分布式与人工智能课程(part5)--第五课

学习笔记，仅供参考，有错必纠

文章目录

- 2.3.2.2 数据分组
- 2.3.2.3 数据合并
- 2.3.2.4 apply方法
2.4 数据透视表
- 2.4.1 透视表
- - 2.4.1.1 Excel中的透视表
  - 2.4.1.2 Pandas中的透视表
- 2.4.2 交叉表
2.5 分组与聚合
- 2.5.1 什么是分组与聚合
- 2.5.2 分组计数value_counts()
- 2.5.3 分组数据的常用操作
- - 2.5.3.1 size()
  - 2.5.3.2 开始不选择字段，进行分组后聚合
  - 2.5.3.3 先取出需要的字段，分组后聚合，只对分组后剩下的字段聚合

分布式与人工智能课程(part5)--第五课相关推荐

分布式与人工智能课程(part6)--第六课
学习笔记,仅供参考,有错必纠文章目录 1. 常用代码 2. matplotlib.pyplot模块的基本使用 2.1 matplotlib.pyplot参考文档 2.2 matplotlib.pyp ...
分布式与人工智能课程(part4)--第四课
学习笔记,仅供参考,有错必纠 1. 常用代码 # 支持多行输出 from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell Interacti ...
分布式与人工智能课程(part3)--第三课
学习笔记,仅供参考,有错必究文章目录 2.3.4 维数增加 reshape np.newaxis np.expand_dims 2.3.5 维数减少 reshape squeeze 2.3.6 类型 ...
分布式与人工智能课程(part2)--第二课
学习笔记,仅供参考,有错必纠课堂笔记文章目录 1 常用命令 2 Numpy 2.1 Numpy的优势 2.1.2 ndarray介绍 2.1.2 ndarray与Python原生list运算效率对 ...
分布式与人工智能课程(part16)--深度学习
学习笔记,仅供参考,有错必纠文章目录 2个小知识点求y = (x+1)^2取最小值时的x和y 求解等式 a * 5 = 500 中的未知量拟合f=2x 只使用tf.Variable 李金洪书上代 ...
分布式与人工智能课程(part15)--深度学习
学习笔记,仅供参考,有错必纠文章目录复习小练习以矩阵运算仿真神经网络 Tensorflow张量运算仿真神经网络以正态分布的随机数产生权重与偏差的初始值执行一次sess.run可以取得3个Te ...
分布式与人工智能课程(part14)--深度学习
学习笔记,仅供参考,有错必究文章目录常用代码建立计算图执行计算图 feed_dict 与 placeholder feed_dict的使用 placeholder 与 feed_dict的使用 ...
分布式与人工智能课程(part13)--模型验证
学习笔记,仅供参考,有错必纠文章目录加载常用包模型验证交叉验证 K折交叉验证KFold(余本国书第4章模型训练与评估91-93) 分层交叉验证StratifiedKFold(余本国书第4章模型 ...
分布式与人工智能课程(part12)--机器学习案例入门
学习笔记,仅供参考,有错必纠文章目录 iris案例常用代码 knn 导入数据集 KICIC算法特征工程建立模型模型评估预测新数据读取原始数据文件进行预测,并保存结果到文件 iris案例 ...

分布式与人工智能课程(part5)--第五课

文章目录

分布式与人工智能课程(part5)--第五课相关推荐

最新文章

热门文章