使用dropna()函数去掉NaN的行或列 import pandas as pd import pickle import numpy as np dates = pd.date_range() df = pd.DataFrame(np.arange().reshape((,)), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D']) df.iloc[,]=np.nan df.iloc[,]=np.nan print(df) print(df.dropna(ax…

返回数据中提取数据的方法 比如下面的案例是,取店铺名称 接口返回数据如下: {"Code":0,"Msg":"ok","Data":{"StoreName":"小贝书屋", "StoreLogo":"xkdnewyun/systemfile/images/100e478a75754c6f9237cd25e5874ca1.jpg","Con…

1. tf.nn.embedding_lookup(W, X) W的维度为[len(vocabulary_list), 128], X的维度为[?, 8],组合后的维度为[?, 8, 128] 代码说明一下:即根据每一行X中的一个数,从W中取出对应行的128个数据,比如X[1, 3]个数据是3062,即从W中的第3062行取出128个数据 import numpy as np import tensorflow as tf data = np.array([[2, 1], [3, 4], [5,…

在孩子王实习中做的一个小工作,方便整理数据. 目前这几行代码是实现了一个数据透视表和匹配的功能,但是将做好的结果写入了不同的excel中, 如何实现将结果连续保存到同一个Excel的同一个工作表中?还需要探索. import pandas as pd import numpy as np a = [1601,1602,1603,1604,1605,1606,1607,1608,1609,1610,1611,1612,1701,1702,1703,1704] for i in a: b = str…

shuju = pd.read_excel(filename) loandata = pd.DataFrame(shuju) ncol = (len(loandata.keys())) data = loandata[loandata['时间'].isin(['2016/8/28 8:00'])].index #“时间”是列标,查看2016/8/28 8:00所在的行号…

目录 @(如何从一行数据中切割数据) 例如我要从一行学生信息中分割出学号.姓名.年龄.学历等等 ==主要使用split方法,split方法在API中定义如下:== public String[] split(String regex)根据给定正则表达式的匹配拆分此字符串. 该方法的作用就像是使用给定的表达式和限制参数 0 来调用两参数 split 方法.因此,所得数组中不包括结尾空字符串. 例如,字符串 "boo:and:foo" 使用这些表达式可生成以下结果: Regex 结果 :…

1.首先要确保JSP页面的编码已修改为“utf-8”的字符编码: 2.然后再在jsp页面上添加代码进行设置: 先用getBytes()方法读出数据,然后再new String()方法设置格式为“utf-8”; String str = new String(val.getBytes("content"),"UTF-8");…

import pymongo,urllibimport sysimport timeimport datetimereload(sys)sys.setdefaultencoding('utf8')from pymongo.connection import Connectionfrom datetime import timedeltaimport os connection=pymongo.Connection('127.0.0.1',27017)db = connection.uploadd…

其它课程中的python---5.Pandas处理数据和读取数据 一.总结 一句话总结: 记常用和特例:慢慢慢慢的就熟了,不用太着急,慢慢来 库的使用都很简单:就是库的常用函数就这几个,后面用的时候学都来得及. 面试的时候看什么:产品.资质.潜力.热情 这几个最重要 python怎么学习:先学大纲,学主干,枝叶等用的时候再去学,这样很快 1.Pandas数据结构有哪些? Series:数组与标签 Dataframe:表格型数据结构 ◆Series -数组与标签 -可以通过标签选取数据 -定长的有…

相关性过滤 方差挑选完毕之后,我们就要考虑下一个问题:相关性了. 我们希望选出与标签相关且有意义的特征,因为这样的特征能够为我们提供大量信息.如果特征与标签无关,那只会白白浪费我们的计算内存,可能还会给模型带来噪音.在sklearn当中,我们有三种常用的方法来评判特征与标签之间的相关性:卡方,F检验,互信息. 3 卡方过滤 卡方过滤是专门针对离散型标签(即分类问题)的相关性过滤.卡方检验类feature_selection.chi2计算每个非负特征和标签之间的卡方统计量,并依照卡方统计量由高到低…