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1.向上取整 math.ceil math.ceil() 严格遵循向上取整，所有小数都向着数值更大的方向取整。 import math math.ceil(-1.5) # -1 math.ceil(1.5) # 2 math.ceil(-0.9) # 0 2.向下取整 math.floor 同 ma 阅读全文
posted @ 2021-11-12 16:42
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一、介绍 Python 中有个语法糖（syntactic sugar），就是 list comprehension，即“列表推导式”。 同样适用于 dict、set 等一系列可迭代的数据结构。 使用语法 out_list = [x for x in list if express_condition 阅读全文
posted @ 2021-11-04 17:53
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一、笨办法：循环拼接 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'user_id':['A','B','C','D','E'], 'v0':['high','tall','high','one','two'], 'v1':np 阅读全文
posted @ 2021-11-04 17:50
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一、介绍 数据预处理时，有时需要将数据字段进行合并拼接，可以使用 str.cat() 方法实现。 使用语法 Series.str.cat(others=None, sep=None, na_rep=None, join='left') 参数说明 others -- 如果给定，则对应位置拼接；如果不给 阅读全文
posted @ 2021-11-04 17:49
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一、介绍 df.rename() 方法用于重命名数据框行列的标签，即行索引、列标签。 可以传入一个字典或者一个函数，常用于数据预处理。 使用语法 DataFrame.rename(mapper=None, index=None, columns=None, axis=None, copy=True, 阅读全文
posted @ 2021-11-04 17:48
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在机器学习中，经常会对数据进行分箱处理操作，即将一段连续的值切分为若干段，每一段的值当成一个分类。 这个将连续值转换成离散值的过程，就是分箱处理。 例如：把年龄划分为18岁以下、18-30岁、30-45岁、45-60岁、60岁以上等5个标签（类别）。 Pandas 包中的 cut 和 qcut 都可 阅读全文
posted @ 2021-11-01 16:56
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一、pd.filter函数 1.介绍 pd.filter 函数根据指定的索引标签对数据框行、或列进行数据筛选（子集查询）。 使用语法为： DataFrame.filter(items=None, like=None, -- str regex=None, -- str axis=None) 类似于 阅读全文
posted @ 2021-11-01 12:56
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一、介绍 Python 中 os 模块包含普遍的操作系统功能。 可以处理文件、目录等操作。 二、常用语法 1.os.name 输出正在使用的平台。 import os os.name # 'nt' -- Windows # 'posix' -- Linux/Unix 2.os.getcwd() 输出 阅读全文
posted @ 2021-10-26 10:00
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一、介绍 通过指定标签名称和相应的轴，或直接指定索引或列名称，删除行或列。 使用多索引时，可以通过指定级别来删除不同级别上的标签。 使用语法： pandas.DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=Non 阅读全文
posted @ 2021-10-21 09:32
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一、介绍 pandas.MultiIndex.droplevel 用于删除数据框指定的索引，或者列级别的索引。 使用语法： DataFrame.droplevel(self, level, axis=0) -- level 指定级别 -- axis=0 默认按索引 -- axis=1 按列 返回删除 阅读全文
posted @ 2021-10-21 09:15
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