python 数据分析 pandas

一、对DataFrame的认知 DataFrame的本质是行(index)列(column)索引+多列数据。 为了简化理解，我们不妨换个思路… 现实中，为了简化对一件事物的描述，我们会选择几个特征。 例如，从（性别、身高、学历、职业、爱好..）等角度去刻画一个人，这些“角度”即为“特征”。 其中，不同的行表示不同的记录；列代表特征，不同记录因各个特征之间的差异而不同。 DataFrame默认索引是序号（0，1，2…），可以理解成位置索引。一般我们用id标识不同记录，不会改变index。但为了理解不同特征（列）含义，我们往往会重新指定column。 一些简易但不算严谨的理解是： 行列 行 –

数据集成：将不同表的数据通过主键进行连接起来，方便对数据进行整体的分析。 两张表：ReaderInformation.csv，ReaderRentRecode.csv ReaderInformation.csv： ReaderRentRecode.csv： pandas读取csv文件，并进行csv文件合并处理： # -*- coding:utf-8 -*- import csv as csv import numpy as np # ------------- # csv读取表格数据 # ------------- ''' csv_file_object = csv.reader(c

pandas.fillna函数

Nyc-Taxi-Kaggle-挑战 目标 Kaggle竞赛预测纽约出租车的行驶时间。 该项目的报告在capstone.pdf。 （在这个项目中，我提供了许多链接，如果您是初学者，可以通过这些链接来弄清楚您的概念，如果不理解的话，可以通过project和readme中提供的链接和pdf来了解。） 问题陈述 在本报告中，我们使用来自纽约市出租车和高级轿车委员会的数据来考察Kaggle竞赛，该竞赛要求竞争对手预测纽约市出租车旅行的总行驶时间（trip_duration）。 Kaggle提供的数据是作为CSV文件提供的结构化数据。 CSV文件中的数据包括多种格式：时间戳，文本和数字数据。 这是回归分析，因为输出（总行驶时间）是数字。 我将使用几种机器学习方法来完成预测任务，这些方法是线性回归，k最近邻回归，随机森林和XGBoost。 将使用均方根对数误差对模型进行评估。 总览 我使用Jupyter_Notebook在dekstop上执行此项目，并且在使用python的远程服务器上也无需使用Jupyter_notebook来执行。 软件和库 Python 3 Scikit-learn：Pyt

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单位电脑是内网，就使用tar.gz安装，外网下载比较慢，就把下载好的跟大家分享一下。包含pandas，以及依赖的numpy、python-dateutil、pytz、six；包含xlrd、xlwt。 安装方法就是1.解压每个tar.gz；2.使用cmd分别进入每个文件夹；3.使用 python setup.py install 执行安装即可。

python pandas库实现关联规则挖掘传统算法-eclat算法 数据转换 频繁项集查找

下载时需将pandas下载到Python的安装目录下scripts目录下 打开cmd，在cmd下执行python -m pip install --upgrade pip 然后在该路径下执行以下的命令：pip install pandas-1.0.3-cp37-cp37m-win_amd64.whl