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雯子哦呀呀

Python数据清洗第一天笔记

7.20笔记Numpy 是 Python 的一个科学计算包，包含了多维数组以及多维数组的操作。为什么Python适合做数据分析?---》因为Python有一个完善的生态环境为什么先学numpy？--》因为pandas是基于numpy进行开发的,Numpy中最重要的一个对象就是ndarray np.array() 就相当于我们学习过的list,int,str等等,将其他的数据类型转换为ndarray

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zengweiak47

pandas是基于numpy去进行开发的.numpy数学运算:开发一个算法,写一个算法,做一些数学运算,实现一些公式.每个array只能装一种数据类型传递的数据包含小数和整数,自动转换为小数向上转换(字符串高于浮点型高于整数)改变数据类型a.astype("需改变的数据类型")矢量,向量:既有大小又有方向的一个变量np.nan为空值(浮点型),np.inf为无穷大random.randn(

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姚慧扬

ndarray的一些注意事项

非常重要# 每一个坐标轴 axis 都有一个编号# 从外层到内层编号, 0, 1, 2 axis=0 axis = 1 axis=2# 从内层到外层进行编号 -1, -2, -3 axis = -1, axis = -2 , axis = -3# axis = 0 , axis = -3 是一个轴# axis = 1, axis=-2 是一个轴# axis = 2 axis =

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赵娜0418

怎么修改Jupyter notebook的默认路径？

先看一下Jupyter notebook的默认界面：1. 首先要找到配置文件位置。在开始菜单里找到并打开Anaconda Prompt，输入如下命令，然后执行。jupyter notebook --generate-config2. 打开上一步生成的配置文件:C:\Users\Administrator\.jupyter\jupyter_notebook_config.py实际上，C:\Users

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赵娜0418

python如何添加环境变量？

2、1、点击我的电脑，选择属性2、选择高级系统设置3、点击右下角的环境变量4、在用户环境变量中选择path，点击编辑5、将C:\ProgramData\Anaconda2\Scripts加入环境变量，看个人安装路径不同需要自己调整6、然后一直点确定即添加成功7、此时我们右键打开命令窗口，输入conda --version即可看到版本信息

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赵娜0418

Jupyter notebook报“Jupyter”不是内部命令也不是外部命令的错误

【环境】win10【解决】首先要安装python3，其次按以下步骤排查：1，没有安装jupyter notebook，安装它：python3 -m pip install --upgrade pippython3 -m pip install jupyter2，安装了jupyter notebook，但是没有添加到系统path，添加一下：控制面板-系统和安全-系统-高级系统设置-环境变量-在用户变

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liting李

CHAR和VARCHAR的区别？

1）char的长度是不可变的，用空格填充到指定长度大小，而varchar的长度是可变的。2）char的存取数度还是要比varchar要快得多3）char的存储方式是：对英文字符（ASCII）占用1个字节，对一个汉字占用两个字节。varchar的存储方式是：对每个英文字符占用2个字节，汉字也占用2个字节。

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肖宁21

销售漏斗模型

销售漏斗模型关系型销售业务中最有效的销售管理方法，它是将销售业务与数据分析完美结合的产物1.先将发现潜在商业机会开始到现金回收为止的整个销售过程分为不同销售阶段2. 再对每一个销售阶段进行有针对性的细致管理3. 最终达到及早发现并回避潜在商机风险的目的※ 销售漏斗管理的本质是对销售过程的风险控制，成功的跨国企业都在使用的销售漏斗管理方法，比如华为的销售漏斗叫L2C（Leads to C

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132****7268

1、MySQL运行1）全文运行：直接点击第一个闪电2）单行运行：选中需要运行的一行，点击第一个闪电；光标放在需要运行一行的任意位置，点击第二个闪电，或直接快捷键：Ctrl+Enter2、自动增长只能与主键结合起来使用3、外键可以为空，但在主表中找不到与之对应的主键时（没有硬性要求是主键，一般工作情况下选择主键），会触发外键约束

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于家崎

数据分析PowerBI销售漏斗管理模型（一）

销售管理分析：销售漏斗管理模型概念介绍销售运营与数据分析：数据驱动销售运营业务，实现销售利润最大化为目。1.了解及把握过去及现在的销售情况2.可视化呈现销售数据趋势3.迅速把握与战略相关重要KPI指标情况4.为制定应对决策提供客观数据依据5.提前预测销售趋势走向6.检验过往销售策略的得失销售管理分析的重要性：对于销售人员：1.改善销售行为、预测业务达成率、管理商机进度2.提前掌握风险商机，及时制

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cxm272965

Python可视化库——Matplotlib和Seaborn库

数据可视化库——Matplotlibimport matplotlib.pyplot as plt1默认可视化操作plt.plot()：画图plt.show()：显示设置参数plt.xticks(rotation)：变量名倾斜plt.xlable(‘变量名’)：x轴名称plt.ylabel(‘变量名’)：y轴名称plt.title()：标题名称子图fig=plt.figure()：指定默认画图空间

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cxm272965

深入浅出之dtype( )和astype( )函数

NumPy最重要的一个特点就是其N维数组对象（即ndarray），该对象是一个快速而灵活的大数据集容器。你可以利用这种数组对整块数据执行一些数学运算，ndarray是一个通用的同构数据多维容器，也就是说，其中的所有元素必须是相同类型的。1. 属性dtype用于说明数组中的数据类型的对象2. 函数dtype( )作用：结构化数组类型并加以使用语法：numpy.dtype(object, alig

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cxm272965

python解决pandas处理缺失值为空字符串

pandas来做csv的缺失值处理时候发现奇怪BUG，就是excel打开csv文件，明明有的格子没有任何东西，当然，我就想到用pandas的dropna()或者fillna()来处理缺失值。但是pandas读取csv文件后发现那个空的地方isnull()竟然是false，就是说那个地方有东西。。。后来经过排查发现看似什么都没有的地方有空字符串，故pandas认为那儿不是缺失值，所以就不能用drop

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cxm272965

pandas删除某一列的方法

删除sub_grade_列，输入del df['sub_grade_x'] 方法二：采用drop方法，有下面三种等价的表达式：1. df= df.drop('column_name', 1)输入:df,drop('num',axix=1),不改变内存，及输入df的时候，它还是显示原数据 2. df.drop('column_name',axis=1, inplace=True)输入:df.dr

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cxm272965

matplotlib画图和 seaborn画图的对比

#__author__ = 'Administrator'#coding:utf-8import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsdata=pd.read_csv("./dataset/test.csv")#在matplotlib中的画直方图plt.figure()plt.hist(data["Age"

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cxm272965

关于数据清洗工作的理解

数据清洗是做什么的，为什么要进行数据清洗工作，什么样的数据叫脏数据，脏数据如何进行数据的处理数据清洗(Data cleaning)– 对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。数据清洗从名字上也看的出就是把"脏"的"洗掉"，指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数

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fuli2020

#基本设置#安装seabornpip install seaborn#创建正弦函数def sinplot(flip=1): x = np.linspace(0, 14, 100) for i in range(1, 7): plt.plot(x, np.sin(x + i * .5) * (7- i) * flip) fig = plt.figure(fig

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cxm272965

几个SQL在线刷题的网站

https://sqlzoo.net/ SQLZOO的教程框架由浅入深，非常推荐给初学者http://xuesql.cn/ 如果你因为上面介绍的SQLZOO可以因为语言问题而劝退，那就推荐你一下中文的网站吧——XUESQL。他页面的上部分是教程手册，下部分是在线练习。写完SQL直接回车就是提交，如果正确会自动进入下一题。另外还有一个加分项，它有自己配套的B站视频（同样免费）https://www.

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cxm272965

开窗函数和普通聚合函数的区别

mysql> create table order_tab(order_id int,user_no varchar(3),amount int,create_date date);mysql> insert into order_tab values -> (1,'001',100,'2019-01-01'), -> (2,'001',300,'2019-01-02'), ->

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haoyumeng

全0阵np.zeros((3, 5), dtype=int) （形状，数据类型）全1阵np.ones((3, 3, 3), dtype="int32") （形状，数据类型）单位阵np.eye(3, dtype=int) （行列数，数据类型）对角阵np.diag([1, 5, 300, 444, 44, 666, 77]) 对角的数值设置具体的值阵np.

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