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1. 创建集合set——去重 可以使用大括号{}或者set()函数创建集合。注意:创建一个空集合必须用set()而不是{ },因为{ }是用来创建一个空字典 student ={ 'Jack', 'Jim', 'Mary', 'Tom', 'Tom', 'Rose'} print( student) #输出集合,重复的元素被自动去掉 1. 2. 以上实例输出结果为: { 'Jack', ...
DataFrame'> RangeIndex: 3 entries, 0 to 2 Data columns (total 3 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- --- --- --- 0 A 3 non-null int64 1 B 3 non-null object 2 C 3 non-null bool dtypes: bool(1), int64(1), object(1) memory usage: 251.0+ bytes describe() pd.de...
合并时,以提供的数据列为基准合并数据,若两个数据框对应的列名相同,可以使用on="str"来指定参照数据,此处的str表示 how:指定合并方式,inner为只合并on指定的相同部分,outer合并on提供元素列所有信息,无值即为缺失NaN suffixes:如果两个数据框中的列名有重复,可以指定该参数,用来区分数据来源,示例如下 left_index和r...
代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importxarrayasxrimportnumpyasnpimportpandasaspd data=np.array([[1,np.nan,2],[3,4,5]])da=xr.DataArray(data,[("lat",np.array([10,11])),("lon",np.array([1,2,3]))],)ds=da.to_dataset(name="temp")ds['temp'] ...
代码运行次数:0 运行 AI代码解释 all_df['Period']=all_df.apply(lambda x:'Dry'if'D'inx.nameelse('Wet'if'W'inx.nameelse'Level'),axis=1)+' Season'all_df['River']=all_df.apply(lambda x:'Nanfei'if'N'inx.nameelse('Pai'if'P'inx.nameelse'Hangbu'),axis=1)+' River' ...
读取一般通过read_*函数实现，输出通过to_*函数实现。3. 选择数据子集 导入数据后，一般要对数据进行...
我还使用了“isnull()”函数来确保我的数据都不能用于回归。在现实生活中,单个列可能具有整数,字符串或NaN形式的数据,所有这些都在一个地方 - 这意味着您需要检查以确保类型匹配并且适合回归。这个数据集恰好已经非常严格地准备好了,你不会经常在自己的数据库中看到这些数据集。
pd.set_option('display.max_rows', None) # 显示所有行 pd.set_option('max_colwidth', 100) # 设置value的显示长度为100,默认为50 2.2.1读取表头 df.columns #读取表头 df.columns.to_list() #读取表头,并转格式为列表 df.columns.values.tolist() #读取表头,并转格式为列表,完全同上 ...
文本分类 + 朴素贝叶斯 + Python：输入包含NaN、无穷大或超出dtype('float64')的值在进行数据分割（...