Python - 随笔分类 - 黑蝴蝶

sklearn.make_classification

摘要：sklearn.datasets.make_classification(n_samples=100, n_features=20, n_informative=2, n_redundant=2, n_repeated=0, n_classes=2, n_clusters_per_class=2, 阅读全文

posted @ 2018-04-02 21:26 黑蝴蝶阅读(9127) 评论(0) 推荐(0)

pandas.DataFrame.pivot

摘要：DataFrame.pivot(index=None, columns=None, values=None) 功能：重塑数据（产生一个“pivot”表格）以列值为标准。使用来自索引/列的唯一的值（去除重复值）为轴形成dataframe结果。为了精细调节控制，可以看和stack/unstack方法有阅读全文

posted @ 2017-12-28 10:47 黑蝴蝶阅读(4130) 评论(0) 推荐(2)

Figure.savefig

摘要：功能：将当前图表保存到文件。参数： fname ：含有文件路径的字符串或Python的文件型对象。图像格式由文件扩展名推断得出，例如， .pdf推断出PDF dpi ：图像分辨率（没英寸点数），默认为100 facecolor,edgecolor ：图像的背景色，默认为"w"(白色) fo 阅读全文

posted @ 2017-12-18 08:40 黑蝴蝶阅读(675) 评论(0) 推荐(0)

matplotlib pyplot.subplots

摘要：参数： nrows ： subplot的行数 ncols ： subplot的列数 sharex ：所有subplot应该使用相同的X轴刻度（调节xlim将会影响所有subplot） sharey ：所有subplot应该使用相同的Y轴刻度（调节ylim将会影响所有subplot） subplo 阅读全文

posted @ 2017-12-17 10:49 黑蝴蝶阅读(6164) 评论(0) 推荐(0)

pandas.Index

摘要：class pandas.Index 功能：不可变的ndarray实现一个有序的，可分区的集合。基本对象存储所有pandas对象的轴标签参数：data ： array-like (1-dimensional) dtype : NumPy dtype (default: object) copy 阅读全文

posted @ 2017-12-10 08:38 黑蝴蝶阅读(246) 评论(0) 推荐(0)

pandas.concat

摘要：pandas.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None,names=None, verify_integrity=False, copy=True) 沿着阅读全文

posted @ 2017-12-05 16:04 黑蝴蝶阅读(400) 评论(0) 推荐(0)

pandas.DataFrame.merge

摘要：DataFrame.merge(right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False,sort=False, suffixes=('_x', '_y'), copy= 阅读全文

posted @ 2017-12-01 16:36 黑蝴蝶阅读(2310) 评论(0) 推荐(0)

pandas.DataFrame.to_csv

摘要：DataFrame.to_csv(path_or_buf=None, sep=', ', na_rep='', float_format=None, columns=None, header=True,index=True, index_label=None, mode='w', encoding= 阅读全文

posted @ 2017-11-28 22:07 黑蝴蝶阅读(12350) 评论(0) 推荐(0)

pandas.date_range

摘要：pandas.date_range(start=None, end=None, periods=None, freq='D', tz=None, normalize=False, name=None,closed=None, **kwargs) 功能：返回一个固定的频率DatetimeIndex，以阅读全文

posted @ 2017-11-28 20:02 黑蝴蝶阅读(1125) 评论(0) 推荐(0)

pandas.Series.value_counts

摘要：Series.value_counts(normalize=False, sort=True, ascending=False, bins=None, dropna=True) 功能：返回包含唯一值计数的对象。结果对象将按降序排列，以便第一个元素是最常出现的元素。不包括默认的NA值。参数：nor 阅读全文

posted @ 2017-11-28 09:05 黑蝴蝶阅读(3533) 评论(0) 推荐(0)

pandas.read_csv / read_table

摘要：pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=', ', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None,usecols=None, squeeze=False, prefix=None, man 阅读全文

posted @ 2017-11-27 22:27 黑蝴蝶阅读(4030) 评论(0) 推荐(0)

pandas.DataFrame.dropna

摘要：DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False) 功能：根据各标签的值中是否存在缺失数据对轴标签进行过滤，可通过阈值调节对缺失值的容忍度参数：axis : {0 or ‘index’, 1 or 阅读全文

posted @ 2017-11-25 16:55 黑蝴蝶阅读(9921) 评论(0) 推荐(0)

pandas.DataFrame.fillna

摘要：DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs) 功能：使用指定的方法填充NA / NaN值参数：value : 变量, 字典, Seri 阅读全文

posted @ 2017-11-25 14:53 黑蝴蝶阅读(17680) 评论(1) 推荐(0)

pandas.DataFrame.rank

摘要：DataFrame.rank(axis=0, method='average', numeric_only=None, na_option='keep', ascending=True, pct=False) 功能：计算沿着轴的数值数据（1到n）。等值的排名是这些值的排名的平均值。返回从小到大排序阅读全文

posted @ 2017-11-21 17:57 黑蝴蝶阅读(3763) 评论(0) 推荐(0)

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