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中国制造网官方网站入口,wordpress 首页预览,织梦网站自动跳转手机网站,北京市建设工程交易服务平台文章目录 一、不同格式数据读取及转换split data into X and y二、数据预处理1、去重2、删除某一列3、删除两行4、date转字符串5、修改类型6、修改日期类型7、修改字段名8、加年月9、 删除字段10、 查看数据中顶部10%的数据11、设置索引12、判断空值13、排序14、 模糊查询15、修… 文章目录 一、不同格式数据读取及转换split data into X and y二、数据预处理1、去重2、删除某一列3、删除两行4、date转字符串5、修改类型6、修改日期类型7、修改字段名8、加年月9、 删除字段10、 查看数据中顶部10%的数据11、设置索引12、判断空值13、排序14、 模糊查询15、修改字段类型16、修改数据17、保存数据库18、生成日期19、查看顶部10%数据分布 三、数据可视化1、折线图2、散点图 四、虚拟环境配置与安装1、 创建虚拟环境2、 进入虚拟环境3、退出虚拟环境4、 删除虚拟环境5、在jupyter notebook中添加虚拟环境6、在jupyter notebook里面添加虚拟环境cmd进入虚拟环境torch_envpip install ipykernel ipythonpython kernel install --user --name torch_env再次进入jupyter notebook在jupyter 中删除虚拟环境 7、pip install 镜像安装 五 、其他1、nohup command 2、找到进程PID(关闭在前面后台执行的进程的步骤首先找到其进程PID)3、kill掉进程 一、不同格式数据读取及转换 dataset pd.read_csv(SNP.csv,encodinggbk,index_col0)使用索引方式返回结果为DataFrame格式 X_features dataset.iloc[:,1:2050 y_label dataset.iloc[:, 0]将数据集分为特征矩阵X和目标变量y返回结果为numpy格式 X dataset.drop(LABEL, axis1) y dataset[LABEL]另外一种将数据转化为numpy的格式为 features [x for x in dataset.columns if x not in [LABEL]] # split data into X and y Xf dataset[features].values yf dataset[[LABEL]].values feature_nameslist(features)split data into X and y Xf dataset[features].values yf dataset[[‘LABEL’]].values feature_nameslist(features) 二、数据预处理 1、去重 df df.drop_duplicates().reset_index(dropTrue)2、删除某一列 df2df2.drop(cols,axis1) 3、删除两行 df.drop(index[0, 1])4、date转字符串 from datetime import datetime, date, time d date.fromisoformat(2018-09-22) t time.fromisoformat(16:28:22) dt datetime.fromisoformat(2018-09-22)sdate pd.to_datetime(ds).strftime(%Y-%m-%d) st 2019-01-20 00:00:00 dt datetime.datetime.strptime(st, %Y-%m-%d %H:%M:%S) st 2019-01-20 dt datetime.datetime.strptime(st, %Y-%m-%d) startpd.to_datetime(2017-01-01)5、修改类型 train[tf_status] t1[tf_status].astype(np.int64)6、修改日期类型 df[ds] pd.to_datetime(df[ds])7、修改字段名 df.rename(columns{#studentid:studentid}, inplace True)8、加年月 df[year]df.datetime.apply(lambda x: x.year) df[month] df.datetime.apply(lambda x: x.month) df[year] df[year].astype(np.int64) df[month] df[month].astype(np.int64) 9、 删除字段 df.drop([‘#id’], axis1, inplaceTrue) 10、 查看数据中顶部10%的数据 print(df.weeks.quantile(np.arange(.9,1,.01))) 11、设置索引 df df.set_index([‘hetongdetailid’]) 12、判断空值 print(“在 cat 列中总共有 %d 个空值.” % df[‘cat’].isnull().sum()) print(“在 review 列中总共有 %d 个空值.” % df[‘review’].isnull().sum()) df[df.isnull().valuesTrue] df df[pd.notnull(df[‘review’])] 13、排序 df.sort_values(by“x1”,ascending False) 14、 模糊查询 df_remark_tf[df_remark_tf[“content_method”].str.contains(keystring)] 15、修改字段类型 df_appraise[‘deptid’] df_appraise[‘deptid’].astype(np.int64) 16、修改数据 (https://blog.csdn.net/zhangchuang601/article/details/79583551) df.loc[1,[‘name’,‘age’]] [‘bb’,11] df.iloc[1,2] 19#修改某一无 df.loc[df[df.htid.isin(ids)].index,“y”]1 17、保存数据库 df.to_sql(name‘predict’,conmysql_engine,if_exists ‘replace’) 18、生成日期 dt datetime.datetime(year, month, 1) 19、查看顶部10%数据分布 print(movie_rating_count[‘totalRatingCount’].quantile(np.arange(.9,1,.01))) 三、数据可视化 #-------plotly.express------------------------- 1、折线图 import plotly.express as px fig px.line(df, x‘date’, y‘y_true’, labels{‘date’:‘日期’, ‘y_true’:‘话务量’}, markersTrue) fig.update_xaxes(tickformat “%Y-%m-%d”, hoverformat “%Y-%m-%d”) fig.update_layout(title_text“热线部门日业务量趋势图”, title_x0.5) fig.update_traces(markerdict(size3)) #控制点的大小 fig.show() 2、散点图 fig px.scatter(df, x“真实订单量”, y“真实金额”,hover_data[‘did’,‘日期’]) fig.update_traces(markerdict(size4)) #点的大小 fig.show() 四、虚拟环境配置与安装 ------------------更新pip命令---------------------------------------- python -m pip install --upgrade pip 如果升级失败明明执行的就是pip升级命令但是最后一句提示用一样的代码升级。其实是权限问题小伙伴们按下面的代码升级即可在代码后面加上 --user表示信任 python-m pip install–upgrade pip --user -------------搭建虚拟环境----------------------------- 1、 创建虚拟环境 conda create --name yourenvname python3.8 2、 进入虚拟环境 conda activate yourenvname 3、退出虚拟环境 conda deactivate 4、 删除虚拟环境 conda remove -n py39 --all 5、在jupyter notebook中添加虚拟环境 python -m ipykernel install --user --name yourenvname --display-name “display-name” 6、在jupyter notebook里面添加虚拟环境 cmd进入虚拟环境torch_env activate torch_env pip install ipykernel ipython 回车 python kernel install --user --name torch_env 回车 再次进入jupyter notebook 右上角new即可选择需要的虚拟环境。 5.另外如果需要在指定文件夹中打开jupyter notebook,只需要打开文件夹所在位置点击搜索框左边的位置框输入cmd,再输入jupyter notebook,即可将路径设为自己需要的。 在jupyter 中删除虚拟环境 jupyter kernelspec uninstall myenv 7、pip install 镜像安装 pip install package_name -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 五 、其他 1、nohup command 例如 nohup jupyter notebook 2、找到进程PID(关闭在前面后台执行的进程的步骤首先找到其进程PID) ps -ef | grep xxxx ps -ef 查看本机所有的进程grep xxxx代表过滤找到条件xxxx的项目 3、kill掉进程 kill -9 具体的PID -------------打开指定端口------------------------------------- firewall-cmd --zonepublic --add-port8504/tcp --permanent firewall-cmd --reload netstat -ntlp //查看当前所有tcp端口· netstat -ntulp |grep 8888 //查看所有1935端口使用情况
http://wiki.neutronadmin.com/news/421700/

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