日常筆記 1 22

1,用for迴圈展開二維列表（也可以用numpy中的其他方法實現）

list_c=[[

1,2]
,[3,
4],[
4,5]
]list
(j for i in list_c for j in i)
out:[1
,2,3
,4,4
,5]

"在資料清洗時可用來查詢資料中不是數字的行，以此來清理異常值"

df

['r_label'

,'m_label'

,'f_label']:

df_c[i]

=df_c[

[i]].(

lambda s:s-s.mean())

df_c[i]

=df_c[i]

.map

(lambda s:

'1'if s>=

0else

'0')

3,缺失值的處理

# 刪除所有有缺失值的行

df.dropna(
)# 刪除所有有缺失值的列
df.dropna(axis=
'columns'
)df.dropna(axis=1)
# 刪除所有值缺失的行
df.dropna(how=
'all'
)# 刪除至少有兩個非缺失值的行
df.dropna(thresh=2)
# 指定判斷缺失值的列範圍
df.dropna(subset=
['name'
,'born'])
# 使刪除和的結果生效
df.dropna(inplace=
true
)

dataframe.describe(percentiles=

none
, include=
none
, exclude=
none
)

describe(percentiles=[.2

,.75,.8
])#percentiles,這個引數可以設定數值型特徵的統計量，預設[.25, .5, .75],返回25%，50%，75%時候的資料，可修改引數
datafile.describe(include=
'all'
)#對所有列進行統計，如果不加這個引數，預設只對數值列進行統計
df.describe(include=
['o'])
#僅顯示離散型變數
df.describe(exclude=
['o'])
#可以指定不選擇哪些列

12 2學習筆記

a long term experiment to investigate the relationships between high school students perceptions of mobile learning and peer interaction and higher or...

電工學自學筆記1 22

非考試備考資料 1.22 運算放大器在訊號運算方面的應用 1.比例運算 反相輸入 反相比例放大器 同相輸入 電壓跟隨器 跟隨效能比射極輸出器好 2.加法運算 控制多種 的不同音量大小 3.減法運算 製作伴奏帶 運算放大器在訊號處理方面的應用 1.有源濾波器 選頻電路，選出有用的訊號，抑制無用的訊號。...

日常筆記 vim

終於要學習 vim 了 為什麼要學習 vim？想想看，當你有乙個 100m 的 txt 文件需要編輯的時候 你相用文字編輯器做？孩子 那速度得等到天荒地老 這裡記錄一下我的 vim 學習過程 筆記。如下，我有下面的接近 900000 行的 txt 檔案，我需要將其中的 850001 行之後的文字貼上...