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盘点一个Excel数据分割和explode()实战问题

大家好，我是皮皮。一、前言前几天在Python白银交流群【JethroShen】问了一个Pandas数据处理的问题。问题如下：各位大佬这种情况我怎么处理一下啊？标记的商品内容后后面的数量是一一对应的想把它们铺开。下面是他自己写的代码：jigou_df=pd.read_excel(jigou_...

盘点Pandas 的100个常用函数 pandas函数库

作者|刘顺祥来源|数据分析1480这一期将分享我认为比较常规的100个实用函数，这些函数大致可以分为六类，分别是统计汇总函数、数据清洗函数、数据筛选、绘图与元素级运算函数、时间序列函数和其他函数。统计汇总函数数据分析过程中，必然要做一些数据的统计汇总工作，那么对于这一块的数据运算有哪些可用...

ROC 曲线和 AUC:直观的方法和实施指南

介绍ROC曲线是二战期间的一个概念，旨在评估雷达系统（接收器）区分敌方物体和信号噪声的能力1。这一历史渊源导致了首字母缩略词受试者工作特征（ROC）曲线。随着时间的流逝，ROC曲线越来越受欢迎2，成为分析分类器性能的最广泛工具之一。本文旨在提供一种直观且非技术性的ROC曲线方法。它进一步介绍了...

pandas入门教程 - 第十课: pandas的组操作

Pandas组操作简介Pandas的组操作（GroupBy）是数据处理中的核心功能之一，它允许我们对数据进行分组并对每个组进行操作，从而实现复杂的数据分析和处理任务。分组操作的基础在Pandas中，分组操作通常通过groupby方法实现。这个方法可以根据一个或多个列对数据进行分组。单一...

机器学习中集成学习( Bagging, Boosting和Stacking)简介和示例

什么是集成方法?集成方法是通过建立一组独立的机器学习模型，组合多个模型的预测对类标签进行预测的方法。这种策略组合可以减少总误差，包括减少方差和偏差，或者提高单个模型的性能。在这里，我使用来自Kaggle的“红酒质量”数据（https://www.kaggle.com/uciml/red-wine-q...

Pandas使用split将字符串拆分成多个子列

Pandas中，可以使用str.split()函数将字符串类型的列拆分成多个子列，并返回一个包含多个子列的DataFrame。str.split()函数可以基于指定的分隔符（默认为空格）将字符串拆分为多个部分。以下是一个示例，展示如何使用str.split()函数将字符串类型的列拆分...

使用PyTorch实操分步指南:针对稻米进行分类

在快节奏的农业世界中，能够快速准确地对不同水稻品种进行分类可能会改变游戏规则。但是，我们如何利用机器学习来完成像水稻分类这样小众的事情呢？好吧，这就是强大的深度学习库PyTorch发挥作用的地方。今天，我将指导您使用PyTorch创建卷积神经网络(CNN)，以根据图像对水稻品种进行分类。本...

pandas 之 groupby pandas是什么意思

groupby的MutilIndexdf.reset_index()df.index.get_level_values('abc')/df.index.get_level_values(0)准备这个博客是用JupyterNotebook写的,如果你没有用过也不影响阅...

Python办公自动化之Excel做表自动化

Excel与Python都是数据分析中常用的工具，本文将使用动态图(Excel)+代码(Python)的方式来演示这两种工具是如何实现数据的读取、生成、计算、修改、统计、抽样、查找、可视化、存储等数据处理中的常用操作！数据读取说明：读取本地Excel数据ExcelExcel读取本地数据需要打开目标文...

超全的100个Pandas函数汇总 pandas 常用函数

上次分享了10个使用频率非常高的Pandas函数，同学们都觉得很有用。今天，咱们继续~~我整理了100个Pandas常用的函数，分别分为6类：统计汇总函数、数据清洗函数、数据筛选、绘图与元素级运算函数、时间序列函数和其他函数。赶紧收藏起来吧！统计汇总函数函数含义min()计算最小值max()计算最大...