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2019年12月29日
【数据分析&数据挖掘】三种数据标准化方式——离差标准化、标准差标准化&小数定标标准化
摘要: 1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 4 5 # 标准化 去除量级的影响 6 7 # 3种方式 8 # (1)离差标准化 9 # 将数据做线性变化,将数据映射到【0,1】范围内, 10 # x = (x - min) / (max - min) 1
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posted @ 2019-12-29 19:37 可西可彻
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【数据分析&数据挖掘】连锁超市数据分析案例
摘要: 1 import pandas as pd 2 3 # 加载数据 4 data = pd.read_csv("./order.csv", encoding="ansi") 5 # print("data: \n", data) 6 print("data的列索引: \n", data.columns
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posted @ 2019-12-29 19:33 可西可彻
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【数据分析&数据挖掘】计算每日营业额&最火菜品统计
摘要: 1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 4 # 计算每日营业额 加载数据 5 detail = pd.read_excel("./meal_order_detail.xlsx") 6 print("detail: \n", detail) 7 pri
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posted @ 2019-12-29 19:32 可西可彻
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【数据分析&数据挖掘】pandas去空方法——删除法&保留法
摘要: 1 import pandas as pd 2 3 # 加载数据 4 detail = pd.read_excel("./meal_order_detail.xlsx") 5 print("detail: \n", detail) 6 print("detail的列名称: \n", detail.c
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posted @ 2019-12-29 19:30 可西可彻
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【数据分析&数据挖掘】pandas分组聚合
摘要: 1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 4 # 加载数据 5 detail = pd.read_excel("../day05/meal_order_detail.xlsx") 6 print("detail: \n", detail) 7 prin
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posted @ 2019-12-29 19:29 可西可彻
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【数据分析&数据挖掘】pandas交叉表&透视表
摘要: 一、交叉表 1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 4 # 加载数据 5 detail = pd.read_excel("../day05/meal_order_detail.xlsx") 6 # print("detail: \n", detail
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posted @ 2019-12-29 19:27 可西可彻
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【数据分析&数据挖掘】pandas时间数据
摘要: 1 import pandas as pd 2 """ 3 pandas默认支持的时间点类型——Timestamp 4 pandas默认支持的时间序列类型——DatetimeIndex 5 numpy默认支持的时间点数据类型——datetime64 6 """ 7 8 # 可以使用pd.to_dat
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posted @ 2019-12-29 19:25 可西可彻
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【数据分析&数据挖掘】pandas数据合并
摘要: 1 import pandas as pd 2 3 # 加载数据 4 data_1 = pd.read_excel("./concat合并数据.xlsx", sheetname=0) 5 data_2 = pd.read_excel("./concat合并数据.xlsx", sheetname=1)
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posted @ 2019-12-29 19:24 可西可彻
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【数据分析&数据挖掘】numpy、pandas&matplotlib
摘要: 1 import numpy as np 2 import pandas as pd 3 4 """ 5 numpy --科学计算库 6 核心 ndarray 7 本质: 存储单一数据类型的 内存连续的 N维数组 8 C F 风格存储 9 10 matplotlib 数据可视化的库 11 能绘制2-
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posted @ 2019-12-29 19:22 可西可彻
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【数据分析&数据挖掘】pandas的统计分析
摘要: 1 # 在numpy 里面有统计分析, 对数值型数据进行统计指标 2 # np.max np.min np.mean np.std‘ 3 4 import pandas as pd 5 import numpy as np 6 7 # 1、加载数据 8 detail = pd.read_excel(
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posted @ 2019-12-29 19:17 可西可彻
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