环境:windows server 2019(64位)版本:python 3.6安装代码: 报错:Attempt to call an undefined function ...
环境:windows server 2019(64位)版本:python 3.6安装代码: 报错:Attempt to call an undefined function ...
测试飞浆paddle,报错:RuntimeError: cublas64_100.dll not found问题:飞浆目前不支持cuda10.0以上版本解决方法:1,找到 C...
基于python3.7的dlib安装,目前网上教程混乱复杂,此处给出一个简单的操作 下载已经编译好的whl文件链接:https://pan.baidu.com/s/1Z3yD...
环境:windows server 2019(64位)版本:python 3.6下载:下载系统(x86 / x64)和python对应版本的opencvhttp://pypi...
问题解析:出现Retrying大多是因为网络问题(网速太慢或网络限制),更换下载源可以解决此问题 举个栗子 推荐使用的下载源 阿里云 http://mirrors.aliyu...
系统:windows server 2019配置:cpu=i9900k;内存=32G;显卡=Titan RTX版本:python37附:强烈推荐使用virtualenv虚拟环...
0.背景 stack将数据列旋转为行,unstack将数据的行旋转为列; pivot重塑的一个快捷方式。index,重塑的索引;columns,重塑的列名;values,生成...
0.背景 numpy.random.permutation函数可以快速实现对series和dataframe的列的排序工作,同样可以胜任随机采样。本方法方便,但是在大数据背景...
0 背景 需求处理过程中,难免中断临时改程序,而前期已经处理好的数据,弃之可惜; 直接读取存储数据库,对带宽的要求颇高; pd.HDFStore,可直接存取DataFrame...
模拟数据 定义新字段 随机重排 哑变量
生成数据 去重操作 重复数据
生成数据 剔除缺失数据 填补缺失数据 附:不论是剔除,还是填补缺失数据,最后都需要做如下操作,例:
本章开始,进入实战 0 实验数据 环境:mysql+python 3.6表名:EMP 1 SQL和pandas对照 2 pandas效率
0 实验数据 仓库商品信息全表(表名=sku_all) 1 数据筛选(等价于SQL中的where语句)
抛开统计不提,数据整理,说难很难,说简单也很简单。难,多半是因为这事儿着实太耗时;简单,数据整理无非是筛选、逻辑赋值、左右连和内连。本回,先说左右连和内连。 0 实验数据 表...
编码默认规则 模块级别常量:HELLO_WORLD 类与异常的命名:HelloWorld 函数、变量与属性的命名:hello_world 受保护的实例:_hello_worl...
尝试本节代码之前,必须成功安装pandas。 常见的数据来源,有TXT格式(例:空格分隔)、Excel格式、数据库表格(例:mysql数据库表格)、以及数组(list)和字典...
pandas直接安装较为复杂,建议通过anaconda,实现pandas相关组建的安装和配置。安装anaconda后,pandas可直接使用。 linux环境 1 访问htt...