业内常说数据决定了模型效果上限，而机器学习算法是通过数据特征做出预测的，好的特征可以显著地提升模型效果。这意味着通过特征生成（即从数据设计加工出模型可用特征），是特征工程相当关键的一步。
其实这个问题比较大，从大的角度讲：Elasticsearch 更适合做检索，能做脚本计算处理，但会有性能问题。
在互联网普及上升、网络零售发展驱动下，电商行业发展迅猛，用户规模持续增长。在此背景下，对用户的行为分析已经不是人力所能解决的。利用数据挖掘，机器学习的方式分析行为数据可以让从业者更好的发展其业务，调整方向，增加营收。
具体来讲，第一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战涉及到数据查看，去重计数，条件选择，合并连接，分组排序等操作。
在电商等消费场景下，复购率是最耳熟能详的指标之一了。上到平台、下到品牌、店铺，各种复盘分析一定绕不开复购率，今天我们就从实战的角度聊聊复购率。
像股票价格、每日天气、体重变化这一类，都是时序数据，这类数据相当常见，也是所有数据科学家们的挑战。
问题描述：运行下面的程序，在当前文件夹中生成饭店营业额模拟数据文件data.csv 然后完成下面的任务： 1）使用pandas读取文件data.csv中的数据，创建DataFrame对象，并删除其中所
pandas是Python数据分析最好用的第三方库，没有之一。——笛卡儿没说过这句话！
最近休息了一段时间，也准备了新的课程,经过两个月的筹备，我把数据分析这一块内容已经做了一下整理与总结，最近公众号会出一个数据分析专题了.
数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01 数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理02 数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理03 备注：如果有帮助，欢迎点赞收藏评论一键三联哈~~
一 金融专业人士以及对金融感兴趣的业余人士感兴趣的一类就是历史价格进行的技术分析。维基百科中定义如下，金融学中，技术分析是通过对过去市场数据（主要是价格和成交量）的研究预测价格方向的证券分析方法。 下面，我们着重对事后验证过去市场数据的研究，而不是过多低关注对未来股价变动的预测。我们选取的研究目标是标准普尔（S&P）500指数，这是美国股票市场有代表性的指标，包括了许多著名公司的股票，代表着高额的市场资本，而且，该指数也具有高流动性的期货和期权市场。 二 我们将从Web数据来源读取历史指数水平信息，并未一个
下面是一些和科学计算，数据处理相关的Python社群和讨论组，如果有什么问题可以进行提问：
请注意，本文编写于 297 天前，最后修改于 296 天前，其中某些信息可能已经过时。
Pandas是一个开源的Python库，提供了高性能、易用和灵活的数据结构，用于数据处理和分析。它建立在NumPy之上，使得处理结构化数据更加简单和高效。Pandas的两个主要数据结构是Series和DataFrame，可以理解为NumPy数组的增强版。它们提供了更多的功能和灵活性，使得数据处理变得更加直观和方便。
特征的挖掘，是一个 算法工程师 or 数据挖掘工程师，最最最基本的能力。实际业务中，许多数时候数据源和建模目标都是确定的，这时候特征工程几乎就决定了最终模型的业务效果。即使是表示学习横行的当下，在风控和推荐系统中依然大量的使用着手工的特征进行建模。本文将介绍机器学习中的2大类特征深入挖掘方法（特征聚合&特征交叉），以及其中35种特征衍生方案。希望能为对此处经验较少的读者提供一些帮助。
我们很高兴地宣布 .NET Core 3.1 的发布。这实际上只是一小组修复和改进 .NET Core 3.0，我们两个月前发布了。最重要的功能是 .NET Core 3.1 是长期支持 （LTS） 版本，将支持三年。正如我们过去所做的那样，我们希望在发布下一个 LTS 版本之前花时间。额外的两个月（在 .NET Core 3.0 之后）使我们能够选择并实施正确的改进集，而不是已经非常稳定的基础。.NET Core 3.1 现已准备就绪，可在您想象或业务需要的地方使用。 ——
数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见，特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中，可以说特征工程是机器学习成功的关键。
这个问题是国际航空乘客预测问题， 数据是1949年1月到1960年12月国际航空公司每个月的乘客数量（单位：千人），共有12年144个月的数据。
我们在使用pandas分析处理时间序列数据时，经常需要对原始时间粒度下的数据，按照不同的时间粒度进行分组聚合运算，譬如基于每个交易日的股票收盘价，计算每个月的最低和最高收盘价。
当数据科学或者机器学习工程师使用Scikit-learn、Tensorflow、Keras 、PyTorch等框架部署机器学习模型时，最终的目的都是使其投入生产。通常，我们在做机器学习项目的过程中，将注意力集中在数据分析，特征工程，调整参数等方面。但是，我们往往会忘记主要目标，即从模型预测结果中获得实际的价值。
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。
来源：DeepHub IMBA本文约2300字，建议阅读5分钟本文用25个示例详细介绍groupby的函数用法。 groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。 如果我们有一个包含汽车品牌和价格信息的数据集，那么可以使用groupby功能来计算每个品牌的平均价格。 在本文中，我们将使用25个示例来详细介绍groupby函数的用法。这25个示例中还包含了一些不太常用但在各种任务中都能派上用场的操作。 这里使用
groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。
又到周末了，东哥赠送5本机器学习的书《机器学习线性代数基础 Python语言描述》，内容非常赞，推荐入手。老样子，免费包邮送出去5本，参与方式见文末~
pandas是python数据分析的不二选择，堪称瑞士军刀般的存在，几乎可以胜任数据分析的全过程。如果说有什么缺点的话，那么就是其不支持分布式，所以对于小数据量完全不压力，但面对大数据时却当真有些乏力。近日，自己便用pandas处理了一些大数据场景，现分享几个心得技巧。
疫情在国内的传染趋势逐渐放缓，但欧美各国的确诊率和死亡率都不怎么乐观。截至美国东部时间3月22日下午6点，美国共报告新冠肺炎确诊病例32717例，22日不到18小时内，新增确诊6670例。在欧洲，意大利、西班牙、德国、伊朗、法国的单日新增病例都达到了千级的增长，其中意大利的确诊死亡率更是达到了9.26%。
两个月前需求：使用python3做一个将观测数据编译产出成bufr数据的一个工具 刚刚完成初版，其中的数据文件路径和数据内容格式还需要仔细核对，但整体逻辑已实现，剩下的工作时间可能会用来完善它
晚饭后习惯性的进入百家号后台才发现竟然收到了百家号新手期通过审核的通知，哈哈。自从二月份百家号指数超过 500 后一直都在申请终于通过了，真是有志者事竟成呀！今天借着发个博客文章纪念的机会顺便也给大家分享一下百家号通过新手期的经验和心得。
北京时间今天一早，马斯克突然在推特上发布了一个投票，内容是：「我是否应该卸任推特的负责人？」
本文介绍了对月销售订单历史记录的汇总统计，包括对订单金额、订单数量、产品信息、客户信息、销售员信息的统计，并分析了汇总数据的趋势变化。同时，本文还提供了对历史记录进行查询和过滤的方法，以及导出到Excel表格的示例代码。
第01章 Pandas基础 第02章 DataFrame运算 第03章 数据分析入门 第04章 选取数据子集 第05章 布尔索引 第06章 索引对齐 第07章 分组聚合、过滤、转换 第08章 数据清理 第09章 合并Pandas对象 第10章 时间序列分析 第11章 用Matplotlib、Pandas、Seaborn进行可视化
五一以迅雷不及掩耳盗铃儿响叮当仁不让之势结束，这不马上又周末了，我们又可以愉快的学习啦，本次节后第一篇来自小小明大哥主笔。
最近被人问的最多的一个问题是“我想入门深度学习，我应该学些什么”。 老实说，这个问题不是那么好回答，毕竟每个人的知识背景和技能背景实在是太不一样了。如果要假设一个人基本具备大专以上的水平和比较好的学习能力的话，可以假设一条学习路径。 第一：学习Linux的基本应用 这主要指的是类似Ubuntu和CentOS这类主流Linux操作系统上的Shell操作，以及管道、端口、进程、内存等相关资源的概念。不推荐在Windows上去做深度学习的应用，因为几乎全行业的人都在Linux上做工程，如果只有你使用Window
本次介绍pandas时间统计分析的一个高级用法--重采样。以下是内容展示，完整数据、代码和500页图文可戳👉《pandas进阶宝典V1.1.6》进行了解。
模型 ：A - 99%、B - 1%，表示模型 认为该样本是 A 类型的概率为 99%，为 B 类型的概率为 1%。
2022年，我们达到U型周期底部，但同时也迎来期待已久的回升曲线。在就业市场，春江水暖鸭先知，招聘复苏是行业复苏的重要标志。
作者：Eryk Lewinson 翻译：汪桉旭校对：zrx 本文约4400字，建议阅读5分钟本文研究了三种使用日期相关的信息如何创造有意义特征的方法。 标签：时间帧，机器学习，Python，技术演示 想象一下，你刚开始一个新的数据科学项目。目标是建立一个预测目标变量Y的模型。你已经收到了来自利益相关者/数据工程师的一些数据，进行了彻底的EDA并且选择了一些你认为和手头上问题有关的变量。然后你终于建立了你的第一个模型。得分是可以接受的，但是你相信你可以做得更好。你应该怎么做呢？ 这里你可以通过许多方式跟进。
当今信息时代，数据堪称是最宝贵的资源。沿承系列文章，本文对SQL、Pandas和Spark这3个常用的数据处理工具进行对比，主要围绕数据查询的主要操作展开。
窗口函数是数据库查询中的一个经典场景，在解决某些特定问题时甚至是必须的。个人认为，在单纯的数据库查询语句层面【即不考虑DML、SQL调优、索引等进阶】，窗口函数可看作是考察求职者SQL功底的一个重要方面。
这三个点虽然平时用得少，但在面试中却常被问到。值得一提的是，很多面试官对问题竟然也是一知半解。。
使用的CNCF项目包括：Envoy、Fluentd、Helm、Kubernetes、Prometheus
当以某种方式组合多个序列或数据帧时，在进行任何计算之前，数据的每个维度会首先自动在每个轴上对齐。 轴的这种无声且自动的对齐会给初学者造成极大的困惑，但它为超级用户提供了极大的灵活性。 本章将深入探讨索引对象，然后展示利用其自动对齐功能的各种秘籍。
T客汇官网：tikehui.com 撰文 | 徐婧欣 【Andrew：付费营销是很多产品获取用户的重要渠道，其中一个关键因素就是 CAC（客户获取成本），要得出这个指标，需要进行非常精确的运算。 Hu
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