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importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportfoliumfromfolium.pluginsimportHeatMapfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromgeo

importnumpyasnpimportpandasaspdimportpickleimportrefromscipy.optimizeimportminimizeimportrandomimportmatplotlib.pyplotaspltimportscipy.statsasstatsfromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutor#加载数据，添加文件存在性验证

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在Pandas中，DataFrame的索引（index）可以具有特殊含义，比如时间戳、分类标签或其他对数据有组织和查询意义的标识。为了确保这些特殊的索引在保存和读取过程中不丢失其信息或格式，你可以使用特定的方法来处理。保存DataFrame当你保存一个带有特殊索引的DataFrame时，通常会使用.t

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1.项目选题使用美国人口普查收入数据集，根据人口普查数据预测个人收入是否每年超过50,000美元。数据集：adult任务分析意义：通过分析人口工资情况，可以揭示不同人口特征与收入水平之间的关系，这对于理解社会经济结构、制定公共政策以及优化资源分配具有重要意义。例如，可以帮助

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SELECTtablespace_name,SUM(BYTES)/1024/1024"FreeSpace(MB)"FROMdba_free_spaceGROUPBYtablespace_name; 追加表空间的语句，里面的路径是服务器的实际路径：ALTERTABLESPACEUNDOTBS1ADDDATAFILE'Z:/app/oradata/MELALEUCADB/UNDOTBS03.DBF'SIZE1024MAUTOE

实验一：数据准备与模型评估一、实验目的熟悉Python的基本操作，掌握对数据集的读写实现、对模型性能的评估实现的能力；加深对训练集、测试集、N折交叉验证、模型评估标准的理解。 二、实验内容（1）利用pandas库从本地读取iris数据集；（2）从scikit-learn库中直接加载iris

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在数据分析的世界里，数据清洗是一项不可或缺的工作。我们经常需要将数据从一种格式转换为另一种格式，以适应分析的需求。然而，在处理数值数据时，一个常见的问题就是数值被自动转换为科学计数法，尤其是当数值非常大时。这不仅影响了数据的可读性，还可能对后续的分析造成影响:譬如无法关联

#默认读取第一个表单df=pd.read_excel('b.xlsx')print(df)#读取指定表单的内容df=pd.read_excel('b.xlsx',sheet_name='Sheet1')print(df)#读取多个表单，返回一个字典dfs=pd.read_excel('b.xlsx',sheet_name=['Sheet1','Sheet2'])pri

大家好，我是Edison。最近入坑黄佳老师的《AI应用实战课》，记录下我的学习之旅，也算是总结回顾。今天是我们的第3站，了解下AI项目实践的5大环节，并通过一个预测直播带货销售额的案例来感受下。AI项目的5大环节对于一个AI项目的实战大概有以下5大环节：问题定义：需要明确定义需要解决

一、Pandas-DataFrame特点 二、特征练习#从列表嵌套字典创建DataFramedata=[{'a':1,'b':2},{'a':5,'b':10,'c':20}]df=pd.DataFrame(data)print(df)print('-----------')#从字典创建DataFramedata={'Na

 一、Series特点 二、特点练习importpandasaspdimportnumpyasnp#pandas---Series#默认索引从0开始且数组类型数据data=np.array(['张三','李四','王五','赵六'])s=pd.Series(data)print(s)#自定义索引s=pd.Series(data,index=['100','

SACS是一种广泛用于结构分析和设计的软件系统，其数据文件格式常用于存储结构模型和分析结果。本文将介绍如何从一个复杂的SACS文件中提取关键信息，并将其整理成易于理解的表格格式。我们将关注SACS文件中的一个部分，名为“GRUP”，它包含了结构组的数据。我们将学习如何

使用 concat 函数concat 函数可以将多个 DataFrame 连接在一起，通过这种方式可以实现类似 append 的功能。importpandasaspd#创建示例DataFramedf=pd.DataFrame({'col1':[1,2],'col2':[3,4]})#创建要添加的新行，以DataFrame形式new_row=pd.DataF

一文读懂Linux磁盘使用情况查看在Linux系统管理与运维工作中，时刻掌握磁盘的使用状况对保障系统稳定运行、提前规划存储扩容至关重要。Linux提供了丰富且功能各异的工具，用于查看磁盘使用详情，本文将深入介绍这些实用工具，并结合实际操作示例，助力大家轻松驾驭磁盘管理工作

importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.metricsimportconfusion_matrix,ConfusionMatrixDisplayimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.pre

importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#提供文件的绝对路径file_path=r'D:\BP_R_Data.xlsx'#请替换为实际路径#尝试读取Excel文件try:df=pd.read_excel(file_path,sheet_name='Sheet1',engine='openpyxl')#检查

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前言一、df.max()计算每列最大值二、df.apply()1.可以传函数代码如下（示例）：#lambda匿名函数自定义f=lambdax:x.max()-x.min()#x参数冒号后是返回值df.apply(f)#默认axis=0,所以这里是按列求最大值-最小值2.可以直接写内置函数代码如下（示例）：df