第一步：读取三个表数据（用户表、评分表、电影表） mnames=['MovieID','Title','Genres'] user_data = pd.read_table(r".\datas\movielens-1m\users.dat", sep='::', header=None, names ...
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2020-08-01 21:29:14
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字体属性：(font) 大小 {font-size: x-large;}(特大) xx-small;(极小) 一般中文用不到，只要用数值就可以，单位：PX、PD 样式 {font-style: oblique;}(偏斜体) italic;(斜体) normal;(正常) 行高 {line-heigh ...
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Web程序 时间：
2020-07-31 19:23:58
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from __future__ import print_function # 导入相关python库 import os import numpy as np import pandas as pd #设定随机数种子 np.random.seed(36) #使用matplotlib库画图 impo ...
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2020-07-30 16:43:46
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属性和方法 DataFrame有许多的的属性和方法使得pabdas用起来非常的快捷简便。 导入数据： 1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 from pandas import Series,DataFrame 4 test=pd.read_exc ...
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2020-07-30 14:47:20
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一、pd.merge() 二、join() 三、combine_first() ...
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2020-07-29 17:47:28
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python读取txt文件，将数据转化为dataFrame,dataFrame数据插入到pgsql 1. pd.io.sql.to_sql(dataframe,'table_name',con=conn,schema='w_analysis',if_exists='append') 2.df.to_ ...
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数据库 时间：
2020-07-28 22:23:40
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数据准备1 数据导入、导出 读取Excel（.xlrx文件）并进行导出备份 import pandas as pd from pandas import DataFrame # Pandas可以直接从xlsx（excel）、csv等文件中导入数据，也可以输出到xlsx（excel）、csv格式中 s ...
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2020-07-26 19:00:03
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简单的查询其实根本不能满足实际开发的需求 需求可能是让你查一下2018年的销售额啊，2019年温度超过30℃的天数啊等等的 这些需求都是有异曲同工的，就是带条件的查询 这里我们先自己设计一个表格，并将其读取出来 import pandas as pd df = pd.read_excel('test ...
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2020-07-25 23:28:49
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#时间戳格式改为YYYY-mm-DD hh:MM:ss df['pdate']=pd.to_datetime(df['Timestamp'],unit='s') #从日期中快速取出月份 df_group=df.groupby([df["pdate"].dt.month,"Rating"])["Use ...
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2020-07-23 23:15:48
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Task2 数据读取与数据分析 一、数据读取 1 import pandas as pd 2 train_df = pd.read_csv('./train_set.csv', sep='\t') 首先对read_csv的函数有个清晰的认识，具体的参数的情况如下： filepath_or_buffe ...
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2020-07-23 16:48:28
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