分类目录归档：数据分析
1.了解在流水线上进行数据分类预测的方法。
1.调用 pipeline 进行整个数据处理流程的调用。
2.调用 train_test_split 进行数据集的分割。
使用 train_test_split 可拆分数据，保留一部分数据进行测试，以尽量避免过 拟合，保留一部分数据做测试训练模型用，改变 random_state 还可以改变分离 数据的位置，test_size 默认是 0.25，可通过这个变量改变分离的数据量比例； 把常...import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 在ipython中直接显示图像
%matplotlib inline
# 设置绘图显示中文字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']
In [2]:
input_file_path = '房产信息_预处理.x...透视表是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式。或许大多数人都在Excel使用过数据透视表，也体会到它的强大功能，而在pandas中它被称作pivot_table。
透视表的优点：
# 使用pivot_table创建透视表
pivot_table(data, # DataFrame
values=None, # 值
index=None,...import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
单值替换
多值替换
import pandas as pd
import numpy as np
pandas使用pd.concat函数，与np.concatenate函数类似，只是多了一些参数：
objs
axis=0
keys
join='outer' / 'inner':表示的是级联的方式，outer会将所有的项进行级联（忽略匹配和不匹配），而inner只会将匹配的项级联到一起，不匹配的不级联
ignore_index=Fa...import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
In [2]:
#绘制单条线形图
x = np.array([1,2,3,4,5])
y = x + 3
p...#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
# In[1]:
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv('city_temperature.csv',dtype={'State':object})
# In[2]:
data['AvgTemperature'] = (dat...数据分析的方法很多，参考答案仅供参考，你也可以使用更加简洁高效的方法实现相同的功能。
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv('city_temperature.csv',dtype={'State':object})
# 温度转换
dat...