pandas-0.23.4-cp27-cp27m-win_amd64.whl python包 希望帮到你

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控制台打印时显示的2位小数： pd.set_option('precision', 2) 实际修改数据精度： 官例：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.round.html >>> df = pd.DataFrame(np.random.random([3, 3]), ... columns=['A', 'B', 'C'], index=['first', 'second', 'third']) >>> df A B C first 0.028208 0.992815

数据城堡举办的“大学生助学金精准资助预测” 比赛文档，数据与代码，数据分析为两组，分别是训练集和测试集，每一组都包含约1W+学生的记录，总数据集超10W+，非常适合练手数据分析与人工智能项目（代码主要是Python，Pandas实现）。

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快速浏览一、append与assign1.append方法（加行）（a）append利用序列添加行（必须指定name）（b）append用DataFrame添加表(多行)2.assign方法（加列）二、combine与update（表的填充）1.comine方法（a）填充对象（b）一些例子（c）combine_first方法2. update方法（a）三个特点（b）例子三、concat方法四、merge与join1.merge函数2. join函数五、问题与练习阶段总结Reference #从清华镜像拉装1.0.3版本的Pandas !pip install -i https://pypi.t

pandas_例子1 和 pandas_例子2 使用的数据

最终实现了基于基尼系数和基于信息熵的两种决策树模型，能够处理离散型数据和连续型数据，并将生成的决策树可视化。在模型评估时还实现了基于numpy和pandas的准确率计算、混淆矩阵计算与可视化函数。

主要介绍了Python Pandas中根据列的值选取多行数据的实例代码，本文通过实例代码给大家介绍的非常详细 ,需要的朋友可以参考下