ML之FE：数据随机抽样之利用pandas的sample函数对超大样本的数据集进行随机采样，并另存为csv文件 / 开普饭

作者:Ma Sizhou https://blog.csdn.net/weixin_45901519/article/details/112980822 1.Pandas数据结构 2008年WesMc ...

pandas DataFrame.shift()函数可以把数据移动指定的位数 period参数指定移动的步幅,可以为正为负.axis指定移动的轴,1为行,0为列. eg: 有这样一个DataFrame ...

翻译:石头来源:MachineLearningPlus 文末赠送5本书 <Python Web开发从入门到精通> pandas是基于NumPy的一种数据分析工具,在机器学习任务中,我们首 ...

我挺喜欢看B站up主-老师好我叫何同学 , 所以今天就用bsite库采集一下何同学的视频信息及评论数据,每个视频的评论以csv文件存储于data/comments内.bsite库 | 采集B站视频信息 ...

最近迷上了高效处理数据的pandas,其实这个是用来做数据分析的,如果你是做大数据分析和测试的,那么这个是非常的有用的!!但是其实我们平时在做自动化测试的时候,如果涉及到数据的读取和存储,那么而利用p ...

关于Excel数据处理,很多同学可能使用过Pyhton的pandas模块,用它可以轻松地读取和转换Excel数据.但是实际中Excel表格结构可能比较杂乱,数据会分散不同的工作表中,而且在表格中分布很 ...

Kaggle比赛之根据城市自行车共享系统数据预测在某个时间段自行车被租出去的个数一.FE整体设计思路二.FE分步骤处理相关代码 #先把数据读进来 import pandas as pd data ...

ML之FE:利用FE特征工程(单个特征及其与标签关系的可视化)对RentListingInquries(Kaggle竞赛)数据集实现房屋感兴趣程度的多分类预测输出结果 RentListingInqu ...

ML之FE:利用FE特征工程(分析两两数值型特征之间的相关性)对AllstateClaimsSeverity(Kaggle2016竞赛)数据集实现索赔成本值的回归预测输出结果 1.数据集简介 Dat ...

ML之FE:基于LiR/Ridge/Lasso/ElasticNet/AvgModels/RF算法(GSCV) 利用某市房价数据集(特征工程处理)进行房价回归预测输出结果 1.输出基本信息 bj_d ...

ML之MLiR:利用多元线性回归法,从大量数据(csv文件)中提取五个因变量(输入运输任务总里程数.运输次数.三种不同的车型,预测需要花费的小时数)来预测一个自变量输出结果代码设计 from nu ...

ML之FE:对爬取的某平台二手房数据进行数据分析以及特征工程处理对爬取的某平台二手房数据进行数据分析以及特征工程处理 Crawl:利用bs4和requests爬取了国内顶级某房源平台(2020年7月 ...

ML之FE:利用[数据分析+数据处理]算法对国内某平台上海2020年6月份房价数据集[12+1]进行特征工程处理(史上最完整,建议收藏) 相关文章 ML之FE:利用[数据分析+数据处理]算法对国内某平 ...

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