hands-on-data-analysis 第三单元 模型搭建和评估
数值列读取数据后，空缺值的NaN为浮点型，最好用判断是否是NaN。可以筛选出缺失的值
.las 文件的数据格式比较奇特，如果将其看成 .txt 的数据，在使用 python 的 numpy， pandas 模块进行处理的时候就比较繁琐。
使用lasio处理.las文件@TOC1.简述对于地球物理，地质，岩石物理日志，钻孔数据是不可避免的一个问题。.las文件的数据格式比较奇特，如果将其看成.txt的数据，在使用python的numpy，pandas模块进行处理的时候就比较繁琐。所幸，python的lasio模块能够解决这个问题。!测井曲线的图像结果(https://s2.51cto.com/images/blog/202210/1
Python调试工具——ipdb 的使用
handsondataanalysis第三单元模型搭建和评估1.模型搭建1.1.导入相关库pythonimportpandasaspdimportnumpyasnpmatplotlib.pyplot和seaborn是绘图库importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromIPython.displayimportImagepython内嵌显示图片%
handsondataanalysis第二单元第四节数据可视化@TOC1.简单绘图1.1.导入库pythoninline表示将图表嵌入到Notebook中%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt1.2.基本的绘图示例pythonimportnumpyasnpdata=np.arange(
handsondataanalysis第二单元2,3节@TOC第二节数据重构万事开头记得导入基本的库：python导入基本库importnumpyasnpimportpandasaspd2.1.数据合并——concat横向合并官方文档：pandas.concat—pandas1.4.2documentation(pydata.org)(https://pandas.pydata.org/docs/
handsondataanalysis第二单元数据清洗及特征处理@TOC1.缺失值观察与处理首先当然是导入相应的模块python加载所需的库importnumpyasnpimportpandasaspd1.1缺失值观察接下来就是观察缺失值：df.info()pythondf.info()pythonRangeIndex:891entries,0to890Datacolumns(total12col
np.nannp.nan问题今天在学习动手学数据分析的课程的时候，细心的队友发现了一个问题。对于数值型数据，pandas使用浮点值NAN（NotaNumber）来表示缺失值，我们称NaN为容易检测到的标识值但是在运行以下代码时候，会发现：pythonnp.nannp.nan返回的却是：pythonFalse有点百思不得其解。然后继续查阅官方代码仓库的issue，定位到：BUG:Incorrecth
Handsondataanalysis第一章@TOC1.1.数据载入在进行后续步骤之前都需要载入模块：pythonimportnumpyasnpimportpandasaspd数据的载入，针对不同的文件有不同的载入方法：一般对于csv文件有：pythonpd.read_csv('train.csv')其他类型的文件，可以参考pandas的官方文档：IOtools(text,CSV,HDF5,…)—
本文目录开始分析问题的建议General Advice问题的调试Debugging the Issue问题的解决Fixing the Issue这个问题的原因是不正确的安装。pip的升级部分有的文章属于 CSDN 博主的误导，在这点上我也吃了亏，特别写这一
Python Matplotlib简要使用文章目录Python Matplotlib简要使用主要含义js库推荐matplotlib的三层结构折线图绘制x,y刻度中文解决下载SimHei字体安装字体删除`matplotlib`缓存修改配置文件添加网格显示标题显示图例多个绘图区
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