training = pd.DataFrame({'x':[3,6,9,15,300, 20,85]}). 原始数据training_fitting = pd.DataFrame({'x':[4,7,8,30,280, 10,79]})。 原始数据的fitting值，方法不限。xgboost，RF。 ...
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2018-04-08 21:12:15
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针对Series对象，从中抽取信息 unique可以得到Series对象的唯一值数组 返回的是未排序的数组，如果需要排序，再次执行sort（）方法或者用numpy的顶级函数sort（） 值计数 用到value_counts方法或value_count顶级函数 isin用于判断矢量化集合的成员资格，可 ...
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2018-04-07 18:57:52
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写在前面： 由昨天的记录我们知道，用pandas.read_csv(“文件名”)的方法读取文件，返回的变量类型为DataFrame结构。也是pandas中最核心的一种类型。那在pandas中还有没有什么其他的类型啊，当然是有的啦，我们把DataFrame类型理解为是由行和列构成的数据，那么将Data ...
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2018-04-07 17:39:23
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reindex：重新索引 pandas对象有一个重要的方法reindex，作用：创建一个适应新索引的新对象 以Series为例 1 >>> series_obj = Series([4.5,1.3,5,-5.5],index=('a','b','c','d')) 2 >>> series_obj 3 ...
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2018-04-07 14:58:37
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参考这篇文章： https://blog.csdn.net/u012387178/article/details/52571725 python pandas判断缺失值一般采用 isnull()，然而生成的却是所有数据的true／false矩阵，对于庞大的数据dataframe，很难一眼看出来哪个数 ...
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2018-04-07 12:57:53
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欢迎来到Python for Finance教程系列的第7部分。 在之前的教程中，我们为整个标准普尔500强公司抓取了雅虎财经数据。 在本教程中，我们将把这些数据组合到一个DataFrame中。 到此为止的代码： 尽管我们掌握了所有数据，但我们可能想要一起评估数据。为此，我们将把所有的股票数据集合在 ...
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2018-04-06 12:28:00
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文本文件的内容： 由上述代码可以看出，KK是一个实体类型并且可序列化（Serializable）！ ...
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2018-04-04 16:15:24
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1）查看DataFrame数据及属性 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 2）使用DataFrame选择数据: 1 2 3 4 3）使用DataFrame重置数据: 1 4）使用DataFrame筛选数据(类似SQL中的WHERE): 1 2 3 5）使用DataFrame模糊筛选数据( ...
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2018-04-03 14:32:30
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dates=pd.date_range('20160728',periods=6) #创建固定频度的时间序列 df=pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns=list('ABCD')) #创建6*4的随机数，索引，列名称。 df2=p ...
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2018-03-31 14:23:36
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