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1. 数据集基本信息
df = pd.read_csv()
df.head()：前五行；
df.info()：
- rangeindex：行索引；
- data columns：列索引；
- dtypes：各个列的类型，
- 主体部分是各个列值的情况，比如可判断是否存在 NaN 值；
对于非数值型的属性列
- df[‘some_categorical_columns'].value_counts()：取值分布；
df.describe()： 各个列的基本统计信息
- count
- mean
- std
- min/max
- 25%, 50%, 75%：分位数
df.hist(bins=50, figsize=(20, 15))：统计直方图；
对 df 的每一列进行展示：
train_prices = pd.DataFrame({'price': train_df.SalePrice,
'log(price+1)': np.log1p(train_df.SalePrice)})
# train_prices 共两列，一列列名为 price，一列列名为 log(price+1)
train_prices.hist()
2. 数据集拆分
def split_train_test(data, test_ratio=.3): shuffled_indices = np.random.permutation(len(data)) test_size = int(len(data)*test_ratio) test_indices = shuffled_indices[:test_size] train_indices = shuffled_indices[test_size:] return data.iloc[train_indices], data.iloc[test_indices]
3. 数据预处理
- 一键把 categorical 型特征（字符串类型）转化为数值型：
df['label'] = pd.Categorical(df['label']).codes
- 一键把 categorical 型特征（字符串类型）转化为 one-hot 编码：
df = pd.get_dummies(df)
- null 值统计与填充：
df.isnull().sum().sort_values(ascending=False).head() # 填充为 mean 值 mean_cols = df.mean() df = df.fillna(mean_cols) df.isnull().sum().sum() 0
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接
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苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2025/1/11
3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。
苹果官方表示：
在线参加 Apple 每年规模最大的开发者盛会。亲眼见证 Apple 最新平台、技术和工具的发布。了解如何创建和改进你的 App 和游戏。与 Apple 设计师和工程师互动交流，与全球开发者社区建立联系。以上活动均免费在线举行。
探索各种新的工具、框架和功能，助力你打造出理想的 App 和游戏。通过视频讲座学习新技能，与 Apple 专家进行一对一会面，以推进你的项目，完善你的构思。
Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。
3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。