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ermutuxia

python 数据框中如何进行序列的累积求和

学生：如果现在有一个月的数据我现在想看每天的累加结果 python可以做吗？就是比如今天是15号我要生成一张表横轴是维度纵轴是日期老师：应该想要得到的表：一列是日期，然后一列是截止到该天的累积金额对吧。学生：对老师：你的日期没有间断吧学生：没有间断的老师：我给你模拟一个数据实现以下import pandas as pdimport numpy as npindex = pd.date_ra

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读童话的狼

'pipinstall jupyter_ contrib_ nbextensions-ihttps:' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。

少了空格，pip install jupyter_contrib_nbextensions -i https://pypi.douban.com/simple/

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读童话的狼

提取一个有效电话号码的工作，专门转化了列表里面的电话类型，检查了是字符，然后报错，应该怎么改呢

df['电话'].fillna(0).astype('int64').astype('string').str.extract(r"(^1[35789]\d{9}$)")re.match()要传入一个字符串，列表不行的，而且match()之后会有空值，再提取对应的值也比较麻烦

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读童话的狼

Jupyter Lab目录插件安装

以管理员启动anaconda prompt，并且依次运行下面命令1 安装jupyter_contrib_nbextensionspip install jupyter_contrib_nbextensions2 安装javascript和css文件jupyter contrib nbextension install --user3 安装jupyterlab-tocjupyter labexten

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fs陈晓亮

SMOTE(random_state=0,ratio={1:10000})的ratio参数设置失败

TypeError Traceback (most recent call last) in ----> 1 smote=SMOTE(random_state=0,ratio={1:10000}) 2 x_smote,y_smote=smote.

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fs陈晓亮

AttributeError:'feature_select' object has no attribute 'select_list' 代码不明白为什么报错

def get_kind(x: pd.Series, diff_limit: int = 10): x = x.astype('str') x = x.str.extract(r'(^(\-|)(?=.*\d)\d*(?:\.\d*)?$)')[0] x.dropna(inplace=True) if x.nunique() > diff_limit: kin

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LYY202012

from sklearn.datasets import make_moonsfeature,target = make_moons(n_samples=100,noise=0.05)from matplotlib import pyplotfrom pandas import DataFramedf = DataFrame(dict(x=feature[:,0],y=feature[:,1],l

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LYY202012

x=features[:,0], 冒号代表着什么，0代表着什么

x=features[:,0], 冒号代表着什么，0代表着什么

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LYY202012

make_moons 和 make_circles 有什么用呢？实际应用中的例子是什么？

make moons 和 make_circles 有什么用呢？实际应用中的例子是什么？

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liting李

numpy array 和 python list 有什么区别？

标准Python的列表(list)中，元素本质是对象。如：L = [1, 2, 3]，需要3个指针和三个整数对象，对于数值运算比较浪费内存和CPU。因此，Numpy提供了ndarray(N-dimensional array object)对象：存储单一数据类型的多维数组

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读童话的狼

我改了这3个数之后，in 【87】里面结果没有变化呢

有变化的，上面这个选的2,3,6,9,12列，下面选的是1,6,9,10,12列训练模型用的特征不一样，输出的特征重要性也不一样这个name是一样的，只会选前几个

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读童话的狼

这里是干什么，也没听太懂

.iloc[]里面就是行索引和列索引，这里是获取1,6,9,10,12列的所有数据

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读童话的狼

graphviz.source()这个函数是干什么用的

.source()就是获取生成的决策树代码

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读童话的狼

决策树画好之后，如何查看叶子节点的序号？

训练模型以后，model.apply(Xtest)就可以查看了输出的是每个点属于哪个叶子节点

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liting李

数据降维特征选择和主成分分析PCA介绍

数据维度：特征数量特征选择和主成分分析使用：特征选择特征较少时使用主成分分析特征有上百个1、特征选择主要方法：Filter 过滤式（方差variance）Embedded 嵌入式（正则化，决策时）Wrapper 包裹式神经网络代码示例from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold# 特征选择-删除低方差的特征data = [

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liting李

特征选择与特征提取（降维）有什么区别

1、相同点与不同点相同点：特征选择和特征提取二者达成的效果相似，都是试图减少数据集中属性（特征）的数量，找出最有效（同类样本的不变性、不同样本的鉴别性、对噪声的鲁棒性）的特征。不同点：特征提取（降维）主要通过属性间的关系，通过组合原有属性产生新的属性，最终会改变特征空间；特征选择是在原始数据集中提取特征的子集，是一种包含关系，不改变特征空间。

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读童话的狼

安装目录插件之后，日志窗口提示NotebookApp] Config option template_ path not recognized by TocExporter

执行下面命令降低一下nbconvert版本，版本小于6就不会报错了pip install nbconvert==5.6.1 -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple

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读童话的狼

什么时候用StandardScaler、什么时候用MinMaxScaler

在分类、聚类算法中，需要使用距离来度量相似性的时候、或者使用PCA技术进行降维的时候，StandardScaler表现更好（避免不同量纲对方差、协方差计算的影响）；在不涉及距离度量、协方差、数据不符合正态分布、异常值较少的时候，可使用MinMaxScaler。（eg：图像处理中，将RGB图像转换为灰度图像后将其值限定在 [0, 255] 的范围）；

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读童话的狼

Table of Contents这个图标在哪里？

安装好目录插件之后，点击这个小按钮左侧就会出现Table of Contents了

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读童话的狼

hexbin()中的reduce_C_function参数是啥意思

这个参数是指定箱体种数据的聚合方式，用来将箱子中的所有值减少为一个数字也就是这个箱子里有很多的值，用聚合后的一个值来代替

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