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AI和数据科学的基石-Numpy与Pandas

1.3与LLM1.4“向量化”操作2Pandas2.1Pandas核心数据结构-DataFrame引言一文快速了解Numpy与Pandas。从理论到代码。1Numpy我们学

啾啾大学习·2025-06-18 15:35

python简单的预测模型_python简单预测模型

#导入pandas、numpy包，导入LabelEncoder、random、RandomForestClassifier、GradientBoostingClassifier函数importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderim

HOWARD ZHOU·2025-06-18 14:55

AI大模型从0到1记录学习numpy pandas day25

第3章Pandas3.1什么是PandasPandas是一个开源的数据分析和数据处理库，它是基于Python编程语言的。

Gsen2819·2025-06-18 13:52

AI大模型从0到1记录学习numpy pandas day24

第1章环境搭建1.1Anaconda1.1.1什么是AnacondaAnaconda官网地址：https://www.anaconda.com/简单来说，Anaconda=Python+包和环境管理器（Conda）+常用库+集成工具。它适合那些需要快速搭建数据科学或机器学习开发环境的用户。Anaconda和Python相当于是汽车和发动机的关系，安装Anaconda后，就像买了一台车，无需自己去安

Gsen2819·2025-06-18 13:51

python依赖包迁移或离线安装方法

例如包名为pandaspipdownload-dyour_offline_packagespa

LensonYuan·2025-06-18 13:21

TikHub-API-Python-SDK 使用教程

TikHub-API-Python-SDK使用教程TikHub-API-Python-SDKHigh-performanceasynchronousDouyinTikTokInstagramXiaohongshuKuaishouWeibounofficialAPI

瞿千斯Freda·2025-06-18 13:19

前端资源帖

镜像那些险象环生的坑封装VueElement的可编辑table表格组件字节跳动的前端工程化实践WebGL大场景性能优化Google趋势对比分析npm趋势对比分析TweenMax动画实际应用Tween.js使用教程

liora6·2025-06-18 12:12

【Pandas】pandas DataFrame reorder_levels

Pandas2.2DataFrameReshapingsortingtransposing方法描述DataFrame.droplevel(level[,axis])用于**从DataFrame的索引（行或列

liuweidong0802·2025-06-18 10:30

微博评论数据爬取

max_id控制）✅随机等待防止反爬机制✅自动清洗评论内容中的HTML标签✅自动转换评论时间与用户性别字段✅评论内容+用户信息全量保存为CS所需环境bash复制编辑pipinstallrequestspandas

Jack-jlj·2025-06-18 09:23

Google Gen AI Python SDK 使用教程

GoogleGenAIPythonSDK使用教程python-genaiGoogleGenAIPythonSDKprovidesaninterfacefordeveloperstointegrateGoogle'sgenerativemodelsintotheirPythonapplications

滕娴殉·2025-06-18 01:30

探索Pandas与Tiktoken在数据处理中的应用

在这篇博文中，我们将重点介绍两个非常有用的库：pandas和tiktoken，以及pandas中的一些关键功能，如df.dropna()和对df.Summary列的操作。

黑金IT·2025-06-17 22:12

Pandas能进行数据降维？新手如何简化分析模型？

Pandas能进行数据降维？新手如何简化分析模型？引言在量化交易的世界里，数据是一切分析的基础。但面对海量的数据，如何快速有效地提取关键信息，简化分析模型，是每个新手都需要面对的挑战。

程序化交易助手·2025-06-17 21:40

随机森林预测、重要性分析（Python实现）

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressor,RandomForestClassifierfromfunctoolsimportreduceimportnumpyasnpimportpandasaspd

不期而遇__·2025-06-17 17:08

3648766

1.Python数据分析介绍及环境搭建1.1python数据分析简介【了解】1.1.1python做数据分析的优势可以独立完成数据分析的各种任务功能强大,有海量的开源包(pandas,numpy…)处理海量数据效率高开源免费

天浊海·2025-06-17 13:37

实测提速 60%！Maven Daemon 全面加速 SeaTunnel 编译打包效率

附详细安装、使用教程与对比数据，建议你立即尝试！什么是MavenDaemon(

·2025-06-17 12:13

【Python打卡Day12】启发式算法 @浙大疏锦行

下面介绍这几种常见的优化算法遗传算法粒子群优化模拟退火##1.数据处理+划分训练和测试importpandasaspdimportpandasaspd#用于数据处理和分析，可处理表格数据。

可能是猫猫人·2025-06-17 09:40

【Python打卡Day26】函数专题1：函数定义与参数 @浙大疏锦行

#DAY26函数专题1：函数定义与参数到目前为止，我们已经使用了许多Python内置的函数（如print(),len(),sum(),range()）以及各种库（如NumPy,Pandas）提供的函数。

可能是猫猫人·2025-06-17 09:40

da y30

(math.pi)1.2从模块中导入特定内容frommathimportpi,sqrtprint(pi)print(sqrt(16))1.3导入模块并设置别名importnumpyasnpimportpandasaspd2

m0_62568655·2025-06-17 08:03

Day14shap图绘制

#作业1importshapimportxgboostimportpandasaspdX,y=shap.datasets.adult()model=xgboost.XGBClassifier(eval_metric

m0_62568655·2025-06-17 08:03

Day9 热力图、子图绘制

一、热力图绘制1、先查看数据看哪些不是数字形式，然后value_counts看非数字特征内容统计，决定怎样把其换成数字（字典映射）importpandasaspddata=pd.read_csv('data.csv

sinat_60203536·2025-06-17 00:39

python-pandas库

文章目录一、什么是pandas库？

yogima·2025-06-16 22:27

Python数据分析的基本步骤

Python作为一种强大的编程语言，拥有丰富的数据分析库，如Pandas、NumPy、Matplotlib等，为数据分析工作提供了极大的便利。本文将详细阐述基于Python的数据分析基本步骤，

在焦虑的沙漠里种一棵树·2025-06-16 21:23

使用Python获取股票数据

importpandasaspdimportpandas_datareader.dataaswebimportdatetimefrommatplotlibimportpyplotasplt#获取海通证券

飘逸py·2025-06-16 21:48

MCP数据可视化服务器配置依赖

#requirements.txt#MCP数据可视化服务器依赖包#核心MCP包mcp>=0.1.0#数据处理pandas>=2.0.0numpy>=1.24.0#可视化matplotlib>=3.7.0seaborn

司南锤·2025-06-16 17:28

[特殊字符] Pandas三招鲜：避开数据处理的血泪坑！（内含真实翻车实录）

今天咱们聊聊Pandas——这个数据分析领域的瑞士军刀，也是无数人深夜debug的罪魁祸首（别问我怎么知道的）。用了这么多年Pandas，我踩过的坑连起来能绕地球……好吧夸张了，但填满一个

xiaoqian9997·2025-06-16 16:20

Pandas：让数据起舞的Python魔法手册

文章目录初识Pandas：数据界的瑞士军刀两大基石：Series与DataFrame数据加载：万能格式转换器数据清洗：丑小鸭变天鹅之术1️⃣缺失值处理2️⃣重复值清理3️⃣异常值处理数据操作：切片与切块的魔法数据筛选数据变形

xiaoqian9997·2025-06-16 16:17

Tabulate 项目使用教程

Tabulate项目使用教程tabulateTableMakerforModernC++项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ta/tabulate项目介绍Tabulate

·2025-06-16 09:33

MCP案例 - 数据可视化工具服务器

Resources和Prompts转换为Tools，让大模型自主调用"""importjsonimportasynciofromtypingimportAny,Dict,List,Optionalimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornass

·2025-06-16 08:55

Python的pandas中的DataFrame.dropna()用法，删除缺失值

在Pandas中，DataFrame.dropna()用于删除缺失值（NaN或None），是数据清洗的关键操作。

weixin_44865058·2025-06-16 03:26

VINS-Fusion-Vehicle 项目使用教程

VINS-Fusion-Vehicle项目使用教程VINS-Fusion-Vehicle对VINS-Fusion的修改，以适配地面小车进行定位建图及导航，可实时采集生成半稠密点云地图和栅格地图。

段琳惟·2025-06-16 00:03

LiteDB 嵌入式数据库使用教程

LiteDB是一个轻量级的NoSQL嵌入式数据库，专为.NET应用程序设计，不需要服务器或配置，直接作为DLL引入项目即可使用。下面我将通过完整的实例展示LiteDB的基本用法。一、环境准备1.安装LiteDB通过NuGet包管理器安装LiteDB：Install-PackageLiteDB或使用.NETCLI：dotnetaddpackageLiteDB二、基础操作实例1.创建数据库和集合usi

code_shenbing·2025-06-15 20:10

pandas 批量读取excel_Pandas进阶Excel（一）——读取

今天开始介绍python可以操作Excel的另一个强大的库——pandas库。个人认为，pandas库对于操作Excel有着极好的支撑。

铺地板·2025-06-15 13:25

ipython具备变量自动补全的功能吗_史上最详细、最完全的ipython使用教程，Python使用者必备！...

声明：本文承接前面一篇文章，ipython系列之一；另外，本文所指的ipython不是ipythonnotebook，ipythonnotebook已经被jupyternotebook所取代，不再叫ipythonnotebook了。前面讲解了ipython里面的一些核心知识点，包括它的优势所在、快捷键操作、内省、什么是魔术命令等等，本文将在前文的基础之上，进一步拓展，讲解ipython的进阶知识点

可以不是真名·2025-06-15 13:55

《学习笔记》Python：使用pandas批量xlsx文件转csv

Python：使用pandas批量xlsx文件转csvimportcsvimportpandasaspdimportosexcel_path=r'G:/newcsv'csv_path=r'G:/csv'file_names

·2025-06-15 13:51

【Python办公】使用pandas批量读取csv保存为Excel

目录专栏导读Python使用pandas批量读取CSV保存为Excel概述环境准备安装必要的库导入必要的模块基础用法1.单个CSV文件转Excel2.批量转换CSV文件到独立Excel文件高级功能3.多个

小庄-Python办公·2025-06-15 13:49

用Python做数据分析，我为什么放弃了Pandas

做数据分析岗位的朋友，Pandas是我们常用的工具，但在面对大数据时，它的速度难免让人捧心叹气。

花小姐的春天·2025-06-15 12:14

【数据分析】Pandas数据可视化详解:大案例解析（第27天）

系列文章目录Pandas数据可视化解决不显示中文和负号问题matplotlib数据可视化seaborn数据可视化pyecharts数据可视化优衣库数据分析案例文章目录系列文章目录前言1.Pandas数据可视化

程序猿，·2025-06-15 05:02

Real-ESRGAN-ncnn-vulkan 使用教程

Real-ESRGAN-ncnn-vulkan使用教程项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/re/Real-ESRGAN-ncnn-vulkan1.项目介绍Real-ESRGAN-ncnn-vulkan

陶名战Blanche·2025-06-14 23:46

PyBroker 用于量化交易策略开发和回测的 Python 库深入解析

利用NumPy和Pandas对整个数据集进行批量计算，回测速度快，适合大数据集和参数优化。简洁的API:定义策略通常只需编写一个接收Context

hiquant·2025-06-14 20:26

Python中Pandas常用函数及案例详解

7.使用value\_counts()查看值的分布查看某一列中不同值的计数print(df[‘A’].value_counts())8.使用unique()查看唯一值查看某一列中唯一的出现的值print(df[‘A’].unique())9.使用duplicated()检查重复值检查DataFrame中的重复行print(df.duplicated())检查DataFrame中没有重复行print

2401_84009215·2025-06-14 16:54

Python打卡第53天

importpandasaspdimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerfromskle

猛犸MAMMOTH·2025-06-14 16:23

Python Pandas 数据框的复制与视图问题

PythonPandas数据框的复制与视图问题关键词：Python、Pandas、数据框、复制、视图摘要：本文深入探讨了PythonPandas数据框中复制与视图的问题。

Python编程之道·2025-06-14 13:31

Matplotlib-数据可视化详解

借助数据可视化，能更直观地理解数据，这是直接查看数据表做不到的数据可视化有助于揭示数据中隐藏的模式，数据分析时可以利用这些模式选择模型可视化库介绍基于Matplotlib绘制静态图形pandasseaborn

AIAdvocate·2025-06-14 06:53

python打卡记录去重_Pandas 数据筛选,去重结合group by

Pandas数据筛选,去重结合groupby需求今小伙伴有一个Excel表,是部门里的小伙9月份打卡记录,关键字段如下:姓名,工号,日期,打卡方式,时间,详细位置,IP地址....脱敏数据:姓名工号日期方式时间

weixin_39983383·2025-06-14 04:12

pandas 字符串列迁移至 PyArrow 完整指南：从 object 到 string[pyarrow]

二.迁移前准备：环境与数据的双重检查环境检查：确保依赖与版本适配1.安装PyArrow库2.升级pandas至2.0+数据评估：识别潜在风险点1.统计object类型列占比2.识别混合类型列三.分步迁移策略

dudly·2025-06-13 21:52

机器学习中的Python常用库（Numpy, Pandas, PIL, Matplotlib）

1.Numpynumpy（NumericalPython的简称）是高性能科学计算和数据分析的基础包。其部分功能如下：ndarray，一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数（无需编写循环）。用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。用于集成由C、C++、Fortran等语言编写的代码的

m0_74811578·2025-06-13 14:36

机器学习四剑客：Numpy、Pandas、PIL、Matplotlib 完全指南

在机器学习领域，这四个Python库构成了数据处理和可视化的核心工具链。它们各司其职又紧密协作，形成了完整的数据处理流水线：1.Numpy：科学计算基石核心功能：多维数组操作与数值计算importnumpyasnp#创建数组arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])#数学运算sines=np.sin(arr)#每个元素求正弦[email protected]#矩阵乘法#高级索引s

摘取一颗天上星️·2025-06-13 14:31

Python基础教程（十一）：11. 数据科学基础

本章将介绍数据科学中最常用的三大基础库：NumPy、Pandas和Matplotlib，帮助你建立数据分析的基本能力。

univerbright·2025-06-13 10:05

Anaconda 基础教程

预装库：如NumPy、Pandas、M

·2025-06-13 10:05

第一季度过程

TradingView观察大宗商品跨期价差（如布伦特原油CL1-CL2）书籍电子版：Libgen行情工具：TradingView免费版编程环境1.安装Anaconda+VSCode2.配置Python量化栈：numpy,pandas

haven-852·2025-06-13 09:27

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