类或类型。如果对象是指定类或类型的实例，则返回。函数返回一个对象的类型。它接受一个参数，并返回该参数的类型。这会返回对象的类或类型，帮助您了解变量中存储的数据类型。当您想要检查对象是否属于特定类或其子类时，这非常有用。允许您检查对象是否是特定类或类型的实例，包括其子类。给出了对象的确切类型，而。

在Python中，装饰器（Decorator）是一种特殊的函数，它可以用来修改或增强其他函数或方法的行为。装饰器允许您在不修改原始函数代码的情况下，向函数添加新的功能或行为。它们通常用于添加日志记录、性能分析、验证或修改函数的返回值等方面。符号紧跟着装饰器函数名，放在要装饰的函数定义之前。当调用被装饰的函数时，装饰器函数将被自动调用，并用其返回值来替换原始函数。是一个装饰器函数，它接受一个函数作为参数并返回一个新的包装函数。函数在调用被装饰的函数之前打印日志，并且通过。函数，从而使其被装饰。

还在发愁找不到合适的数据集嘛？ 本文介绍了数据科学中常用的数据集库及加载代码，包括scikit-learn、NLTK、TensorFlow Datasets、Keras Datasets、Statsmodels、Seaborn等。

本文介绍了适合初学者的多个数据分析项目，涵盖经济、住房、媒体等领域，包括薪资数据、市场营销、租赁与住房、娱乐音乐、经济公共数据分析等。同时推荐了高级项目，如谷歌趋势和《纽约时报》电影评论情感分析，介绍如何使用API等高级技巧进行数据分析。

plt.imshow()的用法和参数介绍

本文介绍随机种子激起用法，汇总了在不同场景下的代码设置

Python 提取 TSV（Tab Separated Values）格式文件代码

本文介绍了Transform函数的语法和使用说明，该函数可以对数据进行高效的分组计算，并且按照原来的Dataframe格式输出。

介绍了Pandas.DataFrame.fill 的用法，以及结合Groupby() 填补Dataframe缺失值的方法

中心极限定理提出：无论总体服从什么分布，只要n充分大，那么样本均值分布就接近正态分布。样本的数量越大，取样次数越多，样本平均值的分布也就越接近于一条正态分布曲线。普遍的经验是，样本的数量必须超过30，中心极限定理才能成立。

【代码】Python 根据两列/多列合并数据表。

本文介绍了群组分析（同期群分析）的方法以及Python实现过程，并继续对一家零售公司的交易数据进行用户留存分析和可视化。

分析一年的零售交易数据，从用户的角度，使用RFM模型对用户进行打分归类，并对结果进行可视化展示。

介绍了6种美化Jupter notebook 的小技巧，包括导航器、添加编辑图片、插入gif动图自定义单元格风格等等。

本文整理了客户终身价值（CLV或者CLTV）的相关概念，并对一家英国线上零售公司的一年交易数据进行分析，计算该公司所有客户的CLV并且建立回归预测模型。

nltk 文件缺失报错手动下载解决方法

python将数据透视表pivot_table转为DataFrame 格式

jupyter notebook 隐藏和显示 输出内容

Python中Lambda 表达式的7种常用方法：筛选过滤(结合filter); 修改变量字符串内容(结合MAP函数); 判断（if)，累计和迭代运算(reduce), 数据清洗（replace & split)

使用fake构造一个虚拟数据集

汇总了Python连接几种常用数据库的方法：mysql,sqlserver, hive,presto

介绍如何使用Pipeline封装数据处理和数据建模的工作流，简化Python代码，优化机器学习的流程。

glob模块包的应用，包括批量输出多个文件路径，批量合并csv文件

原因分析：使用df.index.duplicated() 查看是否又重复的索引，若有返回”True“，则表明有重复索引解决方案：删掉原来的索引直接重建新的dataframe.reset_index(drop=True)使用 dataframe.reindex()重新定义所需要的索引值...

start_date, end_date = '2021-1-1', '2021-12-31'dtrange = pd.date_range(start=start_date, end=end_date, freq='d')months = pd.Series(dtrange .month)starts, ends = months.ne(months.shift(1)), months.ne(months.shift(-1))lastmon=months.ne(months.shift(2))

Python处理数据的常用语句，包括notebook 的开头设置，数据读取、清洗合并等等。

方法一：直接设置索引data.index=data['索引列名']方法二：使用.set_indexdata.set_index('索引列名', drop= True, inplace=True) # Drop:是否删掉原数据列，inplace:是否修改原dataframedata.reset_index(drop=True)#drop:是否删掉原来的索引数据参考链接：Set_indexReset_index...

记录了在python如何将时间序列中的时间信息转换成时间索引，以及时间索引的使用技巧，比如提取指定时间点/时间段的数据信息。

使用docx2txt和正则表达式提取多个docx文本内容，并且将结果合并成DataFrame格式。