自帶強(qiáng)迫癥呆頭呆腦愛旅行的測試小姐姐一枚
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先找到自己本機(jī)的目錄，然后在設(shè)置鏈接
Mac安裝Scrapy教程及安裝成功后找不到Scrapy解決
安裝步驟：安裝相關(guān)依賴 進(jìn)入githup 中 setup.py查看相關(guān)依賴： 在終端中查看是否安裝： 沒有安裝的直接pip install 直接安裝就好了 最后安裝Scrap...
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Docker基礎(chǔ)操作啟動(dòng)docker sudo systemctl docker 查看狀態(tài) sudo systemctl status docker 停止服務(wù) sudo systemctl st...
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Git--命令總結(jié)篇
最近心血來潮，突然想把自己這些年所學(xué)到的東西梳理一下，所以先從Git開始。本文為Git常用命令篇，可為初學(xué)者快速查找使用。若對其中一些命令感到迷惑，推薦以下文章進(jìn)行解惑：《G...
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每當(dāng)你在感嘆："如果有這樣一個(gè)東西就好了"的時(shí)候，請注意，其實(shí)這是你的機(jī)會(huì)。<br><br>新博客地址：<br><a href="https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fdnxbjyj.gitee.io%2Fblog" target="_blank">https://dnxbjyj.gitee.io/blog</a>
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評(píng)論較多，簡書回復(fù)也不太方便，如有問題麻煩關(guān)注下面的公眾號(hào)，加入我的微信群一起討論。公眾號(hào)ID：小小挖掘機(jī)
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3000+人付費(fèi)打卡團(tuán)體--見證打卡團(tuán) 創(chuàng)始人<br>公眾號(hào)：小創(chuàng)作
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數(shù)據(jù)分析—RFM分析RFM分析 RFM 是指根據(jù)客戶活躍程度和交易金額貢獻(xiàn)，進(jìn)行客戶價(jià)值細(xì)分的一種方法； RFM 模型RFM 模型 分析過程 分析前提 思路 將數(shù)值型轉(zhuǎn)換為時(shí)間格式（計(jì)算出最近交...
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數(shù)據(jù)分析方法python基本統(tǒng)計(jì) 基本統(tǒng)計(jì)分析：描述性統(tǒng)計(jì)分析，用于概括事務(wù)整體狀況以及樹屋建聯(lián)系（及事務(wù)的基本特征），以發(fā)現(xiàn)其內(nèi)在規(guī)律的統(tǒng)計(jì)分析方法。 常用的統(tǒng)計(jì)指標(biāo) describe()計(jì)數(shù) ...
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數(shù)據(jù)處理2(記錄合并、記錄合并、字段合并、字段匹配、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)分組、時(shí)間處理、虛擬變量)隨機(jī)抽樣 記錄合并 記錄合并函數(shù)：concat([dataFrame1,dataFrame2,…])參數(shù)說明dataFrame1 數(shù)據(jù)框dataFrame2 數(shù)據(jù)框...
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數(shù)據(jù)導(dǎo)入、導(dǎo)出導(dǎo)入csv文件 導(dǎo)入文本文件 導(dǎo)入Excel文件(xls,xlsx) 中文路徑問題 數(shù)據(jù)導(dǎo)出
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Panada——數(shù)據(jù)框DataFrame
DataFrame是一個(gè)類似表格的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，索引包括列索引和行索引，包含有一組有序的列，每列可以是不同的值類型（數(shù)值、字符串、布爾值等）。DataFrame的每一行和每一列都...
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Panada——系列Series一、pandas概述 pandas ：pannel data analysis（面板數(shù)據(jù)分析）。pandas是基于numpy構(gòu)建的，為時(shí)間序列分析提供了很好的支持。panda...
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