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python数据清洗案例代码（速查 helpfull!!!）<谷歌论文数据清洗>

读取数据df=pd.read_cvs('.csv',index_col=0)df.head()df.info()df.shape数据清洗删除重复数据df.dulpicated().sum()df['标题'].unique()标题处理df['标题']=df['标题'].str.strip('[PDF] ')提取引用次数df['引用次数']=df['引用次数'].str.findall('\d+').

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python数据清洗案例代码（速查 helpfull!!!）<餐厅订单详情表分析>

导入数据df1=pd.read_excel('.xlxs',sheetname='')df2=...df=pd.concat([df1,df2,df3],axis=0) #axis=0>>>detail_iddf.reset_index(drop=True,inplace=True)df.shapedf,info()清洗数据检查是否存在重复值df.duplicated().sum()删除缺失的字段

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python数据清洗案例代码（速查 helpfull!!!）<淘宝电商案例>

读取并探索数据df=pd.read_csv('.csv')df.shapedf.info()查看数值型字段的描述性统计信息df.describe(include='all')#If include='all' is provided as an option, the result will include a union of attributes of each type. The inclu

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python数据清洗案例代码（速查 helpfull!!!）《Stockholm气温的数据分析》

数据清洗outdoor数据df1=pd.read_csv('.csv',index_col=0) #没有索引，设置/增加df1.columns=['A','B'] #有列名，修改df1.shapedf1.info()df1['']=pd.to_datetime(df1[''],unit='s')indoor 数据df2=pd.read_csv('.tsv',sep='\t',names=['A'.

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Pandas中快速转换数据类型的10个技巧（推荐！！！）

目录：将字符串/int转换为int/float将浮点数转换为int转换混合数据类型的列处理缺失值将货币列转换为浮点数将布尔值转换为0/1一次性转换多个数据列读取CSV文件时定义数据类型创建一个自定义函数来转换数据类型astype()与to_numeric()的比较(本文翻译自：https://towardsdatascience.com/converting-data-to-a-numeric-t

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python数据清洗案例代码（速查 helpfull!!!）<欧洲城市人口普查>

1. 导入数据 df=pd.read_csv('.csv')df.head()2. 初步探索数据2.1. 查看数据类型df.info()2.2. 查看Shapedf.shape2.3. 是否有缺失值3. 对数据进行清洗3.1. 城市 df[''].unique()df['']=df[''].str.strip('[2107]')3.2. 国家df['']=df[''].str.strip()3.3

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Adams小乙

统计分析——RFM模型

最近一次消费最近一次消费意指上一次购买的时候。理论上，上一次消费时间越近的顾客应该是比较好的顾客，对提供即时的商品或是服务也最有可能会有反应。营销人员若想业绩有所成长，只能靠偷取竞争对手的市场占有率，而如果要密切地注意消费者的购买行为，那么最近的一次消费就是营销人员第一个要利用的工具。历史显示，如果我们能让消费者购买，他们就会持续购买。这也就是为什么，0至6个月的顾客收到营销人员的沟通信息多于31

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Adams小乙

数据分析——推荐算法

推荐算法是计算机专业中的一种算法，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西，应用推荐算法比较好的地方主要是网络。所谓推荐算法就是利用用户的一些行为，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西。推荐算法的研究起源于20世纪90年代，由美国明尼苏达大学GroupLens研究小组最先开始研究，他们想要制作一个名为Movielens的电影推荐系统，从而实现对用户进行电影的个性化推荐。

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sql面试题练习答疑（社区范围求解！感谢！已解答）

题目：我的答案：select tag,CONCAT(avg_play_progress,'%') as avg_play_progressfrom (select tag,round(avg(if(TIMESTAMPDIFF(SECOND,start_time,end_time)>duration,1,TIMESTAMPDIFF(SECOND,start_time,end_time)/durati

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Pandas series 练习题（加强记忆）

2 - Pandas Series exercises.pdf

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NumPy(精简笔记<公式速查>)

2. NumPy.pdf

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Adams小乙

数据分析——python连接数据库

python连接数据库#%%import pymysql# 插入语句# 打开数据库连接db = pymysql.connect(host="localhost", user="root", password="root", database="python",charset="utf8")# 使用cursor()方法获取操作游标cursor = db.cursor()# 数据列表data = [(

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Adams小乙

数据分析——同期群分析

同期群（Cohort）属于用户分群里的一个细分类型，是指在规定时间内对具有共同行为特征的用户进行分群。“共同行为特征”是指在某个时间段内的相似行为，它除了按不同时间的新增用户来分类外，还可以按不同的行为来分类，譬如“在2017年6月第一次购买”，“把5月1日~5月7日的注册用户划分为一个群组”等。一，同期群分析的概念同期群分析（Cohort Analysis）是对同期群进行分析的方法，在纵向上分析

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Adams小乙

数据赋能——帕累托分析

帕累托图可以用来分析质量问题，确定产生质量问题的主要因素。按等级排序的目的是指导如何采取纠正措施：项目班子应首先采取措施纠正造成最多数量缺陷的问题。从概念上说，帕累托图与帕累托法则一脉相承，该法则认为相对来说数量较少的原因往往造成绝大多数的问题或缺陷。排列图用双直角坐标系表示,左边纵坐标表示频数,右边纵坐标表示频率.分析线表示累积频率,横坐标表示影响质量的各项因素,按影响程度的大小(即出现频数多少

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申宗康

numpy和pandas读取文件有什么不同

https://blog.csdn.net/cuomer/article/details/81162914

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CDA持证人阿涛哥

CDA L1 如何求相关系数r?

1,直接对照公式算 2，利用工具软件，例如Excel，计算两列数字相关系数的函数是=CORREL(A列:B列），就可以算出A列与B列的相关系数3，利用Python计算相关系数

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pandas2笔记(代码)

Pandas2-课堂.md

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Pandas课堂笔记_全

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CDA持证人阿涛哥

"服务"名称有空格怎么sc.delete删除

方法一：用sc.exe这个Windows命令开始——运行——cmd.exe，然后输入sc query就可以看到了。使用办法很简单：sc delete "服务名" (如果服务名中间有空格，就需要前后加引号）如针对上面的： sc delete KSD2Service方法二：直接进行注册表编辑（不推荐）打开注册表编辑器，找到下面的键值：HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\Current

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CDA持证人阿涛哥

安装MySQL时在Initializing database步骤报错,修改计算机名和计算机组名为英文名

安装MySQL时在Initializing database步骤报错,修改计算机名和计算机组名为英文名在安装过程中到了Initializing database这一步报错了检查出来发现是计算机名和计算机组名不是全英文的原因。解决办法：1、卸载已经安装的MySQL server 。在开始菜单栏找到MySQL Installer，进行卸载。并去programes data删除mysql文件夹(特别备注

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