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2020年11月26日
df.to_dict()转化为字典数据
摘要: df.to_dict()里面参数可选(‘dict’, ‘list’, ‘series’, ‘split’, ‘records’, ‘index’) df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [0.5, 0.75]}, index=['row1', 'row
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posted @ 2020-11-26 14:40 小小喽啰
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2020年11月25日
机器学习模型偏差与拒绝推断的Python实现
摘要: 幸存者偏差 风险分析的本质是使用部分样本分布估计总体分布。在风险建模的过程中,普遍存在着幸存者偏差(Survivorship Bias)。其含义为,使用局部样本代替总体样本时,局部样本无法充分表征总体样本的分布信息,从而得到错误的总体估计 在风控架构体系中,多次涉及样本被拒绝或客户流失等问题。由于风
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posted @ 2020-11-25 09:54 小小喽啰
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2020年11月24日
df.drop()函数删除多行或者多列
摘要: 函数用法 从行或列中删除指定的标签 通过指定标签名称和相应的轴,或直接指定索引或列名称,删除行或列。使用多索引时,可以通过指定级别来删除不同级别上的标签 函数参数 DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=
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posted @ 2020-11-24 14:45 小小喽啰
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决策树转为hivesql语句部署
摘要: 首先生成一个决策树,然后画出决策树,再将决策树条件转化成hiveSQL语句进行部署,并非所有公司有部署决策树的环境,这时候可以使用SQL去部署 首先创建一个dt_main.py,主要是决策树方面的,代码如下: #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # In[ ]
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posted @ 2020-11-24 09:48 小小喽啰
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2020年11月23日
toad标准化评分库
摘要: toad是由厚本金融风控团队内部孵化,后开源并坚持维护的标准化评分卡库。其功能全面、性能稳健、运行速度快、问题反馈后维护迅速、深受同行喜爱。如果有些小伙伴没有一些标准化的信用评分开发工具或者企业级的定制化脚本,toad应该会极大的节省大家的时间 github主页:https://github.com
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posted @ 2020-11-23 19:54 小小喽啰
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Excel合并(拆分)
摘要: 一、需要实现功能 将多个Excel表,合并到一个Excel中(每个Excel中只有一个sheet表); 将多个Excel表,合并到一个Excel中(每个Excel中不只一个sheet表); 将一个Excel表中的多个sheet表合并,并保存到同一个excel; 将一个Excel表,按某一列拆分成多张
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posted @ 2020-11-23 14:55 小小喽啰
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2020年11月20日
曼-惠特尼U检验以及Python实现
摘要: 一、曼-惠特尼U检验的含义 曼-惠特尼U检验又称“曼-惠特尼秩和检验”,英文(Mann-Whitney U test),是由H.B.Mann和D.R.Whitney于1947年提出的。它假设两个样本分别来自除了总体均值以外完全相同的两个总体,目的是检验这两个总体的均值是否有显著的差别,简单来说就是A
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posted @ 2020-11-20 09:53 小小喽啰
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2020年11月17日
plotly_express.pie()画饼图
摘要: plotly_express是一个功能很强大的可视化库,下面就简单介绍一下怎么使用px画交互式的饼图 import pandas as pd import plotly_express as px # 查看原始数据情况 df=pd.read_excel('leyoujia.xlsx') zone =
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posted @ 2020-11-17 17:01 小小喽啰
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2020年11月13日
透视表之后得到multiindex的列拉平变成一层
摘要: 例如我们做透视表时,表头可能是多层的,得到了multiindex的列,我们需要将这些列拉平成一层,如下: table_cnt = pd.pivot_table(danbao_jigou_erji, values='creditlimitamount', index=['reportno'], col
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posted @ 2020-11-13 14:26 小小喽啰
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两个list合成一个dict
摘要: 有时我们需要这样的dict,key来自于一个list,value来自一个list,比如说df重新命名时,需要以字典传入时,下面介绍一下怎么使用 b=[1,2,3,4,5,6] a=list('abcd') dict(zip(a,b)) #{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4
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posted @ 2020-11-13 14:21 小小喽啰
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