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处理豆瓣电影数据 转换上映日期的时间格式时报错 错误提示ValueError: offset must be a timedelta strictly between -timedelta(hours
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问题遇到的现象和发生背景 使用pandas的read_csv读取csv文件时出错,没有识别出分隔符 问题相关代码,请勿粘贴截图 运行结果及报错内容 我的解答思路和尝试过的方法 我想要达到的结果
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问题遇到的现象和发生背景 使用pandas的read_csv读取csv文件时出错,没有识别出分隔符 问题相关代码,请勿粘贴截图 很多的列都没有识别出来 运行结果及报错内容 我的解答思路和尝试过的方法
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问题遇到的现象和发生背景 使用pandas的read_csv读取csv文件时出错,数据只有最后20几列 问题相关代码,请勿粘贴截图 下面两行是我读文件的代码import pandas as pddf
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将xlsx文件转csv之后再打开csv文件报错无法读取 必须要手动将文件用记事本打开并将格式改为ANSI才可以打开请问该怎么解决这个问题
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现有两个这样的csv文件,想要将表1中的文件,按照传感器名称进行分组,将表1传感器时间与表2时间做对比,年份暂时不管,属于同一个月的话,就将表1数据取平均值添加到表2中最终达到类似于这样的效果(假
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问题遇到的现象和发生背景 我想批量导入几个csv,然后通过一个函数对这些csv进行批量处理,然后输出处理后的csv,该怎么写? 问题相关代码,请勿粘贴截图 import os import panda
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求问python matplotlib图片生成后如何可以用图1这样显示(有外面这个图框,可以操作统计图),我的的是图2这样,无法操作图片,谢谢!图1 图2
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如图tableau如何可以把相同字段的不同结果给进行拆分,如下图,8874的手机号,对应有2个时间,需要把这2个时间拆开,拆不开的为空值
- 数据分析
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- 2022-06-20 18:18
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如何将一列混合数据改为百分比、并解决append替换前面数据问题 df为一个有多行多列的dataframe,其中一列df['收益率']包含多种类型(float、NAN、以及string),希望把df[
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问题遇到的现象和发生背景 excel数据如下 问题相关代码,请勿粘贴截图 import pandas as pd df = pd.read_csv(r"C:\Users\陌生的雨\PycharmPr
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问题遇到的现象和发生背景 Python 数据分析zy,对从携程上爬取的评论数据进行分析和可视化 问题相关代码,请勿粘贴截图 第二题中对月度数据的分析 月度数据分析review_time代表了评论的发表
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google搜索,打开后不能显示网页,不要将搜索引擎变成百度、必应请问应该怎么操作
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使用python语言,gdal库进行两张影像的拼接,因为landsat影像有黑边,拼接后重叠部分把黑边也算进去了,如何解决?或者说,gdal.create()创建一个tif,默认背景是黑色,如何修改为
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用R语言gemtc包做网状meta分析,绘制森林图时报错,如图所示。用gemtc包提供的示例数据也是这样。
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求最佳惩罚系数的时候, 为什么说at least one array or dtype is required.
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问题遇到的现象和发生背景 这是一个卑微大学生的数学实验题目,用SPSS操作 1、表4是鞋底磨损试验数据,试验的鞋底由两种不同材料A和B制成,其中A为标准材料,B为成本更低的新材料,试验采用了10对特别
- 数据分析
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- 2022-06-11 16:24
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点云如图,圈出的点是地面点 是否可以将地面补全成一个平坦的平面,就像这样 应该怎样操作?
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本人在有100个信号数据,每一个信号数据的可以画成时间与信号强度的波形。这个时候,每个信号数据波形在某一个位置的波形相对其他信号数据波形的同一位置处有一点点平移。怎么用深度学习,去识别这个平移的大小以
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请问从一个相对激光雷达坐标系的原始点云开始处理,获得高度大概有哪些步骤,比较迷茫,也希望得到一些学习建议
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我想请问一下计数的问题,就是根据论文的作者人数,将论文分为三类:1名作者的论文;2-5名作者论文;以及大于5名作者论文,这个在jupyter中怎么实现啊,求解答!因为这一列的数据都是名字,要进行方差分
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这是一个相对激光雷达坐标系的原始点云怎样在这样的点云上生成地面模型,或者说如何构建这个点云的地面 如图分别是点云的侧视图和俯视图,圈出来的是地面点(只有一点点),我想给整个图一个地面 需不需要坐标变
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问题遇到的现象和发生背景 想使用16进制的行号对照hex格式查看数据是否准确 尝试过的解决方法 之前不知道怎么乱按行号就显示出来以16进制显示,然后现在以10进制显示了 我想要达到的结果
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完成一篇 2000-3500 字的数据分析应用类论文,论文结合本学期讲解数据处理、数据可视化、机器学习等理论综合应用1.结合 Pandas、Numpy、Matplotlib、Sklearn 等技术综合
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一个预测性的实际问题,涉及以下内容:创建线性回归模型并评估模型诊断(线性拟合图,残差图,相关性热图)删除异常值随即森林回归
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一个车贷违约预测问题对车贷违约预测的数据进行拆分训练集测试集进行建模预测,目标值为“是否违约”。题主做一半就不会了