前面我介绍了可视化的一些方法以及机器学习在预测方面的应用,分为分类问题(预测值是离散型)和回归问题(预测值是连续型)。同时做了关于图像识别的系列文章,让读者理解python进行图像识别的过程、原理和方法(具体见之前的文章)。

本期我将继续做关于数据分析类实战的系列文章,列举一些在平时数据处理中经常遇到的一些小问题,提供一个解决方案,让读者慢慢理解python数据分析的原理和方法,每一篇文章从实现功能、实现代码、实现效果三个方面进行展示。

实现功能:

实现将一维列表和二维列表保存到本地excel文件。

实现代码:

import pandas as pddef deal_1():# 列表company_name_list = ['腾讯', '阿里巴巴', '字节跳动', '腾讯']# list转dataframedf = pd.DataFrame(company_name_list, columns=['company_name'])# 保存到本地exceldf.to_excel("D:\数据杂坛\素材\\0109\company_name_li_1.xlsx", index=False)def deal_2():# 二维listcompany_name_list = [['腾讯', '北京'], ['阿里巴巴', '杭州'], ['字节跳动', '北京']]# list转dataframedf = pd.DataFrame(company_name_list, columns=['company_name', 'local'])# 保存到本地exceldf.to_excel("D:\数据杂坛\素材\\0109\company_name_li_2.xlsx", index=False)if __name__ == '__main__':deal_1()deal_2()

实现效果:

本人读研期间发表5篇SCI数据挖掘相关论文,现在在某研究院从事数据挖掘相关工作,对数据挖掘有一定的认知和理解,会不定期分享一些关于python机器学习、深度学习、数据挖掘基础知识与案例。

致力于只做原创,以最简单的方式理解和学习,关注我一起交流成长。

关注V订阅号:数据杂坛可在后台联系我获取相关数据集和源码,送有关数据分析、数据挖掘、机器学习、深度学习相关的电子书籍。

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