它们的区别在于应用的对象不同。1、map（）map() 是一个Series的函数，DataFrame结构中没有map()。map()将一个自定义函数应用于Series结构中的每个元素(elements)。df = pd.DataFrame({'key1' : ['a', 'a', 'b', 'b', 'a'],'key2' : ['one', 'two', 'one', 'two', 'one']

loc函数：通过行索引 “Index” 中的具体值来取行数据（如取"Index"为"A"的行）注：loc是location的意思，iloc中的i是integer的意思，仅接受整数作为参数。iloc基于位置索引，简言之，就是第几行第几列，只不过这里的行列都是从0开始的。行标签选取的时候，两端都包含，比如[0:5]指的是0，1，2，3，4，5。iloc函数：通过行号来取行数据（如取第二行的数据）行根据

make_blobs方法:sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100,n_features=2,centers=3, cluster_std=1.0,center_box=(-10.0,10.0),shuffle=True,random_state=None)make_blobs函数是为聚类产生数据集，产生一个数据集和相应的标签n_samples:表示数据样

1.文档编写目的Tableau是桌面系统中的商业智能工具软件，可以基于不同的数据源生成漂亮的图表。Cloudera与Tableau是互相认证的合作伙伴，在Tableau的数据源配置界面可以直接找到“Cloudera Hadoop”，从而让你很方便的进行安装配置。本文主要介绍Tableau Desktop的安装，Hive/Impala的ODBC驱动的安装，配置Tableau连接CDH以及生成你第一个

以上就可以实现获取想要的sheet页中A1这个单元格的数据内容了~~

使用concat()函数拼接两个表格，出现以下错误：TypeError: first argument must be an iterable of pandas objects, you passed an object of type "DataFrame"解决方法：最后一行必须采用以下格式：df=pd.concat([df1,df2,df3,df4,...], ignore_index=Tr

产业层次系数，这个指标是用来反映产业结构高级化程度的。在2008年第11期《统计与决策》中的《产业结构升级与经济增长的关系》，介绍了产业层次系数。设某区域有n个产业，将这些产业由高层次到低层次加以排列，所得的比重分别记为q(j)．则该区域n产业结构层次系数为：W=Σi=1 niΣj=1 i q(j)，该式实际上是对三次产业的比重进行加权求和，按三次产业的层次高低依次赋权。式中，W越大，该区域结构层

make_blobs方法:sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100,n_features=2,centers=3, cluster_std=1.0,center_box=(-10.0,10.0),shuffle=True,random_state=None)make_blobs函数是为聚类产生数据集，产生一个数据集和相应的标签n_samples:表示数据样

混淆矩阵中：模型整体效果：准确率：1. 准确率Accuracy就是所有预测正确的所有样本除以总样本，通常来说越接近1越好2.捕捉少数类的艺术：精确度，召回率和F1 score：精确度Precision，又叫查准率，表示所有被我们预测为是少数类的样本中，真正的少数类所占的比例。精确度是”将多数类判错后所需付出成本“的衡量。#所有判断正确并确实为1的样本 / 所有被判断为1的样本#对于没有class_

什么是灰色关联分析灰色关联分析是指对一个系统发展变化态势的定量描述和比较的方法，其基本思想是通过确定参考数据列和若干个比较数据列的几何形状相似程度来判断其联系是否紧密，它反映了曲线间的关联程度。通常可以运用此方法来分析各个因素对于结果的影响程度，也可以运用此方法解决随时间变化的综合评价类问题，其核心是按照一定规则确立随时间变化的母序列，把各个评估对象随时间的变化作为子序列，求各个子序列与母序列的相