当前位置:网站首页>test4
test4
2022-07-30 07:28:00 【挖煤的小李同学】
系列文章目录
提示:这里可以添加系列文章的所有文章的目录,目录需要自己手动添加
例如:第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用
提示:写完文章后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档
前言
提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:
例如:随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习机器学习,本文就介绍了机器学习的基础内容。
提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考
一、pandas是什么?
示例:pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。
二、使用步骤
1.引入库
代码如下(示例):
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context
2.读入数据
代码如下(示例):
data = pd.read_csv(
'https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv')
print(data.head())
该处使用的url网络请求的数据。
总结
提示:这里对文章进行总结:
例如:以上就是今天要讲的内容,本文仅仅简单介绍了pandas的使用,而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
边栏推荐
猜你喜欢
随机推荐
2022牛客暑期多校训练营3(ACFGJ)
MySql Detailed Basics
SQL窗口函数
K-Net:Towards Unified Image Segmentation,基于动态内核的通用分割网络,(NMS-free and Box-free),从语义/实例分割到全景分割。
智能存储柜——解决您的存储需求
Delphi仿制Web的导航
【BERT-多标签文本分类实战】之二——BERT的地位与名词术语解释
41.【vector应用操作2】
Handler消息机制-Native层
AutoSAR EcuM系列02- Fixed EcuM的状态管理
IDEA search plug-in has no results and the solution has been spinning in circles
经典毕业设计:基于SSM实现高校后勤报修系统
RFID固定资产盘点系统给企业带来哪些便利?
MongoDB - 千万级数据脚本过滤笔记
Basic usage of tree arrays
SQL的substring_index()用法——MySQL字符串截取
SkiaSharp 之 WPF 自绘 拖曳小球(案例版)
Judging from the Internet:
数据分发服务 (DDS) 内置主题
typescript3-ts对比js的差别









