帅帅的Python

> 1. os 模块获取上一级目录的绝对地址 > 2. pands 读取 sqlite3 数据库中的数据 > 3. 用sklearn中的线性回归模型预测销售额数据 > 4. pyecharts 绘制柱

> 1. os 模块获取上一级目录的绝对地址 > 2. pands 读取 sqlite3 数据库中的数据 > 3. 将 pandas 中显示为科学计数法的数据修改为正常显示

官网地址：https://pandas.pydata.org/docs/reference/groupby.pandas中对数据进行分组操作的方法，官方有很详细的教程。下面的案例是真实遇到的问题，看一看用pandas是如何解决的。df = pd.bossownermonthfk_...

在数据分析的过程中，经常会遇到：年龄，收入，价格以及类似的数据，在数据分析前，需要将这些数据划分到一系列区间中，再将区间进行不同的编码，对编码后的数据进行分析。在pandas中可以使用pandas.cut()方法实现对数据的区间划分，以及对区间进行标记。以name,age,sco...

在数据建模前，需要查看每一列数据的缺失情况，当缺失值的占比超过一定阈值，就需要考虑，这一列数据（或者这一个变量）是否需要参与建模。 一般选用的阈值在0.9，即：当某一个变量的缺失值占比达到90%以上，就需要删除。这里选用pandas作为主要的数据分析工具，感兴趣的同学可以去pan...

Python用来做数据分析很方便，网上很多关于找数据中第二大的方法，但是大多数都是关于SQL的，于是我挑战一下用Python来做这件事（主要是SQL写的不好>_<）,上代码。1、数据我是自己编的，在实际工作中应该从数据库中导入数据，如何从数据库导出数据，我之后会补充。df = p...