主要介绍了python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

python数据统计资源··························································································

Instacart市场篮子分析 抽象的 Instacart已成为北美领先的杂货配送平台，并且由于COVID-19，其增长正在Swift加速。 鉴于在线杂货店购物的增加以及作为狂热的美食爱好者，我们希望了解人们订购的商品以及他们的行为有何不同。 在探索了数据集及其包含的不同数据点之后，我们确定了购买农产品（水果，蔬菜等）时关注用户和订单行为的机会。 研究问题 1.客户的细分是什么购买有机与那些永远不要购买有机什么时候给予选择？ 2.自然用户和永不自然用户之间的购买行为是否有所不同？ 3.用户在Instacart上进行更多订购时，购买行为会改变吗？ 购买“有机”商品是一种稳定还是动态的行为？ 使用的工具 语言： Python 库： 麻木 大熊猫 matplotlib 分工 为了不给我其他小组成员的工作以功劳，每个笔记本都标上姓氏，以表示对整个研究项目的贡献。 此外，由研究团队其他成员

主要介绍了Numpy(Pandas)删除全为零的列的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

下面小编就为大家分享一篇python pandas dataframe 按列或者按行合并的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

银行营销数据分析 要求 Python 2.7 脾气暴躁> = 1.14.2 Matplotlib> = 2.2.0 熊猫> = 0.22.0 Scikit-Learn> = 0.19.1 描述 银行营销数据集是从葡萄牙语的一家银行机构的直接营销活动中收集的。 营销活动可以理解为打给客户的电话，说服他们接受他们向其银行存入定期存款。 每次通话后，他们被记为否-是客户未存入保证金，是-是通话中接受接受存入的客户。 该项目的目的是根据客户的信息预测应召客户是否愿意存入定期存款。 该项目考虑的银行营销数据集仅占全部可用数据集的一小部分（10％）。 该数据集包含约4119行数据，其中包含19个功能部件和1列Class信息。 数据集的主要问题是： 需要进行预处理以填充数据集中的未知值 需要进行预处理以决定分类数据和连续数据的使用 数据是类别不平衡的（与类别0的数量（否）相比，类别1

pandas实战——对星巴克数据的分析-附件资源

pandas电影数据分析，从1000部电影中获取评分的平均分、导演的人数、呈现rating，runtime的分布情况、统计电影分类(genre)的情况，如需免费获取，请留下邮箱地址。

多模式语音情感识别和歧义解决 总览 从语音中识别情感是一项与情感本身含糊不清的定义有关的艰巨任务。 在这项工作中，我们建立了轻量级的多模式机器学习模型，并将其与较重且难以解释的深度学习对应模型进行了比较。 对于这两种类型的模型，我们都使用来自给定音频信号的手工制作的功能。 我们的实验表明，轻量级模型可以与深度学习基准媲美，甚至在某些情况下甚至可以胜过深度学习基准，从而在IEMOCAP数据集上实现了最先进的性能。 获得的手工特征向量用于训练两种类型的模型： 基于ML：逻辑回归，SVM，随机森林，极限梯度增强和多项朴素贝叶斯。 基于DL：多层感知器，LSTM分类器 该项目是滑铁卢大学CS 698-计算音频课程的一个课程项目。 有关详细说明，请查看。 数据集 数据集用于这项工作中的所有实验。 请参阅该，以获取对应用于数据集的预处理步骤的详细说明。 要求 所有实验均使用以下库进行了测试： xgboost == 0.82 火炬== 1.0.1.post2 scikit学习== 0.20.3 numpy == 1.16.2 jupyter == 1.0.0 熊猫== 0.24.1

下面小编就为大家分享一篇使用pandas读取csv文件的指定列方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧