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摘要：
链接：http://www.jb51.net/article/90946.htm 数据提取是分析师日常工作中经常遇到的需求。如某个用户的贷款金额，某个月或季度的利息总收入，某个特定时间段的贷款金额和笔数，大于5000元的贷款数量等等。本篇文章介绍如何通过python按特定的维度或条件对数据进行提取， 阅读全文
posted @ 2017-10-10 22:25
一阵风，静！
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结合实例来理解比较好，网上找了一下这个enumerate用法，自己也记录一下加深印象 看一下相关链接： 链接1：http://www.cnblogs.com/danielStudy/p/6576040.html 链接2：http://blog.csdn.net/churximi/article/de 阅读全文
posted @ 2017-09-26 12:19
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前人走过的路不用再走，慢慢加上一些工具的链接 GraphLab Create安装，链接地址： http://www.imooc.com/article/18094?block_id=tuijian_wz 近期有很多同学反映在安装GraphLab Create时经常会出现一些错误。因为我在视频中讲的是 阅读全文
posted @ 2017-09-25 14:06
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原文链接：http://www.cnblogs.com/ymjyqsx/p/6554817.html 备注：博主还有很多值得学习的笔记，遇到问题可以拜读，非常感谢博主的总结 读写文件是最常见的IO操作。Python内置了读写文件的函数，用法和C是兼容的。 读写文件前，我们先必须了解一下，在磁盘上读写 阅读全文
posted @ 2017-09-19 22:24
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时间戳（timestamp）,特定的时刻 固定时期（period）,如2017年1月或2017年全年 时间间隔（interval）, 由起始和结束时间戳表示 实验或过程时间，每个时间点都有相对于特定起始时间的一个度量 1、日期和时间数据类型及工具 datetime以毫秒形式存储日期和时间，datet 阅读全文
posted @ 2017-09-14 17:51
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分组键可以有多种方式，且类型不必相同 列表或数组， 某长度与待分组的轴一样 表示DataFrame某个列名的值 字典或Series，给出待分组轴上的值与分组名之间的对应关系 函数用于处理轴索引或索引中的各个标签 看一下示例： 按key1分组，并计算data1列的平均值。访问data1，并根据key1 阅读全文
posted @ 2017-09-13 22:37
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@合并重叠数据 还有一种数据组合问题不能用简单的合并或连接运算来处理。比如说，你可能有索引全部或部分重叠的两个数据集 使用numpy的where函数，它用于表达一种矢量化的if - else Series有一个combine_first方法，实现的也是一样的功能，而且会进行数据对齐 对于DataFr 阅读全文
posted @ 2017-09-13 16:46
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这一部分非常关键！ 数据分析和建模方面的大量编程工作都是用在数据准备上的：加载、清理、转换以及重塑。 1、合并数据集 pandas对象中的数据可以通过 一些内置的方式进行合并： pandas.merge可根据一个或多个健将不同DataFrame中的行连接起来。实现的就是数据库的连接操作 pandas 阅读全文
posted @ 2017-09-13 10:45
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输入输出通常可以划分为几个大类：读取文本文件和其他更高效的磁盘存储格式，加载数据库中的数据，利用web API操作网络资源 1、读写文本格式的数据 pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数，其中read_csv和read_table为用得最多的 这些函数的选项可以划分 阅读全文
posted @ 2017-09-12 22:36
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缺失数据（missing data）大部分数据分析应用中非常常见。pd设计目标之一就是让缺失数据的处理任务尽量轻松。 pd 使用浮点值NaN(Not a Number) 表示浮点和非浮点数组中的缺失数据。是一个被检测出来的标识 Na处理方法 1、 滤除缺失数据 只用这种方式丢弃列，只需传入axis 阅读全文
posted @ 2017-09-07 17:28
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