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马敏11
Pandas 对DataFrame的缺失值NA值处理4种方法总结
数据清洗是一项复杂且繁琐的工作，有人说一个分析项目80%的时间都是在清洗数据数据清洗的目的有两个，第一是通过清洗让数据可用。第二是让数据变的更适合进行后续的分析工作。换句话说就是有”脏”数据要洗，干净的数据也要洗目录1. 相关函数2. 删除缺失值：dropna函数3. 替换缺失值：fillna函数4. 判断缺失值：isna函数5. 判断缺失值：notna函数1. 相关函数删除缺失值：df.drop
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9047_1575431266
mysql数据库的增删改查
数据库基本操作：增删改查#DML语言/*数据操作语言：插入：insert修改：update删除：delete*/1.增插入语句的方式一表已经存在啦，我们需要往里面插入数据/*语法：insert into 表名(列名,…) values(值1,…);*/先看下原始表格#1.插入的值的类型要与列的类型一致或兼容INSERT INTO beauty(id,NAME,sex,borndate,phone,
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田先生1
这个PowerBI控件，下载数据太方便了
PowerBI报表发布到PowerBI服务，以及发布到web以后，报表中的数据并不能轻易导出，今天给大家推荐一个自定义视觉对象：paradown，专门用于发布后的报表数据下载。这个视觉对象是paradigmbi开发的，现在还没有在AppSource中上架，所以只能通过从文件导入的方式加载。关于该控件的pbiviz文件，下载方式见文末。下面简单看一下这个控件如何使用的，以及它的效果。该控件只有一个字
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zhongxn
卡方分箱
分箱的原因：1、模型稳定：在一般情况下建立分类模型是，需要对连续变量进行离散化，离散后的特征能够去除噪声，对异常值不再敏感，使得模型可以更加的稳定。2、简化模型：降低样本中的个别信息对模型的影响，降低过拟合的风险。分箱的目的：1、离散特征的增加和减少很容易，易于模型的快速迭代。2、稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易扩展。3、列表内容离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性。【离散化后
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zhongxn
卡方分箱
分箱的原因：1、模型稳定：在一般情况下建立分类模型是，需要对连续变量进行离散化，离散后的特征能够去除噪声，对异常值不再敏感，使得模型可以更加的稳定。2、简化模型：降低样本中的个别信息对模型的影响，降低过拟合的风险。分箱的目的：1、离散特征的增加和减少很容易，易于模型的快速迭代。2、稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易扩展。3、列表内容离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性。【离散化后
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-黄纬
部分SQL报错代码
1140 改变系统供电状态的尝试被另一应用程序或驱动程序否决。 1141 系统 BIOS 改变系统供电状态的尝试失败。 1142 试图在一文件上创建超过系统允许数额的链接。 1150 指定程序要求更新的 Windows 版本。 1151 指定程序不是 Windows 或 MS-DOS 程序。 1152 只能启动该指定程序的一个实例。 1153 该指定程序适用于旧的 Windows 版本。 1154
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卫明真
R语言向量的运算 下
数值型向量的运算 向量可以用于算术表达式中，操作是按照向量中的元素一个一个进行的.同一个表达式中的向量并不需要具有相同的长度, 如果它们的长度不同,表达式的结果是一个与表达式中最长向量有相同长度的向量, 表达式中较短的向量会根据它的长度被重复使用若干次(不一定是整数次)，直到与长度最长的向量相匹配, 而常数将被不断重复 — 这一规则称为循环法则(recycling rule). 例如, 命令> x
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卫明真
R语言向量的建立 中
逻辑型向量的建立 与数值型向量相同，R允许对逻辑向量进行操作. 一个逻辑向量的值可以 是TRUE, FALSE和NA. 前两个通常简写为T和F2 . 逻辑向量是由条件给出的. 譬如> x temp 13> temp[1] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE temp为一个与x长度相同，元素根据是否
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k_0711
数字类型
小学学习数学时我们知道，一个数可以是整数、可以是小数。上了高中经过了更深入的学习我们知道数系还扩展到了复数。python提供的数字类型和数学中的数字类型相近，只不过我们把小数换了个名字叫做浮点数，下面我们来逐步讲解整数、浮点数、复数。整数整数类型一共有四种进制表示：十进制、八进制、二进制、十六进制。例如：67(十进制) 0b11101(二进制) 0o76535(八进制) 0X89(十六进制)默认情
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k_0711
数字类型
小学学习数学时我们知道，一个数可以是整数、可以是小数。上了高中经过了更深入的学习我们知道数系还扩展到了复数。python提供的数字类型和数学中的数字类型相近，只不过我们把小数换了个名字叫做浮点数，下面我们来逐步讲解整数、浮点数、复数。整数整数类型一共有四种进制表示：十进制、八进制、二进制、十六进制。例如：67(十进制) 0b11101(二进制) 0o76535(八进制) 0X89(十六进制)默认情
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CDA持证人阿涛哥
数据分析10步骤
数据分析10步骤：一、需求二、算法三、归因：四、描述五、预分析：1，缺失值,2，异常值,3，共线性,4，特征选择,5，过拟合,6，变量变换,7，分箱化六、建模： 七、修正：与预分析对应，7个方面八、评估：九、模型的应用十、统计和可视化
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fuli2020
梯度下降算法
梯度向量的方向一直是损失函数增长的方向梯度向量的值是损失函数增长的趋势离最低点越远，增长的趋势就越大，计算出来的梯度的值就越大多元状态梯度下降的损失函数多元状态梯度下降更新函数三种梯度下降算法 批量梯度下降具体做法就是在更新参数时使用所有的样本来进行更新，也就是说X和Y用的就是整个数据集随机梯度下降和批量梯度下降法原理类似，区别在仅仅选取一个样本j来求梯度，对应的更新公式是：对数据量的大小来说1
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卫明真
R语言中向量的建立
向量的建立 数值型向量的建立统计分析中最为常用的是数值型的向量, 它们可用下面的四种函数建立:1) seq( )或“:” # 若向量(序列)具有较为简单的规律2) rep( )# 若向量(序列)具有较为复杂的规律3) c( ) # 若向量(序列)没有什么规律4) scan( ) # 通过键盘逐个输入例子> 1:10[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 910 > 1:10-1[1] 0 1 2
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卫明真
数据库与数据仓库的区别
数据仓库（Data Warehouse） 是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、稳定 的（Non-Volatile）、反映历史变化的（Time Variant）数据集合，用于支持管理决策。面向主题：数据仓库侧重于数据分析工作，所以数据仓库中的数据是按照一定的主题进行组织和存 储。集成：对原有分散的数据库数据经过系统加工、整理，消除源数据中的不一致
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隋东芝
AttributeError: ‘dict_items‘ object has no attribute ‘copy‘解决方法
AttributeError: ‘dict_items‘ object has no attribute ‘copy‘解决方法：python3.0 xgboost参数配置需要把plst = params.items()修改为plst = list(params.items())
30.1300
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liting李
在统计学中为什么要对变量取对数？
取对数可以将大于中位数的值按一定比例缩小,从而形成正态分布的数据。1.研究的自变量数量级不一致时，取对数可消除这种数量级相差很大的情况。2.取对数可以消除异方差。3.取对数可以使非线性的变量关系转化为线性关系，更方便做参数估计。
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liting李
数据分析流程
1.数据分析流程：确定数据分析的目的——》获取数据——》清洗数据——》探索数据——》建模分析——》结果交流2.数据清洗流程：数据的读写——》数据的探索与描述——》数据简单处理——》重复值的处理——》缺失值的处理——》异常值的处理——》文本字符串的处理——》时间格式序列的处理，其中后面的五个部分先后顺序数据的读写：(1) pd.read_csv('文件路径'）（2）pd.read_excel('文件
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s1223452840
pandas中loc和iloc的区别?
loc和iloc的区别，这两个有点容易混淆,因此需要特殊方式来加强记忆总结：1. loc使用范围比iloc更广更实用，loc可以使用切片、名称(index,columns)、也可以切片和名称混合使用；但是loc不能使用不存在的索引来充当切片取值,像-12. iloc只能用整数来取数推荐使用lociloc: i可以看着int,因此iloc就是用数字(int)来取数据的.iloc使用情况： 使用整数通
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shauna570392
这样写if函数为啥不对呀？
if函数的条件判断不支持这样的形式，做if条件判断，后面圈出来的地方条件写为D3>=80,D3>=70,D3>=60
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永洪科技
群体免疫需要至少100亿剂疫苗！数字解读全球新冠疫苗最新研发情况
在全球疫情不断爆发的阴影下，疫苗成了对抗新冠病毒的最后武器。在新冠疫苗研发上，中、美、俄走在前列，而近期俄罗斯的率先注册，加速了全球新冠疫苗的争夺竞速！关于新冠疫苗大家有很多疑问，现在进度如何？究竟谁能抢先研发疫苗？全球疫苗够用吗？今天我们就来盘点一下全球疫苗研发进度。疫苗什么时候能上市？价格如何？我们通过数据分析来了解。1.中美俄印疫苗竞争激烈，俄罗斯抢先成为首个注册新冠疫苗国家截至7月24日，
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