数据科学专业问答社区，好文章，一字千金--CDA答疑社区

热线电话：13121318867

登录

CDA117513

Python File(文件) 方法

1.1 非表格文件的读取# 非表格文件（文本文件）：TXT、CSV# CSV和TXT文件没什么本质区别1.1.1 使用open()方法文件打开三个动作：打开open>>>读写read>>>关闭closepython文件读取语法: open(file, mode='r')更多请参考：https://www.runoob.com/python/file-methods.html备注：open

44.0809

6

0

0

关注作者

收藏

estherAI

python中的lambda函数

在python中有一个匿名函数lambda，匿名函数顾名思义就是指：是指一类无需定义标识符（函数名）的函数或子程序。在C++11和C#中都有匿名函数的存在。下面看看在python中匿名函数的使用。一：lambda只是一个表达式，函数体比def简单很多；二：lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去；三：lambda表达式是起到一个函数速写的作用

23.1484

4

0

0

关注作者

收藏

CDA117513

python函数：lambda函数和def自定义函数有什么区别？

以数据帧（DataFrame）为例子：df4_1 = DataFrame([ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], index=['a','c','b'],columns=['one','two','three'])需求：给df4_1每个元素加上10solution1:df4_1.apply(lambda x:x+10 )# lambda函数的

24.2578

6

1

0

关注作者

收藏

Adams小乙

数据赋能——GMV

　GMV指标通常称为网站成交金额，属于电商平台企业成交类指标，主要指拍下订单的总金额，包含付款和未付款两部分。　　以淘宝网为例，GMV指用户点击“立刻购买”并确认无误或者拍卖成功并确认无误的交易金额（可能未向支付宝付款）。对比支付宝成交金额，即用户网站成交后并通过支付宝付款（款到支付宝第三方托管账户）的金额，GMV指标不仅包括运费及卖家调整价格的变动等部分，同时还包括了“点击购买”后未发生实际支付

24.1522

5

0

0

关注作者

收藏

Adams小乙

数据赋能——竞品分析

一、大视野了解行业信息做竞品分析最忌讳的就是直接找到竞品进行对比，我们第一步是了解，对于新手而一步应该做的言第一次做竞品分析要对这个整体行业背景，以及产品定位，你都要提前去了解；对成手同学而言，同样也需要了解。了解的是现阶段行业中发生那些大事件、新的功能玩法等等，对行业的表述、认知可以不是很具体，但是一定要有。了解行业的信息就是指对自己的产品、产品的行业有一个大概的了解，所有不关注市场趋势和行业

23.0428

4

0

0

关注作者

收藏

Adams小乙

数据赋能——流量分析

一、背景　　有了指标体系和报表之后，最重要的事情就是每天看各种数据了，这也就是流量分析　　流量分析：流量指的是广义的流量，从哪里来，经过什么，产生什么价值，如果它波动了，为何波动　　1）渠道分析——从哪里来　　2）转化分析——经过什么，比如漏斗，功能模块　　3）价值分析——产生什么价值，是不是忠实用户等　　4）波动分析——包括日常监控分析，涨跌分析二、渠道分析渠道关键指标及分析方法　　关键指标：前

12.3845

4

0

0

关注作者

收藏

Adams小乙

数据赋能——客单价

客单价是指每一位顾客平均购买商品金额。　　(1)客单价=商品平均单价×每一顾客平均购买商品个数　　(2)客单价=销售额÷顾客数客单价分析客单价(平均交易金额)和客流量(交易笔数)分析主要指本月平均每天人流量、客单价情况，与去年同期对比情况。在分析门店客流量、客单价时，特别要注重门店开始促销活动期间及促销活动前的对分析，促销活动的开展是否对于提高门店客流量、客单价起到了一定的作用。(一)常用的客单价

148.9054

5

0

0

关注作者

收藏

申宗康

jupyter创建文件后代码不能运行,文件不能重命名

出现如下问题：问题描述：重新命名，点确定后，上面只有error，没有其他的提示输入代码后，点运行或者shift+enter都直接跳到下一个代码块图1图2解决办法：在外网上看见一个作者的方法当你安装通过pip的方式安装 jupyter notebook的时候就可能引发这个问题，因为会自动安装ipykernel, 然后自动安装了高版本的pyzmq.(jupyter依赖ipykernel,ipykern

8.6864

4

0

0

关注作者

收藏

estherAI

Python部分笔记整理------Series

导入全部代码：import numpy as npimport pandas as pd单个导入代码：from pandas import Series,DataFrame1、Series1.1基本概念1.1.1默认索引（隐式索引）例：pd.Series([1,2])1.1.2指定索引（显式索引）例：pd.Series([1,2],index=['a','b'])1.2索引，切片，选择和过滤列表示

27.5385

5

2

0

关注作者

收藏

CDA117513

Python numpy索引方法知识点补充：布尔索引(boolean indexing)

此处省去课堂上讲解的一维数组和多维数组（花式位置索引）等索引方法，此篇文章旨在补充布尔索引 boolean indexing知识点以bool数组作为索引bool数组可以通过直接指出保留的值（True）与舍弃的值（False），来构建输出的数组。bool数组的shape需要与被索引的数组（的前若干个维度）shape严格对齐。我们通过下面的例子来理解：Selecting data from an ar

27.9983

4

0

0

关注作者

收藏

CDA117513

Python概念：原地修改和新生成

原地修改和新生成**新生成** 原来的数据不变，一般会多一个赋值的操作，赋值后有返回值>>> 对应Python中的方法例子：在numpy数组中变换数组的形态(reshape)：a=np.arange(12)a返回 >>> array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11])b=a.reshape(3,4)b得到结果>>> array([[

24.2260

5

0

0

关注作者

收藏

Adams小乙

Excel学习——累计数据求和

Excel累计数据求和：1.打开excel数据表。2.要进行向下累加我们要从下向上选中单元格。3.再输入公式=sum(A$1:A10)。4.按Ctrl+回车键。Word制表位：打开word软件，在图工具栏选择标尺，能看见左上角有一个制表符，用鼠标点击可切换为左对齐式制表符、居中对齐式制表符、右对齐式制表符、小数点对齐式制表符、竖线对齐式制表符、首行缩进和悬挂缩进等。1.在标尺上点一下就可以添加制表

21.7876

3

0

0

关注作者

收藏

CDA117513

字符编码：快速理解ASCII、Unicode、GBK和UTF-8

文章目录： 1、基础概念2、字符码介绍（1）ASCII 码和非 ASCII 编码（2）Unicode和UTF-8（3）Little endian 和 Big endian（4）中文字符集和编码：GB系列字符集&编码（5）BIG5字符集&编码小结：简单来说：Unicode、GBK和Big5码等就是编码的值（也就是术语“字符集”），而UTF-8、UTF-16、UTF32之类就是这个值的表现形式（

50.6594

4

0

0

关注作者

收藏

CDA117513

位（bit）、字节（byte）、字符、编码之间的关系

1、位：数据存储的最小单位。每个二进制数字0或者1就是1个位；2、字节： 8个位构成一个字节；即：1 byte (字节)= 8 bit(位)； 1 KB = 1024 B(字节)； 1 MB = 1024 KB; (2^10 B) 1 GB = 1024 MB; (2^20 B) 1 TB = 1024 GB; (2^

28.3195

3

0

0

关注作者

收藏

CDA117513

各编程语言用途及分类

目录：1、常用编程语言汇总及其用途2、编程语言的分类（1）高级语言和低级语言：机器语言和汇编语言 >>>面向计算机硬件（2）编译型语言和解释型语言（相对于高级语言而言） >>> 面向操作系统（3）强类型语言（静态态语言）和弱类型语言（动态语言）正文：1、常用编程语言汇总及其用途C：操作系统、嵌入式、驱动开发C++：图形图像、科研、通信、桌面软件、游戏、游戏服务器C#：W

28.3195

3

0

0

关注作者

收藏

Adams小乙

统计学习——矩阵的秩

矩阵的秩是线性代数中的一个概念。在线性代数中，一个矩阵A的列秩是A的线性独立的纵列的极大数，通常表示为r(A)，rk(A)或rank A。在线性代数中，一个矩阵A的列秩是A的线性独立的纵列的极大数目。类似地，行秩是A的线性无关的横行的极大数目。即如果把矩阵看成一个个行向量或者列向量，秩就是这些行向量或者列向量的秩，也就是极大无关组中所含向量的个数。方阵(行数、列数相等的矩阵)的列秩和行秩总是相等的

37.0937

3

0

0

关注作者

收藏

CDA持证人阿涛哥

HBase是一个高性能、列存储、可伸缩、实时读写的分布式存储系统，同样运行在HDFS之上。与Hive不同的是，HBase能够在数据库上实时运行，而不是跑MapReduce任务，适合进行大数据的实时查询。画像系统中每天在Hive里跑出的结果集数据可同步到HBase数据库，用于线上实时应用的场景。下面介绍几个基本概念：·row key：用来表示唯一一行记录的主键，HBase的数据是按照 row k

38.4598

4

0

0

关注作者

收藏

Adams小乙

python学习——Jupyter notebook快捷操作

Jupyter notebook有两种不同的键盘输入模式。编辑模式允许您将代码或文本输入到一个单元格中，并通过一个绿色边框的单元格来表示命令模式将键盘与笔记本级命令绑定在一起，并通过一个灰框、Jupyter 笔记本有两种不同的键盘输入模式。编辑模式允许您将代码或文本输入到一个单元格中，并通过一个绿色边框的单元格来表示命令模式将键盘与笔记本级命令绑定在一起，并通过一个灰框、左边距蓝色的单元格

17.3026

5

1

0

关注作者

收藏

Adams小乙

统计学习——正态分布

正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的正态分布，记为N(μ，σ2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。由于一般的正态总体其图像不一定关于y轴对称，对于任一正态总体，其取值小于x的概率。只要会用它求正态总体在某个特

83.8588

4

0

0

关注作者

收藏

CDA117513

Python基础：作业2

python作业2.md

95.1404

5

0

0

关注作者

收藏

<1…293031…530>

CDA考试动态

CDA报考指南