摘要:一、apply() 函数 DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kwds) 参数解释: (1)func:就是函数,不管是自定义的函数,还是匿名函数lambda (2)axis
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摘要:【参考】 【1】CSDN plt.style.use
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摘要:fig,ax = plt.subplots() 等价于:fig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(1,1,1) 前两个参数1,1 表示生成1x1 个子图; 最后一个参数1,代表第一个子图。 例如:fig, ax = plt.subplots(1,3),其中参数1和
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摘要:【参考】 【1】XGBoost算法分析与案例调参实例
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摘要:一、应用背景: 当使用plt画图,标题、图例或者轴标签含有中文 显示乱码时,可用plt.rcParams 解决。如:plt.rcParams[’font.sans-serif’] = ‘SimHei’ 设置字体黑体 plt(matplotlib.pyplot)使用rc配置文件来自定义图形的各种默认属
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摘要:第一步:打开Anaconda Prompt 命令行窗口 第二步:输入 pip list 查看 是否已经安装xgboost库 第三步:如果没安装,输入以下命令就OK。 pip install xgboost -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 前提条
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摘要:# 案例:将身份证最后一位x统一转换为0 import numpy as np import pandas as pd # 创建一个数据框 df =pd.DataFrame({'shenfen_id':['34250119890722421x','342501196412254220']}) # d
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摘要:1、结论: rows axis=0:按 列 计算,结果沿着 行(rows) 的方向→ cols axis=1:按 行 计算,结果沿着 列(cols) 的方向↓ 2、代码举例 import numpy as np x = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11
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摘要:一 函数: sklearn.decomposition.PCA(n_components=None, copy=True, whiten=False) (1)参数说明: n_components: 意义:PCA算法中所要保留的主成分个数n,也即保留下来的特征个数n类型:int 、float 或者 s
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摘要:待完成 |练习项目 |用户流失预测及特征分析 参考 【1】 深度分析|《电信用户流失预测模型》(所有分类模型精度平均得分在0.8以上) 2~4 同一携程脱敏数据样本 ,不同分析方法 【2】Python项目实践-客户流失预测 【3】拓端数据 :PYTHON用户流失数据挖掘:建立逻辑回归、XGBOOST
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摘要:str.split() 1、单一分隔符,使用str.split()即可 2、str.split不支持正则及多个切割符号,不感知空格的数量 re.split() 原型: re.split(pattern, string, maxsplit=0) 1、多个分隔符,复杂的分隔情况,使用re.split。通
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摘要:一、WordCloud 安装 说明:Windows系统直接pip install wordcloud 是不行的,命令行会报错。 第一步:检查自己的Python 版本。Win+R ——>CMD——>命令行输入python,我的是python 3.7 win32位的 第二步:下载对应版本的WordClo
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摘要:Python字典的fromkeys方法“疑惑”解析 https://blog.csdn.net/lingyunxianhe/article/details/83304002
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摘要:https://www.cnblogs.com/xuchunlin/p/6045275.html
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摘要:1、读取| read、readline、readlines read([size]): 读出指定大小的内容,默认为读取所有。(小心内存爆炸) readlines(): 读出所有,返回值是是一个list。 readline(): 只读出一行。 2、写入|write、writelines(切记没有wri
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