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要把采集时间这列放在第一列操作如下：mid = df['采集时间']# 取备采集时间的值df.pop('采集时间')# 删除备采集时间df.insert(0, '采集时间', mid)# 插入采集时间列
import pandas as pddf = pd.DataFrame([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [1, 4, 5, 2]], columns=['a', 'b', 'c', 'd'])print(df)df = df.apply(lambda x: tuple(x), axis=1).values.tolist()print(df)输出abcd012341567
Jackpop，粉丝10万+，每日更新精品内容！做数据分析可能会用到很多工具，Python、R、Java等等。但是，无论如何都无法绕开Excel。虽然涉及到生产的项目都会用编程语言或者SQL开发，但是日常的一些探查和分析都会用到Excel。如何用Excel进行数据分析，我认为可以拆成2个方面来看，一个是从Excel角度，一个是从数据分析角度。下面，就来从这两个方面来逐步介绍如何利用Excel进行数
Excel数据分析小技巧~快速让你了解掌握折线图，实战资料供你练习！！！
Excel数据分析，让你快速了解并掌握柱状图~
— 总结自一个课程一．为什么数据分析重要在实际工作中无论是专业的数据分析岗位，还是运营、产品等岗位都开始关注从业者的数据分析能力，运营需要通过数据分析来解决流量、用户增长问题；产品需要利用数据分析解决业务增长需求。无论你处于什么岗位，具备数据分析思维后，可以利用数据挖掘业务价值，也可以更宏观的审视公司业务创造更高的个人价值。二．哪些岗位会用到数据分析这项技能目前国内的很多公司中，数据分析岗位的职责
一文讲解数据分析所需要的数学知识！本文包括描述性统计量（集中趋势、离散程度和分布形态），相关性与线性回归、方差分析、概率论（概率事件、条件概率、排列组合、概率分布）、统计推断（抽样、假设检验）等。......
探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是指对已有数据在尽量少的先验假设下通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法，该方法在上世纪70年代由美国统计学家J.K.Tukey提出。传统的统计分析方法常常先假设数据符合一种统计模型，然后依据数据样本来估计模型的一些参数及统计量，以此了解数据的特征，但实际中往往有很多...
听说有小伙伴最近在找工作？数据分析面试都会问到哪些问题呢？一起来看看吧~1.第一个问题来了哈~如果某一次分析的结果数据特别大，有些结果数据扛不住了，请问该怎么办？其实一般的结果数据的数据量没有那么大，也就几十万是样子，这样的数据级别，对于MySQL这样的数据库是没有任何压力的但是如果这个数据量千万或者亿级别，同时有复杂的SQL查询，这个时候MySQL就肯定扛不住了。这是需要结合实际情况去考量的了，
Multimodal Learning多源——来自同一数据源，比如社交网络包括照片 check-in数据等多模态——来自不同领域的数据异构多模态数据融合、多视角多模态数据是指对于一个待描述事物，通过不同的方法或角度收集到的数据。我们把收集这些数据的每一个方法或视角称之为一个模态（Modality）。 例如，在多模态的人脸识别中，多模态数据有可能由人脸的 2D 图像和 3D 形状模型这两个模态构成；
中文分词是文本处理必不可少的一部分，词性标注对后续的关键词截取和词云图绘制是非常有帮助的
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使用str.split()方法使用join()与split()方法结合使用apply方法分割元组
Python：如何实现提取文本关键词、摘要、短语、无监督文本聚类；我们在使用Python对文本数据进行处理时，通常会遇到提取文本关键词、提取摘要、提取短语或者进行无监督文本聚类等需求。本文将向大家推荐一个非常实用的包pyhanlp，使用这个包中的函数通过几行代码就可以完成以上所有的操作。
前段时间找到了Cemotion这个NLP第三方库，发现它准确率高的惊人，Cemotion算法的优点在于准确率高、调用方便，缺点是运行较慢（相比其他NPL算法）、环境配置（自动安装TensorFlow环境，对python版本有要求）目录前言一、Cemotion库的安装1.Pycharm安装法2.pip安装方法二、验证Cemotion情感分析准确率1.加载库并实例化2.读取评论文本数据3.进行Cemo
作者|贾强槐@蚂蚁大家好，这里是NewBeeNLP。蚂蚁集团在线下支付、线上服务领域沉淀了海量的数据，涵盖了商家、门店、小程序、品牌等商户数据，以及交易、营销等行为数据，如何合理地组织并自动关联各维度的信息，为蚂蚁建设丰富、高效、精准、一体化的商家知识基础设施，是一项既有挑战又有意义的工作。今天的分享围绕蚂蚁线下线上联动的商家特色，首先介绍商家知识图谱的构建方法，接着...
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是AI的一个领域，旨在让计算机理解和使用人类语言，从而执行有用的任务。自然语言处理又划分为两个部分：自然语言理解（Natural Language Understanding，NLU）和自然语言生成（Natural Language Generation，NLG）。近年来，AI改变了机器与人类的互动方式。AI可以帮助人类
主成分分析法是一种常用的无监督学习方法，这一方法利用正交变换把由线性相关变量表示的观察数据转换为少数几个由线性无关变量表示的数据，线性无关的变量称为主成分。主成分分析主要用于发现数据中的基本结构，即数据中变量之间的关系，是数据分析的有利工具，也用于其他机器学习方法的前处理。关键理论或技术技术在PCA中，数据从原来的坐标系转换到了新的坐标系，新的坐标系的选择是由数据本身决定的。第一个新坐标轴选择的是
快速学习如何为XGboost优化超参数！在过去的几年中，XGBoost被广泛用于表格数据推断，并且赢得了数百个挑战。但是，仅仅通过XGBoost并不能完成完成整的解决方案，同样的模型为什么有些人能获得更好的准确性呢？除了经验方面的差异，还有一个事实，那就是他们优化了超参数！因此，我们今天将告诉您如何获取特定数据集的最佳超参数。我们将在Hacker Earth挑战的数据集上使用scikit-l...
今天跟大家分享的是我之前跟着做过的一门项目，非常的经典，也非常的详细，适合作为数据分析入门的项目。以下是有关的介绍。
基本思想GBDT的基本结构是决策树组成的森林，学习方式是梯度提升。具体的讲，GBDT作为集成模型，预测的方式是把所有子树的结果加起来。GBDT通过逐一生成决策子树的方式生成整个森林，生成新子树的过程是利用样本标签值与当前树林预测值之间的残差，构建新的子树。例如，当前已经生成了3课子树了，则当前的预测值为D(x)=d1(x)+d2()x+d3(x)，此时我们得到的当前的预测值为D(x)效果并不好，与
主成分分析（PCA）方法步骤以及代码详解前言上一节我们了解到在构建神经网络模型，除了掌握如何搭建神经网络架构，了解参数具体含义，规避风险等方法。第一步是要对采用数据集的详细了解，无需接触任何神经网络代码，而是从彻底检查数据开始。这一步是非常关键的一步，往往我们在数据处理的某一个步骤会一定程度上的影响实验结果。本节将讲述常见的数据降维方法PCA，减少数据集的变量数量，同时保留尽可能多的信息。1. 什
111个Python数据分析实战项目，代码已跑通，数据可下载
数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。以下是两种常用的归一化方法：一、min-max标准化(Min-Max Normalization)也称离差标准化，是对原
图神经网络（GNN）一.背景图神经网络的概念首先由 Gori 等人（2005）[16] 提出，并由 Scarselli 等人（2009）[17] 进一步阐明。这些早期的研究以迭代的方式通过循环神经架构传播邻近信息来学习目标节点的表示，直到达到稳定的固定点。该过程所需计算量庞大，而近来也有许多研究致力于解决这个难题。在本文中，图神经网络代表的是所有用于图数据的深度学习方法。受到卷积网络在计算...
快问快答：学习人工智能该读哪些书可以快速入门呢？我的答案是多读经典书。方向对了即使慢点，总会走向成功的终点。而该读哪些书，我带来了五份经典书单。人工智能有多火，相信铺天盖地的新闻已经证实了这一点，不可否认，我们已经迎来了人工智能的又一次高潮。与前几次人工智能的飞跃相比，这一次人工智能突破将软件算法、高并发硬件系统以及大数据有机地结合在一起，进而将人工智能推向了最接近人类智能的制高点。我在招聘网站上
第一，我们的工作委员会有五个工作组，其中有一个群星计划组。群星计划组希望能够在全国范围内培养和吸引聚集更多愿意从事计算机相关领域的科学传播普及的专家学者，包括研究生，只要在某些方面有独到见解，或者比较好的表达能力，都希望能够吸纳进群星计划组的一员； 第二，科普视频的制作。从去年开始我们就在发起并且组织中国计算机学会的科普视频大赛，今年已经是第二届，在今年的科普论坛上我们也会做最终的评选并进行
一、SVM算法简介1.1、什么是SVM算法？ SVM(Support Vector Machine)算法，即支持向量机算法，它是最优秀的分类算法之一，也是数据挖掘十大算法之一，它以其简单的理论构造了复杂的算法，又以其简单的用法实现了复杂的问题而受到业界的青睐。SVM算法属于有监督学习算法。它是在1995年由Corinna Cortes和Vapnik首先提出的。 SVM算法是基于统计学
一、人工智能人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括语音识别、图像识别、机器人、自然语言处理、智能搜索和专家系统等。人工智能可以对人的意识...
如果想简单test一下可以用1.yolov5这个识别模型，新且教程丰富上手快 YOLOV5训练自己的数据集（超详细完整版）2.猫狗大战 猫狗照片分类 金典 简单 Pytorch分类实例之猫狗大战一般来说比较热门的模型会有很多详细介绍的博客1.下载好你想要的模型代码 gitee 或者 github 建议学习一下git操作2.读Readme 创建配置虚拟环境有requirements.txt最好 （直
所有试题来自公众号【读芯术】课后测试深度学习中的“深度”是指A. 计算机理解深度B. 中间神经元网络的层次很多C. 计算机的求解更加精确D. 计算机对问题的处理更加灵活B下列哪一项在神经网络中引入了非线性A. 随机梯度下降B. 修正线性单元(ReLU)C. 卷积函数D. 以上都不对B下列哪个神经网络结构会发生权重共享A. 卷积神经网络B. 循环神经网络C. 全连接神经网络D. 选项A和BD关于句子
本文简要概述Anaconda，详细记录Anaconda和Pycharm的安装过程，跟着做下来一定能成功。
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本文将对R语言for循环进行详细解读，以1到100连加求和与1到10的阶乘为例简单讲解for循环的使用。
对bert的原理，结构，预训练过程进行介绍
文章目录引言一、数据探索性分析1.数据质量分析1.1 缺失值分析1.2 异常值分析1.3 重复数据分析2.数据特征分析2.1 描述性统计分析2.2 分布分析引言 购物篮分析是通过发现顾客在一次购买行为中放入购物篮中不同商品之间的关联，研究顾客的购买行为，从而辅助零售企业制定营销策略的一种数据分析方法。本文使用Apriori关联规则算法实现购物篮分析，发现超市不同商品之间的关联关系，并根据商品之间
我们的目标是秒杀淘宝或京东等的订单，这里面有几个关键点，首先需要登录淘宝或京东，其次你需要准备好订单，最后要在指定时间快速提交订单。这里就要用到一个爬虫利器Selenium，Selenium是一个用于Web应用程序测试的工具，Selenium可以直接运行在浏览器中，通过后台控制操作浏览器，完成购买操作，利用它我们可以驱动浏览器执行特定的动作，抢购脚本就是通过Selenium来完成自动登录和自动购买
具体问题是小虎使用conda install scikit-learn一直在solving environment。解决方法如下。
朴素贝叶斯算法（Naive Bayesian algorithm) 是应用最为广泛的分类算法之一，在垃圾邮件分类等场景展露出了非常优秀的性能。朴素贝叶斯公式来历朴素贝叶斯，名字中的朴素二字就代表着该算法对概率事件做了很大的简化，简化内容就是各个要素之间是相互独立的。比如今天刮风和气温低，两个要素导致了不下雨的结果。实际上刮风可能导致气温低，而且刮风对于天晴的影响会更大，朴素贝叶斯认为刮风和气...
哪种恶意代码的例子将被分类为特洛伊木马？利用目标中的漏洞从一个系统向另一个系统自动传播的恶意软件编写得看起来像一个视频游戏的恶意软件需要用户手动干预才会在系统之间传播的恶意软件将自身附加到合法程序中，并在启动时传播到其他程序中的恶意软件哪种攻击涉及两个端点之间发生的数据泄露？安全参数提取中间人攻击用户名枚举拒绝服务当应用到路由器时，下列哪个命令可以缓解对路由器的暴力密码攻击？service pas
本次比赛是一次很好的锻炼数据挖掘能力的入门赛，从EDA-数据清洗-特征工程-模型调参-模型融合，能够完整的学习到大数据的分析和挖掘，值得历练。
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