一、概念 为了处理数字数据，Pandas提供了几个变体，如滚动，展开和指数移动窗口统计的权重。 其中包括总和，均值，中位数，方差，协方差，相关性等； 所谓窗口，就是将某个点的...
发简信
IP属地：北京
-
Pandas进阶之窗口函数rolling()和expanding()
-
请问demo中的df数据在哪里啊？
Plotly+Cufflinks，交互式图表神器，一行代码GET！
前言 本文将介绍如何使用Plotly+Cufflinks更简便地制作出更好的图表。这是Github上一个大神发布的资料，本人学习之后觉得非常实用，所以和大家分享。需要查看代码...
-
Plotly+Cufflinks，交互式图表神器，一行代码GET！前言 本文将介绍如何使用Plotly+Cufflinks更简便地制作出更好的图表。这是Github上一个大神发布的资料，本人学习之后觉得非常实用，所以和大家分享。需要查看代码...
-
-
李小李可不能落后呀
-
Python--pandas--unstack() 与stack()
概述 Python的pandas库是我们经常用到的库之一，不可避免地会应用到数据的reshape。其中，stack和unstack是我们经常用到的操作之一。很多人对这2个操作...
-
游戏开发程序猿
-
Git忽略文件.gitignore的使用
Git Ignore 你同样可以再github中看到这篇文章https://github.com/onlynight/ReadmeDemo/tree/master/Readm...
-
我这边 在终端执行conda init ，可以解决这个问题，你可以试试看
Anaconda使用conda activate激活环境出错（待完全解决）2018-06-09
问题 今天使用激活python36环境时出错 出错log 然后按照log提示也没有完全解决 解决办法 神奇的是此时使用 就可以使用了 参考 https://blog.csdn...
-
我也发现这个问题了，请问你解决了吗？
Anaconda使用conda activate激活环境出错（待完全解决）2018-06-09
问题 今天使用激活python36环境时出错 出错log 然后按照log提示也没有完全解决 解决办法 神奇的是此时使用 就可以使用了 参考 https://blog.csdn...
-
机器学习面试之生成模型VS判别模型
生成模型和判别模型是机器学习中两类基本的模型，在机器学习面试中，经常会被问到。能否清晰简明地说明二者的不同，直接影响到面试官对求职者基础知识掌握程度的判断。本文试图给出一个回...
-
机器学习面试之归一化与标准化
在机器学习的面试中，数据是否需要归一化和标准化是个常见问题。之所以常见，是因为它有很多暗坑，每个暗坑都可以考察应聘者机器学习基础是否扎实。 1、先说是什么，再说为什么 归一化...
-
快慢指针的应用
快慢指针 快慢指针中的快慢指的是移动的步长，快慢分别指的是快指针每次移动两步，满指针每次移动一步 快慢指针的应用 ·判断单链表是否存在环 判断是否存在环的最好方法就是让快指针...
-
下一个清明，我去音书祭你
胡广生，我终于看到了那座桥，云雾缭绕中时隐时现。我竟然是走着过去的，是啊，这里是阴间，我已经离开了阳世，所以我终于能正常行走了，那么，我脚下踩着的该是黄泉路吧。胡广生，你对我...
-
经典爬楼梯算法
假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢？注意：给定 n 是一个正整数。示例 1：输入： 2输出： ...
-
-
1901脉管侵犯日志
20190122 部分病例的分化程度、分型信息缺失 DonePET 的 101 108 113三个病例的影像有问题 和其他病人的影像都不一样 DoneCT 的 88 173 ...
-
请问遇到过这种问题吗？
AttributeError: 'StackingCVClassifier' object has no attribute 'train_meta_features'【译】MLXTEND之StackingCVRegressor
www.DataCamp.com 中有很多数据科学家的cheat sheet，可以放在手边参考，大部分情况就够用了，以下是个人整理的一些详细的例子。 spark中通常使用rd...
-
Pandas选择一行暗藏玄机
本来以为pandas通过loc然后指定一个index，就可以正确返回一行，没想到其实还暗藏玄机，我们来看看如何正确的获取pandas的一行：首先我们创建一个pandas的Da...
每次都需要重新设置吗