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《Python进阶课程》学习笔记分享园地 | 讯飞AI大学

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198****3816 发表于 2020-7-17 23:35:12
41#
#Day3学习笔记07/17
111.png 222.png

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138****7951 发表于 2020-7-17 23:47:49 来自手机
42#
#Day 3+学习笔记+07/17  今天主要学习了如何将python中的多个数据整合成一个新的数据,主要用到pandas库的concat函数:pd.concat(df1,df2),当然,使用df1.append(df2)也能达到同样的效果,不过如果想对整合的新的数据进行行数据合并、去掉NaN,保留其中一个数据的所有行数据等复杂的操作,那么就需要使用concat结合参数来达到目的。  pd.concat()有很多参数,常用的有一下几种:  axis=1 //将不同数据相同index的行合并成一行  join="inner" //去掉NaN,也就是说如果出现了不匹配的行就会被忽略  join_axes="df1.index" //根据join_axes后面的数据名称df1,保留df1的所有index,将另外的数据的index跟df1的index匹配,配得上的数据才会显示,配不上的数据就会被忽略
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173****1522 发表于 2020-7-17 23:49:55 来自手机
43#
#Day 3+学习笔记+07/17
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130****5381 发表于 2020-7-18 00:00:15
44#
#Day 3+学习笔记+07/17


IMG_20200717_235914.jpg
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187****4233 发表于 2020-7-18 14:48:28
45#
补发笔记:    因之前手机一直发不了,今日改用电脑端。(2020.7.16)
微信图片_20200718144750.jpg
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187****4233 发表于 2020-7-18 14:59:42
46#
2020.7.18笔记
今天是深度学习的第一天:(人工智能)
主要学习与了解人工智能的概念及发展,从而达到及了解人工智能给我们带来以下几个方面:
1.编程基础:
2.神经网络工作原理:
3.Pytorch深度学联模型大搭建:
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187****4233 发表于 2020-7-18 15:21:34
47#
#Day 1+学习笔记+07/18(第二章)
微信图片_20200718151941.jpg
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135****8217 发表于 2020-7-18 19:32:37
48#
7.18学习心得
2Merge
Result=Result.reset_index().rename(columns={“index”:”cities”})
Df4=Df4.reset_index().rename(columns={“index”:”cities”})
Pd.merge(Result,Df4,on=”cities”)       On表示以什么内容作为拼接
Pd.merge(Result,Df4,on=”cities”,how=”outer”)   
outer/left/right对于匹配不上的内容,NaN填充
3.join:按照index做一个拼接
Df4=df4.set_index(“cities”)
Df1.join(Df4)
Df1.join(Df4,how=”left”)
Pandas join concat merge 可官网查询
项目训练
Goog= pd.read_csv(“data/GOOG.csv”,index_col=0,parse_dates=[“Date”])
Goog.head()
%matplotlib inline
Goog [“Adj Close”].polt()
aapl= pd.read_csv(“data/AAPL.csv”,index_col=0,parse_dates=[“Date”])
aapl.head()
aapl [“Adj Close”][aapl [“Adj Close”]==”null”]=np.NaN
aapl [“Adj Close”]=aapl [“Adj Close”].ffill()
aapl [“Adj Close”]=aapl [“Adj Close”].apply(lambda x:float(x))
aapl [“Adj Close”].polt()
msft= pd.read_csv(“data/MSFT.csv”,index_col=0,parse_dates=[“Date”])
msft [“Adj Close”].polt()
stocks=pd.comcat[Goog [“Adj Close”], aapl [“Adj Close”],msft [“Adj Close”]]],axix=1,keys=[“Goog”,”aapl”,”msft”]]
stocks.polt()
valid_stocks= stocks[stocks.index>stocks[“Goog”].first_valid_index()]
valid_stocks.polt(grid=True)

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155****9512 发表于 2020-7-18 20:42:01
49#
Day4 学习笔记  07/18
1.读文件+更改为日期格式

pandas.read_csv("filename.csv",index_col=0,parse_dates=["Dates"])
2.画图:
%matplotlib inline
df["column"].plot()
3.合并几个表格,同时更改key
pandas.concat([df1,df2],axis=1,keys=["a","b"])
4.df["column"].first_valid_index()取出第一个是数值的Index number

微信图片_20200718203921.png
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陈小紫儿 发表于 2020-7-18 21:45:13
50#
Day1 +Pandas数据分类与整合+07/18
[img]blob:http://bbs.xfyun.cn/ef981db6-8aa2-45f1-bae8-bec11a98adc8[/img]

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