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27、機器學習基本概念1、人工智能三大概念 1.1、基本概念 人工智能（AI）:AI is the field that studies the synthesis and analysis of...
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26、Seaborn繪圖Seaborn是基于Matplotlib，對Matplotlib高級封裝。他的API設計偏向探索和理解數(shù)據(jù)，推薦使用 1、單變量圖 1.1、直方圖 1.2、密度圖 密度圖是展...
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25、Pandas繪圖Pandas是基于Matplotlib，對Matplotlib二次封裝。使用簡單，功能稍弱，常用的數(shù)據(jù)結構 Series 和 Dataframe 都有plot()方法，用于繪...
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24、Matplotlib繪圖Python常用可視化繪圖庫有Matplotlib，pandas，SeabornMatplotlib 是 Python 中最核心、最廣泛的 2D 數(shù)據(jù)可視化庫。它提供了類似 ...
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24、pivot_table&&datetime1、pivot_table（數(shù)據(jù)透視表） pivot_table（數(shù)據(jù)透視表）是 pandas 中一個非常重要的功能，用于對數(shù)據(jù)進行多維度聚合分析，類似于 Excel 的數(shù)據(jù)...
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23、數(shù)據(jù)分組
1、聚合(aggregate) 1.1、groupby的使用 groupby 語句會把所有結果放入一個DataFrame中返回 1.2、聚合函數(shù)agg和 aggregate ...
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22、apply自定義函數(shù)
1、apply方法 apply函數(shù)可以接收一個自定義函數(shù), 可以將DataFrame的行/列數(shù)據(jù)傳遞給自定義函數(shù)處理 1.1、Series的apply方法 1、apply方法...
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21、Pandas缺失數(shù)據(jù)處理1、NaN簡介 Pandas中的NaN值來自NumPy庫，NumPy中缺失值有幾種表示形式：NaN，NAN，nan，他們都一樣 1.1、查看NaN，NAN，nan 1、NaN...
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20、Pandas數(shù)據(jù)組合
1、concat連接 1.1、DataFrame連接 可以使用concat將下面的三個DataFrame連接。ignore_index：是否忽略前面的索引。axis：colu...
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19、Pandas 數(shù)據(jù)分析入門
1、計算常用的統(tǒng)計值 1、查看字段數(shù)據(jù)說明 2、查看數(shù)據(jù)行列數(shù) 3、統(tǒng)計數(shù)值列，并進行轉置 4、統(tǒng)計對象和類型列 5、Info 方法通過info 方法了解不同字段的條目數(shù)量，...
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18、Pandas DataFrame入門1、Pandas DataFrame介紹 1、Pandas是用于數(shù)據(jù)分析的開源Python庫，可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)加載，清洗，轉換，統(tǒng)計處理，可視化等功能2、DataFrame和Se...
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17、Pandas 數(shù)據(jù)處理庫
1、Series的常用屬性及方法 1.1、創(chuàng)建Series Series是一列數(shù)據(jù)，Series表示DataFrame的每一列，DataFrame是二維數(shù)據(jù)1、不指定索引默認...
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16、Numpy科學計算庫1、Numpy簡介 NumPy（Numerical Python）NumPy的出現(xiàn)一定程度上解決了Python運算性能不佳的問題，同時提供了更加精確的數(shù)據(jù)類型，使其具備了構造...
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15、Python開源庫介紹
可以獨立完成數(shù)據(jù)分析的各種任務數(shù)據(jù)分析領域里有海量開源庫機器學習/深度學習領域最熱門的編程語言在爬蟲，Web開發(fā)等領域均有應用 1、Numpy NumPy(Numerical...
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2、窗口函數(shù)
1、PARTITION BY 1.1、簡介 作用：使用字段進行分組使用：SELECT SUM() OVER(PARTITION BY ___ ORDER BY___) FRO...
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1、MySql使用介紹1、MySql的登錄方式 MySQL登錄的兩種方式： mysql -uroot -p mysql --host=192.168.88.161 --user=root --pa...
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[Linux]4、Linux使用技巧
1.1、ctrl ctrl + c 強制停止ctrl + d 退出登出history 查看歷史命令!命令前綴，自動匹配上一個命令ctrl + r，搜索歷史命令ctrl + a...