纪要123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778Pandas高级处理 缺失值处理 数据离散化 合并 交叉表与透视表 分组与聚合 综合案例4.6 高级处理-缺失值处理 1）如何进行缺失值处理 两种思路： 1）删除含有缺失值的样本 2）替换/插补 4.6.1 如何处理nan 1）判断数据中是否存在NaN pd.isnull(df) pd.notnull(df) 2）删除含有缺失值的样本 df.dropna(inplace=False) 替换/插补 ...
纪要123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103Pandas 基础处理 Pandas是什么？为什么用？ 核心数据结构 DataFrame Panel Series 基本操作 运算 画图 文件的读取与存储 高级处理4.1Pandas介绍 4.1.1 Pandas介绍 - 数据处理工具 panel + data + analysis panel面板数据 - 计量经济学 三维数据 4.1.2 为什么使用Pandas 便捷的数据处 ...
纪要123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104105106107108109110111112113114115116117118119120121122123124125126127128129130131132133134135136137138139140141142Numpy 高效的运算工具Numpy的优势ndarray属性基本操作 ndarray.方法() numpy.函数名()ndarray运算 逻辑运算 统计运算 数组间运算合并、分割、IO操作、数据处理3.1 Numpy优势 3.1.1 Numpy介绍 - 数值计算库 num - numerical 数值化的 ...
纪要1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465666768697071727374757677787980818283848586878889909192939495969798991001011021031041051061071081091101111121131141151161171181191201211221231241251261271281291301311321331341351361371381396天 半天1 Matplotlib 画图2 Numpy 高效的运算工具3、4 Pandas 数据处理工具5、6 金融数据分析与挖掘数据挖掘基础 - 人工智能阶段的基础人工智能 - 大量的运算目标：熟练掌握三大工具任务：掌握常用的方法态度：放轻松一、数据挖掘基础环境安装与使用1.1 库的安装 matplotlib==2.2.2 numpy==1.14.2 pa ...
面向对象版学员管理系统
面向对象-其他
面向对象-继承
