原创 學習筆記(28):零基礎搞定Python數據分析與挖掘-爬蟲案例3 -- 歷史天氣數據

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原创 luci環境搭建

一、編譯進鏡像        make menuconfig            把uhttpd 程序選上,把luci相關的包選上,打包鏡像燒寫到開發板上。   二、手動搭建,把編譯好的uhttpd 和luci 相關的文件拷貝到開發板上

原创 學習筆記(46):零基礎搞定Python數據分析與挖掘-關係型數據的可視化

立即學習:https://edu.csdn.net/course/play/6861/326791?utm_source=blogtoedu散點圖的繪製 如果需要研究兩個數值型變量之間是否存在某種關係,例如正向的線性關係,或者是趨勢性的非

原创 學習筆記(47):零基礎搞定Python數據分析與挖掘-多個圖形的組合

立即學習:https://edu.csdn.net/course/play/6861/326792?utm_source=blogtoedu組合圖的繪製 工作中往往會根據業務的需要,將繪製的多個圖形組合到一個大圖框呢,形成類似儀表板的效果

原创 學習筆記(41):零基礎搞定Python數據分析與挖掘-數據的合併與連接

立即學習:https://edu.csdn.net/course/play/6861/326776?utm_source=blogtoedu數據的合併與連接 數據合併 《從零開始學python數據分析與挖掘》 import panda

原创 學習筆記(39):零基礎搞定Python數據分析與挖掘-冗餘值、異常值和缺失值的處理(二)...

立即學習:https://edu.csdn.net/course/play/6861/371100?utm_source=blogtoedu3、異常值的識別與處理 3.1 Z得分法 必須符合正態分佈   3.2 分位數法 3.3 距離

原创 學習筆記(43):零基礎搞定Python數據分析與挖掘-離散型數據的可視化(二)

立即學習:https://edu.csdn.net/course/play/6861/371101?utm_source=blogtoedu條形圖繪製 bar(x,height,width=0.8,bottom=None,color=No

原创 學習筆記(40):零基礎搞定Python數據分析與挖掘-數據的彙總

立即學習:https://edu.csdn.net/course/play/6861/326775?utm_source=blogtoedu如果實現數據的彙總 pd.pivot_table(data,values=None,index=N

原创 學習筆記(42):零基礎搞定Python數據分析與挖掘-離散型數據的可視化(一)

立即學習:https://edu.csdn.net/course/play/6861/326789?utm_source=blogtoedu1、離散型數據的可視化 2、連續型數據的可視化 3、關係型數據的可視化 4、多圖形組合   1.1

原创 學習筆記(44):零基礎搞定Python數據分析與挖掘-連續型數據的可視化(一)

立即學習:https://edu.csdn.net/course/play/6861/326790?utm_source=blogtoedu連續性數據的可視化   直方圖的繪製 1、直方圖一般用來觀察數據的分佈形態,橫座標代表數值的均勻分

原创 學習筆記(37):零基礎搞定Python數據分析與挖掘-數據子集的篩選

立即學習:https://edu.csdn.net/course/play/6861/326767?utm_source=blogtoedu數據子集的篩選: 1、列的篩選 df.column_name  df['column_name']

原创 學習筆記(33):零基礎搞定Python數據分析與挖掘-數據的讀取(一)

立即學習:https://edu.csdn.net/course/play/6861/326758?utm_source=blogtoedupandas 模塊 1、掌握外部數據的讀取 2、如何快速的認知數據的概覽信息 3、數據子集的篩選與

原创 學習筆記(36):零基礎搞定Python數據分析與挖掘-數據的基本概覽

立即學習:https://edu.csdn.net/course/play/6861/326759?utm_source=blogtoedu數據的概覽: 數據量         df.shap 數據列表(變量名稱)df.columns 變

原创 學習筆記(34):零基礎搞定Python數據分析與挖掘-數據的讀取(二)

立即學習:https://edu.csdn.net/course/play/6861/371098?utm_source=blogtoedu數據來源:某公司人事記錄表 時間範圍:2017.1.1~2017.6.30 01,1990,3,

原创 學習筆記(38):零基礎搞定Python數據分析與挖掘-冗餘值、異常值和缺失值的處理(一)...

立即學習:https://edu.csdn.net/course/play/6861/326774?utm_source=blogtoedu數據的清洗: 1、數據的類型修改 pd.to_datetime df.column.astype