(长期更新)【python数据建模实战】零零散散问题及解决方案梳理

注1:本文旨在梳理汇总出我们在建模过程中遇到的零碎小问题及解决方案(即当作一份答疑文档),会不定期更新,不断完善, 也欢迎大家提问,我会填写进来. 注2:感谢阅读.为方便您查找想要问题的答案,可以就本页按快捷键Ctrl+F,搜索关键词查找,谢谢. 1. 读写csv文件时,存在新的一列,Unnamed:0? 答:read_csv()时,防止出现,设置参数index_col=0:写入csv文件时,防止出现,设置参数index=False. 2. 日期类型和其他类型互转. 场景1:我们从数据库取得的数…

dython：Python数据建模宝藏库

尽管已经有了scikit-learn.statsmodels.seaborn等非常优秀的数据建模库,但实际数据分析过程中常用到的一些功能场景仍然需要编写数十行以上的代码才能实现. 而今天要给大家推荐的dython就是一款集成了诸多实用功能的数据建模工具库,帮助我们更加高效地完成数据分析过程中的诸多任务: 通过下面两种方式均可完成对dython的安装: pip install dython 或: conda install -c conda-forge dython dython中目前根据功能分类…

Python数据可视化实战：实时更新海外疫情数据，实现数据可视化

前言我国的疫情已经得到了科学的控制,开始了全面的复工复产,但是国外的疫情却“停不下来”.国外现在可谓就是处于水深火热当中啊,病毒极强的传染性,导致了许多的人都“中招”了,我国已经全面复工复产了,人大代表会议还支持各地的地摊经济,中国的各行各业也开始正常运作起来. 但是现在国外的病例一天就新增12万多例,一天死亡4千多人,死亡人数42多万人,在国外疫情严重的地方,估计已经人心惶惶了吧,不晓得哪天病毒就跑到自个身上,国家又实行封城停工停产,许多中下层的人民估计生活都困难了,很多城市都出现了大萧条.…

逻辑回归--美国挑战者号飞船事故_同盾分数与多头借贷Python建模实战

python信用评分卡(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 预测变量线性检验当构建一个二元分类器时,很多实践者会立即跳转到逻辑回归,因为它很简单.但是,很多人也忘记了逻辑回归是一种线性模型,预测变量间的非线性交互需要手动编…

Python数学建模-02.数据导入

数据导入是所有数模编程的第一步,比你想象的更重要. 先要学会一种未必最佳,但是通用.安全.简单.好学的方法. 『Python 数学建模 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 数据导入是所有数模编程的第一步编程求解一个数模问题,问题总会涉及一些数据. 有些数据是在题目的文字描述中给出的,有些数据是通过题目的附件文件下载或指定网址提供的,还有些数据是需要自己搜集的.不论是哪种方式获得的数据,也不论哪种类型的问题和算法,首先都是要把这些数据以适当的方式和格式导入到程序中. 如果数据…

python的多版本安装以及常见错误（长期更新）

(此文长期更新)Python安装常见错误汇总注:本教程以python3.6为基准既然是总结安装过程中遇到的错误,就顺便记录一下我的安装过程好了. 先来列举一下安装python3.6过程中可能需要的依赖包: yum install openssl-devel bzip2-devel expat-devel gdbm-devel readline-devel sqlite-devel 准备工作:使用wget下载官网提供给我们的源码包,若为安装wget则执行yum install -y wget…

Python数学建模-01.新手必读

Python 完全可以满足数学建模的需要. Python 是数学建模的最佳选择之一,而且在其它工作中也无所不能. 『Python 数学建模 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 数学建模新手入门『Python 数学建模 @ Youcans』系列是专门为学习数学建模.准备数模竞赛的小白准备的系列教程. [Python数学建模-01.新手必读] 主要讨论小白刚刚接触数学建模的几个困惑: 学习数学建模难不难?应该怎么学? 学习数学建模选择什么计算机语言最好?我要学 Matlab…

woe_iv原理和python代码建模

python信用评分卡(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 1.自变量进行筛选 IV的全称是Information Value,中文意思是信息价值,或者信息量. 我们在用逻辑回归.决策树等模型方法构建分类模型时,经常需要对自变…

python异常值检验实战2_医美手术价格

python信用评分卡建模(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 测试数据结果:用非B4数据肉毒素-横力申请金额是市场价格平均倍数 4.4 最高16.666 最低0.433 B4状态5.14倍最高16.666 最低0.4…

Elasticsearch 数据建模指南

文章转载自:https://mp.weixin.qq.com/s/vSh6w3eL_oQvU1mxnxsArA 0.题记我在做 Elasticsearch 相关咨询和培训过程中,发现大家普遍更关注实战中涉及的问题,下面我选取几个常见且典型的问题,和大家一起分析一下. 订单表.账单表父子文档可以实现类似 SQL 的左连接吗?通过 canal 同步到 ES 中,能否实现类似左连接的效果?具体应该如何建模? 一个人管理 1000 家连锁门店,如何更高效地查询自己管辖的商品类目?企微一个人维护了 1…

日志服务Python消费组实战（二）：实时分发数据

场景目标使用日志服务的Web-tracking.logtail(文件极简).syslog等收集上来的日志经常存在各种各样的格式,我们需要针对特定的日志(例如topic)进行一定的分发到特定的logstore中处理和索引,本文主要介绍如何使用消费组实时分发日志到不通的目标日志库中.并且利用消费组的特定,达到自动平衡.负载均衡和高可用性. 基本概念协同消费库(Consumer Library)是对日志服务中日志进行消费的高级模式,提供了消费组(ConsumerGroup)的概念对消费端进行抽象和…

Python数据可视化编程实战——导入数据

1.从csv文件导入数据原理:with语句打开文件并绑定到对象f.不必担心在操作完资源后去关闭数据文件,with的上下文管理器会帮助处理.然后,csv.reader()方法返回reader对象,通过该对象遍历所读取文件的所有行. #!/usr/bin/env python import csv filename = 'ch02-data.csv' data = [] try: with open(filename) as f: reader = csv.reader(f) c = 0 for…

Python数据可视化编程实战pdf

Python数据可视化编程实战(高清版)PDF 百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1vAvKwCry4P4QeofW-RqZ_A 提取码:9pcd 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦内容简介 · · · · · · <Python数据可视化编程实战>是一本使用Python实现数据可视化编程的实战指南,介绍了如何使用Python最流行的库,通过60余种方法创建美观的数据可视化效果. 全书共8章,分别介绍了准备工作环境.了解数据.绘制并定制化图表.…

2 python大数据挖掘系列之淘宝商城数据预处理实战

preface 在上一章节我们聊了python大数据分析的基本模块,下面就说说2个项目吧,第一个是进行淘宝商品数据的挖掘,第二个是进行文本相似度匹配.好了,废话不多说,赶紧上车. 淘宝商品数据挖掘数据来源: 自己写个爬虫爬吧,爬到后入库(mysql). 数据清洗: 所谓的数据清洗,就是把一些异常的.缺失的数据处理掉,处理掉不一定是说删除,而是说通过某些方法将这个值补充上去,数据清洗目的在于为了让我们数据的可靠,因为脏数据会对数据分析产生影响. 拿到数据后,我们进行数据清洗分为两方面: 缺失值发…

数据科学实战手册(R+Python)书中引用资料网址

本文会持续将<数据科学实战手册(R+Python)>一书中的附带参考资料网址手打出来, 方便访问. 由于书中的参考资料网址太多, 这个文档将可能花费一段时间才能完成. 第一章 P7 Rstdio (http://www.rstdio.com/) 参考Gettinng Started with R文章: http://support.rstdio.com/hc/en-us/articles/201141096-Getting-Started-With-R 访问RStdio的主页: http:/…

Python数据抓取技术与实战 pdf

Python数据抓取技术与实战目录 D11章Python基础1.1Python安装1.2安装pip1.3如何查看帮助1.4D1一个实例1.5文件操作1.6循环1.7异常1.8元组1.9列表1.10字典1.11集合1.12随机数1.13enumerate的使用1.14D1二个实例D12章字符串解析2.1常用函数2.2正则表达式2.3BeautifulSoup2.4json结构D13章单机数据抓取3.1单机顺序抓取3.2requests3.3并发和并行抓取D14章分布式数据抓取4.1RPC的使用4…

python数据可视化编程实战PDF高清电子书

点击获取提取码:3l5m 内容简介 <Python数据可视化编程实战>是一本使用Python实现数据可视化编程的实战指南,介绍了如何使用Python最流行的库,通过60余种方法创建美观的数据可视化效果. 全书共8章,分别介绍了准备工作环境.了解数据.绘制并定制化图表.学习更多图表和定制化.创建3D可视化图表.用图像和地图绘制图表.使用正确的图表理解数据以及更多matplotlib知识. <Python数据可视化编程实战>适合那些对Python编程有一定基础的开发人员,可以帮助读者从…

head first python菜鸟学习笔记（第七章） ——web应用之为数据建模

问题1. #意思是从athletelist.py中导入AthleteListfrom athletelist import AthleteList 源程序代码 import pickle from athletelist import AthleteList 报错: 原因: #意思是从athletelist.py中导入AthleteListfrom athletelist import AthleteList 而我的程序里,包含类AthleteList的py文件名为Athlete. 更改后则成功…

Python tkinter库将matplotlib图表显示在GUI窗口上，并实时更新刷新数据

代码 1 ''' 2 使用matplotlib创建图表,并显示在tk窗口 3 ''' 4 import matplotlib.pyplot as plt 5 from matplotlib.pylab import mpl 6 from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg, NavigationToolbar2Tk 7 import tkinter as tk 8 import numpy as np 9 impo…

数据中台实战（一）：以B2B电商亿订为例，谈谈产品经理视角下的数据埋点

本文以B2B电商产品“亿订”为实例,与大家一同谈谈数据中台的数据埋点. 笔者所在公司为富力环球商品贸易港,是富力集团旗下汇聚原创设计师品牌及时尚买手/采购商两大社群,通过亿订B2B电商.RFSHOWROOM.环贸快版.环贸映像.富运通.富贸通等子品牌为时尚行业提供一站式产业+渠道服务的平台. 笔者所在部门为数据中台,职责就是为公司搭建数据中台,支撑各产品线数据化运营,通过数据中台打通各条产品线的数据,更精准的为产业的上下游客户服务.本文以B2B电商产品亿订为实战,谈数据中台的数据埋点. 图片来源…

ApacheCN 数据科学译文集 20211109 更新ApacheCN 数据科学译文集 20211109 更新

计算与推断思维一.数据科学二.因果和实验三.Python 编程四.数据类型五.表格六.可视化七.函数和表格八.随机性九.经验分布十.假设检验十一.估计十二.为什么均值重要十三.预测十四.回归的推断十五.分类十六.比较两个样本十七.更新预测利用 Python 进行数据分析 · 第 2 版第 1 章准备工作第 2 章 Python 语法基础,IPython 和 Jupyter 笔记本第 3 章 Python 的数据结构.函数和文件第 4 章 NumPy…

Python数据预处理：机器学习、人工智能通用技术（1）

Python数据预处理:机器学习.人工智能通用技术白宁超 2018年12月24日17:28:26 摘要:大数据技术与我们日常生活越来越紧密,要做大数据,首要解决数据问题.原始数据存在大量不完整.不一致.有异常的数据,严重影响到数据建模的执行效率,甚至可能导致模型结果的偏差,因此要数据预处.数据预处理主要是将原始数据经过文本抽取.数据清理.数据集成.数据处理.数据变换.数据降维等处理后,不仅提高了数据质量,而且更好的提升算法模型性能.数据预处理在数据挖掘.自然语言处理.机器学习.深度学习算法中…

Spark GraphX宝刀出鞘，图文并茂研习图计算秘笈与熟练的掌握Scala语言【大数据Spark实战高手之路】

Spark GraphX宝刀出鞘,图文并茂研习图计算秘笈大数据的概念与应用,正随着智能手机.平板电脑的快速流行而日渐普及,大数据中图的并行化处理一直是一个非常热门的话题.图计算正在被广泛地应用于社交网络.电子商务,地图等领域.对于图计算的两个核心问题:图存储模式和图计算模型,Spark GraphX给出了近乎完美的答案, 而Spark GraphX作为图计算领域的屠龙宝刀,对Pregel API的支持更是让Spark GraphX如虎添翼.Spark GraphX可以轻而易举的完成基于度分布…

《Python数据科学手册》第五章机器学习的笔记

目录 <Python数据科学手册>第五章机器学习的笔记 0. 写在前面 1. 判定系数 2. 朴素贝叶斯 3. 自举重采样方法 4. 白化 5. 机器学习章节总结 <Python数据科学手册>第五章机器学习的笔记 0. 写在前面参考书 <Python数据科学手册>第五章"机器学习" 工具 Jupyter Lab 作用给书中没有的知识点做补充. 1. 判定系数定义判定系数(coefficient of determination),也叫可决系数…

ES 32 - Elasticsearch 数据建模的探索与实践

目录 1 什么是数据建模? 2 如何对 ES 中的数据进行建模 2.1 字段类型的建模方案 2.2 检索.聚合及排序的建模方案 2.3 额外存储的建模方案 3 ES 数据建模实例演示 3.1 动态创建映射关系 3.2 手动创建映射关系 3.3 新增需求 - 添加大字段 3.4 解决大字段带来的性能问题 3.5 mapping中字段的常用参数 3.6 mapping 设置小结 4 ES 数据建模最佳实践 4.1 如何处理关联关系 4.2 避免太多的字段 4.3 避免正则查询 4.4 避免空值引起的…