其实,写文章真的挺难的 每天抽点时间,写写文采飘逸的文章 坚持个几年,成为称霸一方的大佬 坚持就会成功吧~ 最近碰到瓶颈了, 一直找不到好的运营公众号的方式(好想有人指导唉~,对了,橡皮擦有个100多人的小qun,缺划水,话痨管理...) 谁有啥经验呢 给评论两句,帮橡皮擦指个鹿 嘿嘿哈嘿~ 上一篇,我们捣鼓了一下dataframe计算类的函数 这一篇, 我要开始给你嘚啵一下分组与排序了 这两个函数分类 你一定要学会,学会了 就深得pandas精髓了 先说排序 英文sorted 好了,说完了,其…

各大公司广泛使用的在线学习算法FTRL详解 现在做在线学习和CTR常常会用到逻辑回归( Logistic Regression),而传统的批量(batch)算法无法有效地处理超大规模的数据集和在线数据流,google先后三年时间(2010年-2013年)从理论研究到实际工程化实现的FTRL(Follow-the-regularized-Leader)算法,在处理诸如逻辑回归之类的带非光滑正则化项(例如1范数,做模型复杂度控制和稀疏化)的凸优化问题上性能非常出色,据闻国内各大互联网公司都第一时间应…

你是不是听过太多人告诉你:「人人都应该要会 coding!」都快要不耐烦了对吧? 究竟为什么身为一个行销专业者.作家.金融巨擘--,整个世界还要你学会 coding? 事实上仅仅要对 HTML.CSS 有主要的认识,就能够对你的事业造成非常大的影响了!学习电脑语言可不仅仅是产品助理与设计师的责任,就算你是个业务主管.活动企画.甚至是魔术师,你都能借由学习 coding 来为你自己获得优点. 听起来是不是说的比唱的好听?让我来给你九个应该要学会 coding 的理由! 首先我们还是得要了解什么是…

Python Data Analysis Library — pandas: Python Data Analysis Library https://pandas.pydata.org/ pandas is an open source, BSD-licensed library providing high-performance, easy-to-use data structures and data analysis tools for the Python programming l…

常用统计分析python包开源学习代码 numpy pandas matplotlib 待办 https://github.com/zmzhouXJTU/Python-Data-Analysis…

 pandas官方网址 : http://pandas.pydata.org/ . pandas的安装比较复杂,如果想开箱即用,可以考虑下载WinPython.WinPython的官方地址是: http://winpython.github.io/ .  pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包,类似于 Numpy 的核心是 ndarray,pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的 .Series 和 DataFr…

Python 处理excel的第三包有很多,比如XlsxWriter.xlrd&xlwt.OpenPyXL.Microsoft Excel API等,最后综合考虑选用了Pandas. Pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具.pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法.你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一.pand…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 上周我们关于Python中科学计算库Numpy的介绍就结束了,今天我们开始介绍一个新的常用的计算工具库,它就是大名鼎鼎的Pandas. Pandas的全称是Python Data Analysis Library,是一种基于Numpy的科学计算工具.它最大的特点就是可以像是操作数据库当中的表一样操作结构化的数据,所以它支持许多复杂和高级的操作,可以认为是Numpy的加强版.它可以很方便地从一个csv或者是excel表格当中构建出完整的数…

LAM,C++编程是必备技能.不过,大家在学校里学习的书本一般比较老,主要还是C++98那些老一套. 本文所谓的C++新特性是指C++11及其以后的C++14.C++17增加的新关键字和新语法特性.其中C++11是C++98以来最重要的一次变化,而其后的C++14.C++17是在该基础上的完善和补充. 那么,问题来了,如果我不想学习新特性,还是像以前那样编程可以吗? 答案是:可以,不过这就像是别人已经在用铁制刀具切瓜了,你还在石器时代使用石头刀具,你说,效率能一样吗? 看看下面你心里就有答案了.…

上一篇pandas数组(pandas Series)-(3)向量化运算里说到,将两个 pandas Series 进行向量化运算的时候,如果某个 key 索引只在其中一个 Series 里出现,计算的结果会是 NaN ,那么有什么办法能处理 NaN 呢? 1.  dropna() 方法: 此方法会把所有为 NaN 结果的值都丢弃,相当于只计算共有的 key 索引对应的值: import pandas as pd s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', '…