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詹惠儿

Python报错：AttributeError: 'float' object has no attribute 'lower'

问：Python报错：AttributeError: 'float' object has no attribute 'lower'答：出现以上报错是因为数据中存在的缺失值np.nan属于float类型，float型数据不支持lower()方法，所以会报'float' object has no attribute 'lower'错误，可以通过Pandas的str属性解决此问题，使用str属性会自

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詹惠儿

为什么用replace()不是替换为None，而是10？

问：为什么用replace()不是替换为None，而是10？答：这是因为在place()中当传入的toplace参数为标量，value参数为None时，默认将查找到的值替换为该值上一位置上的值，这里查找的值是‘a’，其上一位置上的值是10，因此将“a”替换为10，如果需要替换为“a”替换为None，可通过字典传入，代码如下所示：

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dulinlin@cda

Jupyter notebook一次打印多个结果

在开始运行from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShellInteractiveShell.ast_node_interactivity='all'

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詹惠儿

SVM分类器的AUC值太低怎么办？

问：SVM分类器的AUC值太低怎么办？答：可以用 grid search 找到合适的 kernel，以及它们的 gamma，C 等参数，再去拟合数据

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詹惠儿

SVC的C范围一般是在什么区间啊

问：SVC的C范围一般是在什么区间啊答：默认值1一般来说就是一个合理的参数。如果模型效果准确度不高，可以相应增大c，如果过拟合较为严重，则相应减少c。也可以通过网格搜索对c进行调整，范围不定，最小0.01，上限的话可以设置一个较大的数字，比如20，然后通过学习曲线进一步细化

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詹惠儿

pandas中什么情况下使用DatetimeIndex做索引？

问：pandas中什么情况下使用DatetimeIndex做索引？答：当需要根据时间序列来对数据进行筛选或者整合时，将DatetimeIndex设置为DataFrame的索引，可以快速对时间序列的数据进行操作，示例如下：快速查看上面表中2020年2月的数据：快速查看指定日期区间的数据：

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詹惠儿

pd.bdate_range()和pd.date_range()有什么区别？

问：pd.bdate_range()和pd.date_range()有什么区别？答：pd.bdate_range()用法与pd.bate_range()类似，区别在于date_range 默认使用的频率是日历日，而 bdate_range 默认使用的频率是营业日，但是需要注意的是，pd.bdate_range()不设置freq='D'会默认设置freq='B'，日期间隔会跳过周六日。但是日期频率如

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詹惠儿

pd.date_range()的freq参数是什么意思？

问：pd.date_range()的freq参数是什么意思？答：pd.date_range()的freq参数表示日期的偏移量，取值为string(例如“5H”)，或者DateOffset，默认为'D'，也就是日历上的“日”(包含周末)，示例如下：

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詹惠儿

pandas中怎么快速生成时间序列的数据？

问：pandas中怎么快速生成时间序列的数据？答：可以借助pandas中的daterange()方法实现，其用法如下：pd.date_range(start, end, freq)其中start/end表示开始/结束时间，参数可以是 datetime 库中的 datetime 对象，也可以是字符串；freq：时间频率， 'Y'表示年， ‘M’表示月， ‘D’表示天， ‘H’表示小时， ‘Min’表

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ermutuxia

SyntaxError: invalid token

我想用eval函数查看变量periods_6_lend_month2020-03-01_30_的值用eval函数的时候提示非法标识，如下：eval("periods_6_lend_month2020-03-01_30_")Traceback (most recent call last): File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\IPyt

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詹惠儿

IBCF的计算步骤不太理解

问：推荐系统案例中根据商品4的相似向量，可以找出它的两个邻居为商品3和商品6，但是用户1并没有对商品3和6进行评分，因此无法得出用户1对商品4的推荐指数，那这个推荐指数为3怎么来的呢。答：你这里弄混了协同过滤的两种算法的步骤，基于用户的是先找邻居，再根据邻居的喜好来推荐；基于物品的是先找用户购买过的商品，再根据购买的商品的相似商品计算推荐指数，所以UBCF的侧重点是维护相似群体的爱好；而IBCF的

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詹惠儿

对数据进行预处理时，如果要做归一化处理，是先进行归一化处理，再划分数据集吗？

问：对数据进行预处理时，如果要做归一化处理，是先进行归一化处理，再划分数据集吗？答：先进行训练集和测试集的拆分, 然后才能进行归一化，原因是因为测试集是为了评估模型的在未知数据中的表现情况, 归一化的过程, 也是我们建模中的一步, 如果说将测试集也放到归一化模型的训练过程当中, 那么就等于说我们的模型接触到了测试集的信息，这种情况称为数据泄露, 在建模过程当中是不允许的.

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詹惠儿

绘制学习曲线时，i一般取值为多少呢？

问：请问绘制学习曲线时，i一般取值为多少呢？答：这个i没有固定的值: 具体要看数据集的个数, 例如100个样本和100万个样本, 适合的值是不同的；100万个数据时，i取100是合理的，但是放在样本为100的数据中就不合理了这是一个试探的过程, 可以直接取的范围大一些, 但是消耗的计算时间就会变长.可以取少一点, 再看一下数据波动走势, 进行改变

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詹惠儿

python报importerror错误是什么原因？

问：python报importerror错误是什么原因？答：常见的importerror报错一般有两种，第一种报错信息为 ModuleNotFoundError: No module named 'XXX'，这种报错大多数是由于调用的包未安装或者安装的包已损坏引起，可以通过安装或者重装该包解决此问题；第二种报错为ImportError DLL load failed，这种报错可能是由于已安装的包损

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ermutuxia

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any()

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().在对数据框进行布尔索引的时候，出现下面的错误提示In [14]: tab_all_timepoint[(tab_all_timepoint["loan_id"]==683756975054

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dulinlin@cda

jupyter lab 代码提示插件

pip install jupyter-lspconda install -c conda-forge nodejsjupyter labextension install @krassowski/jupyterlab-lsp 打开jupyter lab，可以看到代码提示

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dulinlin@cda

conda install 换源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/conda config --add channels http

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詹惠儿

pandas读取数据时的index_col='Unnamed: 0'是什么意思？

问：pandas读取数据时的index_col='Unnamed: 0'是什么意思？答：这里的index_col='Unnamed: 0'表示指定第0列为dataframe的索引，由于pandas在导出数据时自动将默认的索引列一起导出，因此在用pandas读取该数据时，如果不添加index_col='Unnamed: 0'，读取的数据会多出一列Unnamed: 0。。

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我头发乱了

用pyecharts.charts绘制 RFM雷达图

RFM雷达图如下：

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我头发乱了

用pyecharts.charts绘制漏斗转化图

漏斗转化图如下：

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