Python 数据科学速查表88

Python 是数据科学领域的强大工具，它提供了一系列用于数据处理、建模和可视化的库。这份速查表旨在帮助数据科学家和分析师快速查找和理解 Python 中常用的函数和方法。它涵盖了数据导入、处理、探索、建模和可视化的方方面面。

数据导入

* pandas.read_csv()：从 CSV 文件导入数据
* pandas.read_excel()：从 Excel 文件导入数据
* pandas.read_sql()：从 SQL 数据库导入数据

数据处理

* ()：删除包含缺失值的列或行
* ()：用指定值填充缺失值
* ()：按一组或多组列对数据进行分组
* ()：合并两个或多个数据集

数据探索

* ()：计算数据集的统计度量
* ()：创建数据可视化
* ()：创建散点图
* ()：创建箱线图

建模

* ()：创建线性回归模型
* ()：创建随机森林分类模型
* sklearn.model_selection.train_test_split()：将数据集拆分为训练集和测试集
* .accuracy_score()：计算模型的准确性

机器学习算法

* 线性回归：用于预测连续目标变量
* 逻辑回归：用于预测二元分类目标变量
* 决策树：用于构建用于分类或回归的树状结构
* 支持向量机：用于分类和回归，创建决策边界

可视化

* ()：创建条形图
* ()：创建饼图
* ()：创建热图
* .scatter_3d()：创建 3D 散点图

其他有用的函数和方法

* ()：创建 NumPy 数组
* ()：创建 DataFrame
* ()：从 URL 获取数据
* pickle：序列化和反序列化 Python 对象

注意

此速查表提供了 Python 数据科学中一些最常用的函数和方法。实际使用中，可能会需要额外的库和函数。始终阅读文档并深入了解每个函数的使用情况，以确保正确和有效地使用。

2024-10-23

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