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关键词

(data preprocessing)是指在主要的以前对进行的一些。 预包括的标准化映射到01均匀分布 的归一化的二值化非线性转换特征编码缺失值等该sklearn.preprocessing软件包提供了几个常用的实用程序函和变换器类,用于将原始特征向量更改为更适合下游估计器的表示 通常使用one-hot方式编码后会 增加的维度和稀疏性。 OUT:array(, , , ]) 还可以在categories_属性中找到对应的特征In : onehot.categories_Out: ), array(), array()] 有丢失的分类特征值如果训练集中有丢失的分类特征值 (a).toarray()OUT:array(, , , ]) 缺失值因为各种各样的原因,真实世界中的许多集都包含缺失,这类经常被编码成空格、 NaN,或者是其他的占位符。

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|框重铸

过程中,针对框,可以进行列的添加,以及长、宽的转化。在实际应用中,宽型更具可读性,长型则更适合做分析。 一 reshape2包中两个主要的函melt—将宽型融合成长型;cast—将长型转成宽型用R内置的airquality集,首先将列名改成小写,然后查看相应的library( reshape2)1.1 melt函 (宽转长)id.vars中指定相应变量;variable.name和value.name分别对variable和value列重命名airMelt1

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    python pyqt5 pandas

    MainWindow.setWindowTitle(_translate(MainWindow, MainWindow)) self.pushButton.setText(_translate(MainWindow, 初始化 )) self.pushButton_2.setText(_translate(MainWindow, 保存))from qtpandas.views.DataTableView import DataTableWidgetfrom self.df = pd.read_excel(r.datafund_data.xlsx, encoding=gbk) self.df_original = self.df.copy() # 备份原始 初始化pandas self.model.setDataFrame(self.df_original) @pyqtSlot()def on_pushButton_2_clicked(self): 保存

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    Katalon Studio

    在日常的测试工作中需要经常要用到:库的,执行SQL语句。 Katalon Studio可以通过定制关键字的方式连接到库,并执行SQL语句。 基本实现思路如下所示:建立库连接执行查询关闭连接官官方提供的方法:?修修改后的实现方法:?关关键字模式显示效果:通过以下路径File > New > Keyword新建关键字。 S Script模式调用方式:按照以上方式封装好关键字以后,在编辑脚本的时候就可以愉快的调用以上方法实现连接库执行SQL语句了。调取方式如下所示: ?

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    python 归一化

    参考链接: Python | 如何以及在哪里应用特征缩放归一化规范化为了消除指标之间的量纲和取值范围差异的影响,需要进行标准化(归一化),将按照比例进行缩放,使之落入一个特定的区域,便于进行综合分析 规范化方法主要有: - 最小-最大规范化 - 零-均值规范化示例代码实现#-*- coding: utf-8 -*-#规范化import pandas as pdimport numpy as npdatafile = ..datanormalization_data.xls #参初始化data = pd.read_excel(datafile, header = None) #读取(

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    Linux包过程

    当向外界主机发送时,在它从网卡流入后需要对它做路由决策,根其目标决定是流入本机还是转发给其他主机,如果是流入本机的,则会从内核空间进入用户空间(被应用程序接收、)。 当用户空间响应(应用程序生成新的包)时,响应包是本机产生的新,在响应包流出之前,需要做路由决策,根目标决定从哪个网卡流出。 Linux主机和路由器不同,路由器本身就是为了转发包,所以路由器内部默认就能在不同网卡间转发包,而Linux主机默认则不能转发。 ,不过这不是本文内容),而不管是否开启了包转发功能。 在CentOS 6中,将etcsysctl.conf文件中的”net.ipv4.ip_forward”值改为1即可,但在CentOS 7中,systemd管了太多的功能,sysctl的配置文件也分化为多个

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    使用Power Query(一)

    点击关注 不迷路使用Power Query(一)什么是Power Query?PowerQuery是一个微软创建的基于Excel的免费插件,可以在Excel2010(及更高版本)使用。 假如我们需要将下面成电影名称和电影类型一一对应的形式。使用Power Query就可以快速的完成,接下来我们就来看一下如何操作吧! 1导入新建一个excel文件,切换到选项,单击【】-【获取】-【来自文件】-【从工作簿】,点击要的文件,选中我们要的工作表,点击【加载】。 】-【逆透视列】-【逆透视其他列】,然后删除对我们没有利用价值的列【属性】,修改列【值】的名称为【电影类型】,点击【文件】-【关闭并上载】,完成啦~5小结Power Query与传统Excel相比具有无限制 、操作简单、所有步骤自动保存,下次点击刷新即可等优势。

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    使用Power Query(二)

    使用Power Query(二)在电商行业的中,一般会把库存转换成单条表,在传统Excel中操作比较耗时耗力。而使用Power Query,就会变得十分轻松。 假如我们需要将图1的转换成图2的样式。?图1 ??图2 接下来就和小编来看一看具体是如何操作的吧! 1导入新建一个excel文件,切换到选项,单击【】-【获取】-【来自文件】-【从工作簿】,点击要的文件,选择【导入】,选中我们要的工作表,点击【加载】。? 5删除无用列选择多余的列【库存】和【自定列】,在字段名称右击,在弹出的菜单选择【删除列】。最后点击功能区的【主页】-【关闭并上载】,完成~?6小结本篇方法主要运用了【添加自定义列】这个功能。 该功能可结合具体业务场景,通过自定义公式对进行,非常的方便高效。

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    使用Power Query(三)

    使用Power Query(三)我们在日常工作中不可避免的会遇到按条件查询的情况。 如我们需要将图1的的【产品ID】和【部件】引用到图2中的【员工姓名】字段。?图1 ??图21首先,先要导入,这里的操作已经和大家介绍过了。 不同的是我们这里要同时导入两个Sheet,所以我们要点击【选择多项】-选中【Sheet1】和【Sheet2】-【转换】。?2进入编辑器界面后,要对两个Sheet分别做下。 ,最后再整一下表的名称及删除无用的Sheet。 ?4双击【查询姓名】,进入【查询编辑器】,点击【合并查询】,在组合框选择要查询的【员工信息】。 使用该功能查询比传统函更加高效。而且在修改后,我们只需刷新一下,即可获得最新的匹配查询结果。相信大家在以后工作中遇到多条件查询的情况时,更能轻松应对。??点它,分享点赞在看都在这里

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    关于串口接收

    一,思路(定时器模拟空闲中断)  判断串口接收到一条完整的以后置位一个标志位,主循环判断此标志位.   如何判断接收到一条完整的:    无论做的什么串口通信,总是一条一条的发送,发送完一条再发送另一条,发送每一条之间存在时间间隔,串口接收的时候控制一个     变量在定时器里面累加,同时串口中断接收的时候对这个变量清零 因为很多时候我需要动态的空闲时间.注:上面方案并不是最优的方式,但是适用于所有的单片机我的想法是发送采用   内存管+DMA 每次发送的通过内存管API放到内存里面,放入以后就查看一下以前的是不是发送完了 如果用定时器就是定时器里面获取DMA接收的(DMA有API可以获取),如果接收的在一定时间内不再改变,则置位标志,复位DMA. 当然如果为了预防慢,接收快的问题,加入内存管。 内存管+DMA+串口空闲中断

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    Kettle使用JavaScript代码

    Kettle使用JavaScript代码需求一、建立DB连接二、建立流程1、拖入表输入功能模块2、拖入JavaScript代码功能模块连接表输如---->JavaScript代码经纬度对好的经纬度进行正则表达式匹配过滤记录并分别输出到不同的文件里需求经纬度格式不正确的经纬度格式如 : 经度:a-b-c 纬度:d-e-fa、b、c、d、e、f都可以为字(也可以为浮点等,只要符合经纬度要求就OK)把符合要求的存放到一个xlsx里 不符合要求的存放到一个xlsx里建立的流程如下 结果: 的结果会得到两个文件,一个是符合要求的,一个是不符合要求的。 ?一、建立DB连接? 连接要库的库 ? 二、建立流程1、拖入表输入功能模块选择库连接、并按自己的需求写入相关的sql ?2、拖入JavaScript代码功能模块考虑到经纬度格式可能会出现存在空格的,而且经纬度不在一块。 现在可以利用JavaScript代码把从库中得到的经度和纬度合并到一起,然后对进行去掉所有的空格。连接表输如---->JavaScript代码?经纬度?

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    R语言——合并与追加

    结构的塑造是可视化前重要的一环,虽说本公众号重心在于可视化,可是涉及到一些至关重要的整合技巧,还是有必要跟大家分享一下的。 在可视化前的技巧中,导入导出、长宽转换已经跟大家详细的介绍过了。今天跟大大家分享集的合并与追加,并且这里根所依赖函效率,给出诺干套解决方案。 合并操作涉及以下几个问题:横向合并;1. ,按照以上几个问题,需要用到的函列举如下:cbind rbind merge plyr::join tidyr:: inner_joinfull_joinleft_joinright_join首先介绍 base内置的两三个函:cbind rbind merge###横向追加(无需匹配字段)集构造如下:ID

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    python :抽样解析

    何为抽样:抽样是的一种基本方法,常常伴随着计算资源不足、获取全部困难、时效性要求等情况使用。抽样方法:一般有四种方法:随机抽样 直接从整体中等概率抽取n个样本。 优势,易于解、简便易行。缺点是,如有明显分布规律时容易产生偏差。群体抽样 总体分群,在随机抽取几个小群代表总体。 各种抽样方法的抽样误差一般是:整群抽样≥单纯随机抽样≥系统抽样≥分层抽样python代码实现 import randomimport numpy as npimport pandas as pd# 导入 # axis是选择抽取的行还是列。 时是抽取列(也就是说axis=1时,在列中随机抽取n列,在axis=0时,在行中随机抽取n行)df_0 = df.sample(n=20, replace=True)df_0.index.size# 20# 准备

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    python :共线性详解

    共线性问题会导致回归模型的稳定性和准确性大大降低,另外,过多无关的维度计算也很浪费时间共线性产生原因:变量出现共线性的原因:样本不够,导致共线性存在偶然性,这其实反映了缺少对于建模的影响,共线性仅仅是影响的一部分多个变量都给予时间有共同或相反的演变趋势 例如y代表访客,用x代表展示广告费用,那么二者的关系很可能是y=2*x + b如何检验共线性:检验共线性:容忍度(Tolerance):容忍度是每个自变量作为因变量对其他自变量进行回归建模时得到的残差比例 ,大小用1减得到的决定系来表示。 方差膨胀因子 VIF是容忍度的倒,值越大则共线性问题越明显,通常以10作为判断边界。当VIF

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    深度学习图像

    VOC 2010 comp3Pascal VOC 2010 comp4Pascal VOC 2011 comp3 以上5个集,考察mAP(不同类别的AP的均值)Caltech Pedestrians USA 加州工行人检测 INRIA Person 法国国家信息与自动化研究所 人识别 ? inria_persons.png ETH Pedestrian苏黎世联邦工学院 行人集 ? eth_pedestrian.png TUD-Brussels Pedestrian 布鲁塞尔都柏林大学行人集Daimler Pedestrian 戴勒姆行人KITTI Vision Benchmark 德国卡尔斯鲁厄工学院自动驾驶集3.姿势分析 Leeds Sport Poses 利兹大学体育姿势集 ?

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    Django连接MySql使用models

    在页面上显示内容可以简单的用django.http.HttpResponse来显示我们需要的内容,但是当我们需要一些一些复杂的或者从库读出来的操作要显示在html标签内或者js代码中就需要用渲染模板的方法 USER: root, #你的库用户名 PASSWORD: , #你的库密码 HOST: , #你的库主机,留空默认为localhost PORT: 3306, #你的库端口 }} 注 Navicat for MySql的软件,这是一个图形化管MySql库的工具,可以让我们更简单的使用库。 请使用python manage.py syncdb在库中增加几条以备测试修改views.py对进行简单查询myappviews.py from django.shortcuts import name等于name1的age字段这里只用了一个简单的获取一个,相关的函有很多,django有很多封装好的库操作,能让我们更方便的使用我也总结了一份操作库的语句,有需要可以去查修改urls.py

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    能不能让R按行

    从今天开始大猫会选择一些Stackoverflow.com上有关R的问答摘录给大家。 这些问题大多涉及到用data.table包。data.table是目前R中人气最高的包。2. 首先,假设我有一个这样的集(暂且命名为t1):?现在我想做的是对于每一行,找出非NA的值,填充到“mean.scale”这个新的变量;如果有多个非NA,那么就计算其平均值。 也就是说,我希望最终得到如下集:? 相应的代码是(t1是原始集):▶ t2

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    表达矩阵可视化

    7.清表达矩阵7.3可视化7.3.1 · 简介在本章中,我们将继续使用Tung前一章中生成的过滤集。我们将探索可视化的不同方法,以便您在质量控制步骤之后评估表达式矩阵发生的情况。 批量效应是在过程中添加到样品中的技术假象。例如,如果在不同实验室中或甚至在同一实验室中的不同日期制备两组样品,那么我们可以观察到一起的样品之间更大的相似性。 想情况下,我们期望看到来自同一个体的批次组合在一起,并且对应于每个个体的不同组。

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    python自动生成报表

    $B$1:$H$1,     #将“星期一至星期日”作为图表标签(X轴)        values: =Sheet1! $B$+cur_row+:$H$+cur_row,          #频道一周所有作为区域        line: {color: red},          #线条颜色定义为black( $A$+cur_row,             #引用业务名称为图例项    })for row in range(2, 7):     #域以第2~6行进行图表系列函调用    chart_series         #设置y轴(左侧)小标题worksheet.insert_chart(A11, chart)          #在A8单元格插入图表workbook.close() 生成报表后即可使用邮件程序发送到指定联系人 python下比较好用的邮件模块是smtplib,关于如何使用smtplib进行邮件发送请参考我的前几篇文章http:itech.blog.51cto.com1921131782213

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    |按从小到大分成n类

    最近做项目遇到了一个实际清洗的问题,如何将连续按从大到小分成n类?刚开始我是打算用tidyverse包的,但是找不到合适的函。只能通过较为笨拙的方法进行了。? 之后通过stackoverflow网站进行查询才发现原来有这么好用的窗口函。?较为笨拙的方法使用Rbase包中的框操作进行,首先随机产生一个框作为模拟。temp

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