[md] 在数据分析与预测领域,时间序列分析是一个非常重要的工具,用于捕捉随时间变化的模式和趋势。时间序列预测模型在多个领域都有广泛应用,如金融、气候、交通流量等。本文将介绍7种常见的时间序列预测模型,并提供相应的Python代码示例,同时解释选择这...
[md] 在Python编程中,我们经常需要将数据(如列表、字典等)保存到本地文件,以便后续读取、分析或与其他系统交换数据。Python提供了多种格式来保存这些数据,包括文本文件(txt)、JSON文件和pickle文件。每种格式都有其独特的用途和优势。本文将详细介绍...
[md] ![image.png](data/attachment/forum/202406/13/151041gwde1imtsdmdtyzd.png) 在数据分析中,了解变量之间的相关性是一个至关重要的步骤。Pandas库中的`corr()`函数为我们提供了计算DataFrame中不同列之间相关性系数的功能,特别是皮尔逊相关系数(Pe...
[md] 在数据分析和处理中,我们经常需要了解数据的分布情况,尤其是数据的分位数。Pandas库中的`quantile()`函数为我们提供了这一功能,使得我们可以轻松地计算数据集的任意分位数。本文将深入解析Pandas中的`quantile()`函数,包括其使用方法、原因和可能遇...
[md]![image.png](data/attachment/forum/202406/13/143632issn5aq8inta2exh.png) 在数据分析和处理中,了解变量之间的相关性是非常重要的。Pandas库中的`cov()`函数为我们提供了计算数据集中变量之间协方差的功能,这对于分析变量间的线性关系至关重要。本...
[md]#### Step1.本地安装doccano(本地测试环境python=3.8) - 先创建一个python3.8版本的虚拟环境,conda create -n doccano python==3.8 ;activate doccano - 再$ pip install doccano #### Step2.初始化数据库和账户(用户名和密码可替换成自定义的值) ...
[md] 在数据分析领域,中位数(median)是一个非常重要的统计量,它对于描述数据的中心趋势具有独特的优势,特别是在数据分布偏斜或存在异常值的情况下。Pandas库为Python数据分析师提供了强大的数据处理和分析功能,其中`median()`函数就是用于计算数据集中...
[md] ![image.png](data/attachment/forum/202406/12/094325o99j2hllrlg27zj3.png) 在数据处理和分析中,统计汇总函数扮演着至关重要的角色。Pandas作为Python中一个强大的数据处理库,提供了丰富的统计汇总函数,其中`size()`函数就是其中之一。本文将...
[md] 在编程中,处理日期和时间是一项常见任务。在Python中,`datetime`模块提供了丰富的功能来创建、操作和格式化日期和时间。本文将介绍如何在Python中转换时间字符串和`datetime`对象,包括一些常见的问题及其解决办法。 ![image.png](data/attachment/fo...
[md]### 安装 要安装一个非常轻量级的Transformers库,您可以执行以下步骤: - 1、打开终端或命令提示符。 - 2、运行以下命令来安装Transformers库: ```python pip install transformers ``` 这将使用pip工具从Python Package Index(PyPI)下载并安装Tr...