数据挖掘目录
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了数据挖掘目录相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
Numpy
pandas
数据规整化:清洗、转换、合并、重塑
- Pandas 的轴向连接 concat
- 数据规整化:pandas 求合并数据集(交集并集等)merge等
- 合并重叠数据combine_first, where等
- 重塑和轴向旋转unstack, stack
转换:
预处理算法
- 预处理算法_1_表连接
- 预处理算法_2_类型转换
- 预处理算法_3_新增序列
- 预处理算法_4_表堆叠
- 预处理算法_5_数据集划分
- 预处理算法_6_缺失值处理
- 预处理算法_7_数据去重
- 预处理算法_8_异常值处理(未完成)
- 预处理算法_9_数据标准化
- 预处理算法_10_数学函数
- 数据预处理算法_11_排序
- 预处理算法_12_分组聚合
统计分析
10. python统计分析-因子分析
11. python统计分析-卡方检验
以上是关于数据挖掘目录的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
Android 逆向应用数据目录 ( files 数据目录 | lib 应用自带 so 动态库目录 | databases sqlite3 数据库目录 | cache 缓存目录 )(代码片
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