(&，|）和（and，or）是两组比较相似的运算符，用在“与”/ “或”上，在用法上有些许区别。（&，|）和（and，or）是用来比较两组变量的，格式基本上是：如果a, b是逻辑变量， 则两类的用法基本一致:值得提及的是在DataFrame的切片过程，要注意逻辑变量的使用，需要求得满足多个逻辑条件的数据时，要使用& 和|，在某些条件下用and/ or会报错‘ValueError: The trut
shauna570392
2021-04-21
这里IQR指的是四分位距，如果我们把数据集当成是服从正态分布的数据集,那么上下边缘的计算公式中的系数取1.5倍四分位距时,上边缘与下边缘这段区间的概率分布为99.3%,也就是说只有1%的数可能会落在这个区间之外,是非常小的概率, 如果出现了这种情况,我们就可以认为这个数据的出现是会伴随着某些问题的出现，也就是为什么在这个区间之外的点我们称为异常点。
shauna570392
2021-04-21
这个是根据自己的需求，如果在自定义函数的时候，想要为一个定义在函数外的变量赋值或者修改全局变量的取值，那么你就得告诉Python这个变量名不是局部的，而是全局的。我们使用global语句完成这一功能。没有global语句，是不可能为定义在函数外的变量赋值的。比如这里想修改函数外部的变量a，所以进行了global声明
shauna570392
2021-04-21
Pandas提供了一些索引器（indexer）属性作为取值的方法。from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShellInteractiveShell.ast_node_interactivity = "all" #设置全部行输出import pandas as pddata = pd.Series(['a','b','c'],ind
shauna570392
2020-10-27
1、用井号注释#2、快捷键 ctrl+？ 整行注释，用的时候要注意如果不需要整行都变成注释，在需要的注释前面加#就可以3、使用三引号多行注释
shauna570392
2020-10-27
这是因为在实例化类的时候需要加上括号，否则变成赋值了。因为这里实际上是把变量Cook赋值给了cook1和cook2 ，二者值相同，指向内存的地址相同，所以查看id地址是相同的应该按如下方法实例化：
shauna570392
2020-10-27
在Python中，类的方法与普通的函数有一个特别的区别——它们必须有一个额外的第一个参数名称，但是在调用这个方法的时候你不为这个参数赋值，Python会提供这个值。这个特别的变量指对象本身，按照惯例它的名称是self。self是类方法的一个位置参数，它就是类的实例对象自己，比如当实例调用方法时： instance = X() instance.f('a', 'b') 等同于： X.f(instan
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2020-10-27
any()其实any函数非常简单：判断一个tuple或者list是否全为空，0，False。如果全为空，0，False，则返回False；如果不全为空，则返回True。all()all函数正好和any相反：判断一个tuple或者list是否全为不为空，0，False。如果全不为空，则返回True；否则返回False。这里需要注意的是，空tuple和空list的返回值是Truepython中
shauna570392
2020-10-15
在Python语言中除了可以用def语句定义函数外，还可以使用匿名函数lambda。lambda 函数是一种快速定义单行的最小函数。有时我们需要一个函数，又不想动脑筋去想名字，就可以使用匿名函数。Python中Lambda函数定义的语法如下：lambda [parameter_list]: expression关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的parameter_list表示函数参数。匿名
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2020-10-15
1. 估算(estimation)。最简单的办法就是用某个变量的样本均值、中位数或众数代替无效值和缺失值。这种办法简单，但没有充分考虑数据中已有的信息，误差可能较大。另一种办法就是根据调查对象对其他问题的答案，通过变量之间的相关分析或逻辑推论进行估计。例如，某一产品的拥有情况可能与家庭收入有关，可以根据调查对象的家庭收入推算拥有这一产品的可能性。2. 整例删除(casewise deletion)
shauna570392
2020-10-15
一、SSE(误差平方和)计算公式如下：同样的数据集的情况下，SSE越小，误差越小，模型效果越好缺点：SSE数值大小本身没有意义，随着样本增加，SSE必然增加，也就是说，不同的数据集的情况下，SSE比较没有意义二、R-square(决定系数)数学理解： 分母理解为原始数据的离散程度，分子为预测数据和原始数据的误差，二者相除可以消除原始数据离散程度的影响其实“决定系数”是通过数据的变化来表征一
shauna570392
2020-10-15
一、*args的使用方法 *args 用来将参数打包成tuple给函数体调用 def args_test(x, y, *args): print(x, y, args)args_test(1,2,3,4,5)1 2 (3, 4, 5)二、**kwargs的使用方法 **kwargs 打包关键字参数成dict给函数体调用 def kwargs_test(**kwar
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2020-10-15
可以看下详细信息是如何报错的，并确定是在连接什么软件出现的问题如果是连mysql数据库，要确保mysql的服务是在运行中的，可以在任务管理器，服务中找到mysql80并运行
shauna570392
2020-10-14
在jupyter notebook里先要显示如上图所示的目录需要安装目录插件，具体安装方式如下（在anaconda prompt里运行如下代码）：第一步：更新pip python -m pip install --upgrade pip第二步：更新Jupyter pip install --upgrade jupyter第三步：安装 jupyter_contrib_nbextensions pip
shauna570392
2020-10-13
报错timed out，是因为访问超时，可以加上国内镜像源进行安装如：第一步：更新pippython -m pip install --upgrade pip -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple第二步：更新Jupyter pip install --upgrade jupyter -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu
shauna570392
2020-10-13
一、位置参数：在函数定义阶段，按照从左到右的顺序定义的形参，称为位置形参特点：但凡是按照位置定义的形参。都必须被传值，多一个不行，少一个也不行 def foo (x,y): print('x:',x) print('y:',y)foo(1,2)输出x: 1y: 2 位置参数：在函数调用阶段，按照从左到右的顺序定义的形参，称为位置实参特点：按照位置为对应的形参依次传值 二、关键字实参：在
shauna570392
2020-10-12
是不支持的power bi主要支持以下方式获取数据，如果电脑使用的wps，可以把数据转换成支持打开的文件类型（.xlsx或.txt），再导入
shauna570392
2020-10-10
