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多重共线性怎么处理？

vif值太高就直接删了，再建模？还是看特征值？3、相关系数太低，还有研究的意义吗？aa答案解析：1. 建议改用逐步回归法选择自变量，因为无论从VIF，容差值和特征值来看，简单采用Enter法强制输入的回归方程存在严重的多重共线性；2. 用逐步回归后效果还不理想，可用岭回归调整模型

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round函数常见用法示例

复制下表中的示例数据，然后将其粘贴进新的 Excel 工作表的 A1 单元格中。要使公式显示结果，请选中它们，按 F2，然后按 Enter。如果需要，可调整列宽以查看所有数据。a

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Pandas读取excel 日期格式

使用Pandas分析一个excel的数据，里面有excel日期字段date，存储的值如2018/12/31这样的格式，使用pd.read_excel读取所有excel数据，由于表中的值都是人为录入，为避免潜在的读取错误，特意设置了read_excel的coverters={'date':str}，但是最终 dataframe 输出的日期却是：“2018-12-31 00:00:00”这样的值

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ROUND 函数将数字四舍五入到指定的位数。例如，如果单元格 A1 包含 23.7825，而且您想要将此数值舍入到两个小数位数，可以使用以下公式：=ROUND(A1, 2)此函数的结果为 23.78。

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mod函数使用技巧

mod函数使用技巧一、两个异号整数求余1.函数值符号规律(余数的符号) mod(负,正)=正 mod(正,负)=负结论：两个整数求余时，其值的符号为除数的符号。2.取值规律先将两个整数看作是正数，再作除法运算①能整除时，其值为0 （或没有显示）②不能整除时，其值=除数×(整商 1)-被除数例：mod(36,-10)=-4 即：36除以10的整数商为3，加1后为4；其与除数之积为4

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mod()函数的语法

语法：MOD(number,divisor)参数：Number 为被除数。Divisor 为除数。如果 divisor 为零，函数 MOD 返回错误值 #DIV/0!。示例：MOD(3, 2) 等于 1MOD(-3, 2) 等于1(与后面的数的符号相同）MOD(3, -2) 等于 -1（与后面数的符号相同）MOD(-3, -2) 等于 -1

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mod函数功能是什么？

excel中的mod函数是用来干什么的？答：mod函数是一个求余函数，其格式为： mod(nExp1,nExp2)，即是两个数值表达式作除法运算后的余数。那么：两个同号整数求余与你所知的两个正数求余完全一样(即两个负整数与两个正整数的算法一样)，即两数取余后返回两数相除的余数。

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绝对引用、相对引用和混合引用之间的区别

绝对引用、相对引用和混合引用之间的区别相对引用公式中的相对单元格引用（如 A1）是基于包含公式和单元格引用的单元格的相对位置。如果公式所在单元格的位置改变，引用也随之改变。如果多行或多列地复制或填充公式，引用会自动调整。默认情况下，新公式使用相对引用。例如，如果将单元格 B2 中的相对引用复制或填充到单元格 B3，将自动从 =A1 调整到 =A2。复制的公式具有相对引用

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詹惠儿

对Float的输入进行类型转换

对Float的输入进行类型转换：要将输入转换为float，以下代码将会运行。# input num1 = float(input()) num2 = float(input()) # printing the sum in float print(num1 num2)

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如何对Integer的输入进行类型转换

对Integer的输入进行类型转换：可能存在需要来自用户/控制台的整数输入的条件，以下代码从控制台获取两个输入（整数/浮点数）并将它们转换为整数然后打印总和。# input num1 = int(input()) num2 = int(input()) # printing the sum in integer print(num1 num2)

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有哪些组织使用Python

使用Python的组织：1）谷歌（谷歌蜘蛛和搜索引擎的组件）2）雅虎（地图）3）YouTube4）Mozilla5）Dropbox6）微软7）思科8）Spotify9）Quora

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python有哪些应用

应用：1）基于GUI的桌面应用程序（游戏，科学应用程序）2）Web框架和应用程序3）企业和业务应用程序4）操作系统5）语言开发6）原型设计

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詹惠儿

python有哪些优点

优点：1）第三方模块的存在2）广泛的支持库（NumPy用于数值计算，Pandas用于数据分析等）3）开源和社区开发4）易于学习5）用户友好的数据结构6）高级别语言7）动态类型语言（无需根据分配的值提及数据类型，它采用数据类型）8）面向对象语言9）便携式和交互式10）跨操作系统可移植

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python如何对语句声明

声明用于执行的源代码中编写的指令称为语句。Python编程语言中有不同类型的语句，如Assignment语句，条件语句，循环语句等。这些都有助于用户获得所需的输出。例如，n = 50是赋值语句。多行语句： Python中的语句可以使用括号（），大括号{}，方括号[]，分号（;），连续字符斜杠（\）扩展到一行或多行。当程序员需要进行长时间的计算并且无法将他的语句放入一行时，可以使用这些字符。示

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mysql删除数据的区别在哪里？

1、drop table tb drop将表格直接删除，没有办法找回2、truncate (table) tb 删除表中的所有数据，不能与where一起使用3、delete from tb (where) 删除表中的数据(可制定某一行)

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使用pyecahrts画地图的时候无报错无显示

如下代码，画的是广东地图，代码正常没有报错，但是没有图片、from pyecharts import Map value = [155,10,66,78]attr = ['汕头市','汕尾市','揭阳市','肇庆市'] map = Map('广东地图示例',width = 1200,height = 600) map.add('',attr,value ,maptype

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詹惠儿

使用Pandas导入数据的步骤

第一步是读取数据。数据存储为逗号分隔值或csv文件，其中每行由新行分隔，每列由逗号（，）分隔。为了能够使用Python中的数据，需要将csv文件读入Pandas DataFrame。DataFrame是一种表示和使用表格数据的方法。表格数据有行和列，就像这个csv文件一样（点击下载）。# Import the pandas library, renamed as pd import pan

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詹惠儿

使用Groupby函数聚合数据

Groupby方法（聚合）：groupby方法允许我们基于任何行或列将数据组合在一起，因此我们可以进一步应用聚合函数来分析我们的数据。使用mapper（dict或key函数，将给定函数应用于组，将结果作为系列返回）或通过一系列列的组系列。考虑这是由以下代码生成的DataFrame：import pandas as pd import numpy as np # create Dat

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pandas如何填充缺失值

填充缺失值：现在，使用数据的均值或模式替换任何NaN值fillna，可以根据需要替换特定列甚至整个DataFrame中的所有NaN值。import numpy as np import pandas as pd # Create a DataFrame dframe = pd.DataFrame({'Geeks': [23, 24, 22], 'For': [10, 12

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詹惠儿

pandas如何处理丢失的数据

删除丢失的数据：考虑这是由以下代码生成的DataFrame：aimport pandas as pd # Create a DataFrame dframe = pd.DataFrame({'Geeks': [23, 24, 22], 'For': [10, 12, np.nan], 'geeks': [0, np.nan, np.nan]}, co

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