maatwebsite/excel php artisan vendor:publish --provider="Maatwebsite\Excel\ExcelServiceProvider" 第二步：配置好数据库信息...（然后进行数据迁移 数据填充），在项目的根目录下： php artisan migrate 先打开DatabaseSeeder.php的注释： php artisan db:seed --class...function Export()//导出excel文件 { return Excel::download(new UsersExport(),'users.xlsx');//下载数据库中的表数据
KNN算法实现鸢尾花数据集分类 一、knn算法描述 1.基本概述 knn算法，又叫k-近邻算法。...用二维的图例，说明knn算法，如下： 二维空间下数据之间的距离计算： 在n维空间两个数据之间: 2.具体步骤： （1）计算待测试数据与各训练数据的距离 （2）将计算的距离进行由小到大排序...()打乱后，计算训练集及测试集个数对特征值数据和对应的标签数据进行分割。...将距离进行排序，并返回索引值， ④取出值最小的k个，获得其标签值，存进一个字典，标签值为键，出现次数为值，对字典进行按值的大小递减排序，将字典第一个键的值存入预测结果的列表中，计算完所有测试集数据后，...五、总结 在本次使用python实现knn算法时，遇到了很多困难，如数据集的加载，数据的格式不能满足后续需要，因此阅读了sklearn库中的一部分代码，有选择性的进行了复用。
，下面对灰度分这个特征缺失值进行均值填充 data['灰度分'] = data['灰度分'].fillna(data['灰度分'].mean())) ③用众数填充 与均值类似，可以用未缺失数据的众数来填充缺失值...data['灰度分'] = data['灰度分'].fillna(data['灰度分'].mode())) ④用上下数据进行填充 用前一个数据进行填充 data['灰度分'] = data['灰度分'...] = data['灰度分'].interpolate() ⑥用KNN进行填充 from fancyimpute import BiScaler, KNN, NuclearNormMinimization..., SoftImpute dataset = KNN(k=3).complete(dataset) ⑦random forest进行填充 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor...knn_mse) ⑨缺失值作为数据的一部分不填充 LightGBM和XGBoost都能将NaN作为数据的一部分进行学习，所以不需要处理缺失值。
概述 如何降低人们使用数据的门槛，这是一个有意思，而又不那么容易回答的问题。...对于熟悉使用SQL的人来说，可能没有什么比直接使用SQL更简单的方式来获取数据了。 但是非技术人员，看到SQL可能就像看天书了。...实例 从技术上讲，这也是一门DSL，只是用中文来做了关键字。...说明 首先需要指定使用的数据库，本次 使用 数据库 {} 里面可以使用你自己的数据源，去掉注释，修改成你自己的数据源即可。目前只设置了基础属性。...首先DSL，会提交给解析程序，解析成携带数据的节点，然后根据节点进行逻辑计划及优化程序，然后交给物理引擎取执行。 目前解析器，使用了kotlin作为语法解析器，JOOQ充当物理计划执行器。
Hive可以将结构化的数据映射为一张数据表 而默认hive进行存储的数据库是derby 启动我们的hadoop服务 当我们安装好hive后，要将mysql-connector-java-xx.jar...这时候我们还需要配置相关的文件才能激活mysql数据库，我们到conf目录下的hive-site xml，设定几个mysql的相关部分： mysql用户名称： ?...指定用mysql驱动： ? 启动完本机的mysql后，输入hive --service metastore开启mysql元数据库服务 最后输入hive即可： ?
4 定位过程 定位的目标就是在目标用户的头脑中创造一个空间，并将这个空间命名为“当前状况下的最佳购买选择”，然后努力用你自己的产品填充这个空间，而且还要让用户认为这个最佳选择时毫无疑问的。...4）客户需求转型 基于服务对象的用户需求提升或者变化，进行改行转型。 5）平台转型 是指由应用产品转为平台产品，或者反方向的转化。...采用新技术 ---- 7 精益创业的启动增长引擎 增长引擎是新创企业用来实现可持续增长的机制，有典型的3种增长引擎： 1】，黏着式增长引擎 该种增长方式的用户非常关注用户的流失率，期望用户开始使用其产品会接着用下去...不宜使用总用户数这个指标，用使用用户保留率和新用户增长率的指标。 2】.病毒式增长引擎 该种增长的关键指标为“病毒系数”，就是每个注册用户将带来多少使用该产品的新用户。...---- 9 开发用户行为数据模块 推荐使用诸葛IO，搭建我们每次转型的核心数据和指标体系，打造我们的用户行为数据体系。
我们可以编写一个shell脚本文件来进行文件备份，然后让cron定时地启动这个脚本文件来对数据进行备份。...具体命令： 或者直接把数据库目录打包备份，在mysql数据库存放数据的目录下可以看到一个名叫qmail的数据库，用户可以用上面的打包方式对qmail数据库进行数据备份。 2.3对地址本数据进行备份。...对OPENLDAP的数据目录进行打包。...3.用cron对FMS进行数据备份 3.1增加cron纪录： crontab–e 增加纪录行：0 3 * * * /home/foxmail/bin/backup.sh 3.2创建脚本：/home/foxmail...恢复到数据库中，具体方法是：用数据库帐号进入数据库（默认为qmail）； 通过命令show tables获取所有表信息； 通过命令drop table [表名]，把所有表删除； 退出数据库；通过命令mysql
前言 在节前的一次推送中，我写了如何使用FME来进行进行数据透视的相关分析。今天来填之前挖的坑，使用Python来完成同样的数据分析。只不过，Py实现起来，更简洁!...实现方式 下面就来介绍下，怎么用Python来实现！ 代码 先来看看代码吧！ ? 思路 导入需要的包 这里用到的包，就一个：pandas！...这个库超级强大，很多的数据分析都可以通过这个包来做（之前参加了一半的数据分析学习小组 ? ，大多数作业都可以通过这个库完成）。 读取数据 将磁盘中的数据，读取出来，存到名为df的变量中！...数据透视 这一行代码，是本次处理的核心代码！完成了数据透视的分析，并将空值填成了0。 写出数据 数据处理完成，并不是终点，还要写出来 ? ！ 处理前后的数据 ?...毕竟，图形化操作界面，像画流程图一样处理数据，诱惑力相当大！
/data/客户年龄和消费金额.xlsx' # 读取 Excel文件 df = pd.read_excel(filepath, index_col='客户编号') # 定义画图用的数据：年龄和人均消费金额...[1].coef_ # 截距 intercept = poly_reg.steps[1][1].intercept_ # 评分 score = poly_reg.score(x, y) 接下来，开始用「...面向对象」的方法进行画图。...，可以前往 ： https://github.com/linjiwx/mp 03 当业务指标很多的时候，应该挑选什么指标来进行分析，这件事很考验分析者的功力，往往需要对业务有比较深刻的理解。...很多时候，我们面对的问题，并不是没有数据，而是数据太多，却不知道怎么用。 熟悉数据分析的思维，能帮我们找到更重要的数据，排除过多杂乱数据的干扰。
百度百科中的解释 数据透视表（Pivot Table）是一种交互式的表，可以进行某些计算，如求和与计数等。所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关。...实现方式 初探：进行分析与交互式验证 在刚看到这个这个处理题目的时候，我就想，这个或许可以用数据透视表来完成。所以在拿到数据后简单分析之后，就丢在Excel中来了一波数据透视！ 如下图所示： ?...之所以选择用Excel进行验证，是因为数据处理与分析这种事情，交互式的验证是非常重要的。而Excel，绝对是个交互式验证的利器！...实施：进行一次编写处处运行的魔板制作 写模板一般都是这个套路：首先理清大致思路，然后进行工具制作。在制作中，再不断的进行细节优化！...总结 整个过程：从拿到数据，到对数据进行分析，验证，实施，到和满意的反馈。这就是一个数据处理与分析的完整流程，虽然小，但啥都有！
导入相应的包获取相应的疫情信息数据分组可视化结果展示完整代码 导入相应的包 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import...Map import requests, json 获取相应的疫情信息 如何爬取信息以及相应信息的含义的讲解可以参看我的另一篇文章《肺炎疫情数据爬取》，变量的定义也保持了一致，这里不再赘述。...requests.get(url).json() data = json.loads(area['data']) # 全球的疫情数量 all_counties = data['areaTree'] 数据分组...Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。个人非常推荐使用pyechats进行可视化。
回归分析的实施步骤： 1）根据预测目标，确定自变量和因变量 2）建立回归预测模型 3）进行相关分析 4）检验回归预测模型，计算预测误差 5）计算并确定预测值 我们接下来讲解在Excel2007中如何进行回归分析...一、案例场景 为了研究某产品中两种成分A与B之间的关系，现在想建立不同成分A情况下对应成分B的拟合曲线以供后期进行预测分析。测定了下列一组数据： ?...二、操作步骤 1、先绘制散点图：具体步骤是选中数据，插入—>图表—>散点图 ? 2、在散点图的数据点上右键—>添加趋势线 ?...我们进一步使用Excel中数据分析的回归分析提供更多的分析变量来描述这一个线性模型 4、选中数据—>数据—>数据分析—>回归 注：本操作需要使用Excel扩展功能，如果您的Excel尚未安装数据分析，可以参考该专题文章的第一篇...《用Excel进行数据分析：数据分析工具在哪里？》。
- df.fillna(value=0) :: 用数字 0 填充空值 df[‘pr’].fillna(df[‘pr’].mean())用列 pr 的平均值对 na 进行填充df[‘city’]=df[...loc函数按标签值进行提取iloc按位置进行提取ix可以同时按标签和位置进行提取 具体的使用见下： df.loc[3]按索引提取单行的数值df.iloc[0:5]按索引提取区域行数据值df.reset_index...pd.DataFrame(category.str[:3])提取前三个字符，并生成数据表 数据筛选 使用与、或、非三个条件配合大于、小于、等于对数据进行筛选，并进行计数和求和。...df.groupby(‘city’).count()按 city 列分组后进行数据汇总df.groupby(‘city’)[‘id’].count()按 city 进行分组，然后汇总 id 列的数据df.groupby...city 进行分组，然后计算 pr 列的大小、总和和平均数 数据统计 数据采样，计算标准差、协方差和相关系数。
阅读更多 让DOS下输入命令时也可以象LiUnix一样用Tab键进行命令自动填充 方法： 修改注册表 操作： 运行regedit 展开 HKEY_LOCAL_MACHINE...即可在新打开的DOS窗口下开始生效了，在使用时，敲 Tab 键就可以让DOS来自动帮你完成填充，比较方便。...原来我是在操作时，有时用*号来代码长字符串，比如，要进某个目录，先dir，显示出鼠标右键来复制粘贴是一种，另一种就是用*号来了。 ...让DOS下输入命令时也可以象LiUnix一样用Tab键进行命令自动填充.rar (357 Bytes) 描述: 让DOS下输入命令时也可以象LiUnix一样用Tab键进行命令自动填充 下载次数: 92
而对于程序员来说，当我们在处理数据时，通常不知道这些数据是否已经被正确的过滤或者排序。尤其是当你想要在页面上按照稍微复杂一点的规则显示数据时，这就比较痛苦了。...用 JavaScript 排序 我们首先针对农场中一系列无序的动物进行排序。想象一下牛和羊在农场中悠闲的样子。...我们可以用 Array.prototype.sort 方法以编程方式对其排序分组并展示在页面上： 1let animals = [ 2 { name: 'Edna', animal: 'cow'...CodePen演示：https://codepen.io/Achilles_2/embed/YMgrpy Grid Shepherd 还可以和任何非有序数据一起使用： 根据实时增长的投票数据对选民进行分组和统计...; 根据人们的地理位置、年龄、身高等进行分组； 根据规则创建层次结构。
因为业务需要，监控手机客户端对服务器在一分钟内请求的总数和IP访问量(求PV、IP数)，要对IP数据进行去重操作，单位时间1分钟的HTTP请求，IP相同的只保留一个IP，少用IF，多用循环。...利用Lua语言Table数据结构Key的唯一性，不能重复的特点进行去重操作，代码如下： Moonscript实现： ? Lua实现： ? 如果此方案有坑，望请大家留言。...如果保存了 IP和IP出现的次数，其实就可以统计单位一分钟内某IP访问的频次，在实际业务当中，一个IP的请求次数是有一定的取值范围的，高出合格峰值很多的话，这个IP是应该被关注，后续可以将上面的方法，进行扩展...，实时统计出IP请求量， 与设定的预警值进行比较，如果发现总请求次数与总IP数据过高，发出预警。...也可以将前Top10-100名IP请求的数，进行饼图可视化显示。
其中 pandas中Data Frame类的边界方法head，查看一个很有用的数据框data frame的中，包括每列的非空值数量和各列不同的数据类型的数量。...描述汽车油耗等数据 - 查看有多少观测点（行）和多少变量（列） ?...['comb08', 'highway08', 'city08'].agg([np.mean]) - 为方便分析，对其进行重命名，然后创建一个‘year’的列，包含该数据框data frame的索引...我们用iterrows生成器generator遍历data frame中的各行来产生每行及索引。...来自大数据挖掘DT数据分析 公众号： datadw
数据整理 此时我们爬取得到的数据： ?...整理前的数据 数据还是比较粗糙的，有几个问题需要我们去处理： 添加列名 去除重复数据（翻页爬取过程中会有重复） 购买人数为空的记录，替换成0人付款 将购买人数转换为销量（注意部分单位为万） 删除无发货地址的商品...整理后的数据 这样我们就对数据完成了清洗与整理，方便下一步进行可视化。 顺便做个排序，看看什么粽子最贵！...数据可视化 本文我们打算用pyecharts进行可视化展示。有同学可能使用的是老版本（0.5X），Pyecharts的1.x版本与老版本（0.5X）不兼容，如果无法导入可能是这个问题哈。...词云图 我们用jieba对爬取得到的商品名称分词，生成词云。
数据来源 本文使用的数据源来自https://lab.isaaclin.cn/nCoV/zh 数据可视化 import requests import pyecharts from pyecharts.charts...lab.isaaclin.cn/nCoV/api/area' data = requests.get(url).json() # 生成更新日期 update_date = date.today() 最新疫情数据...时间序列数据 数据处理 因为各地疫情数据更新时间不一致且存在缺失情况，需先对数据进行处理。...# 获取时间序列数据 # 细分到城市 area_data_timeline = requests.get('https://lab.isaaclin.cn/nCoV/api/area?...，取前一天数据填充 data_array.append(format_data[day + datetime.timedelta(days=-1)][area_name
小编预备知识 GFF/GTF 大多数生物信息学数据的分析和挖掘都十分依赖注释信息，注释文件的好坏对分析结果有着非常重要的影响。 目前，大家常用的有GFF和GTF两种文件。...GFF文件要求每一行数据必须有由tab键分隔的九个字段，每一个字段代表的含义如下所示。 ? 注：GTF文件前8列和GFF文件相同，第9列信息标签和值用空格分开，不同信息用分号分隔。...exonStarts; "Exon start positions" uint[exonCount] exonEnds; "Exon end positions" ) 如果觉得抽象，我们可以用示例来进行一下对比...对exon进行排序。 对有overlap的exon进行merge。 计算merge后的exon长度。...按照chrom进行group，然后count，最后barplot。 按照gene symbol去重复，然后按照chrom进行group，然后count，最后barplot。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
