python 筛选数据集中列中value长度大于20的数据集方法

识别MNIST已经成了深度学习的hello world,所以每次例程基本都会用到这个数据集,这个数据集在tensorflow内部用着很好的封装,因此可以方便地使用. 这次我们用tensorflow搭建一个softmax多分类器,和之前搭建线性回归差不多,第一步是通过确定变量建立图模型,然后确定误差函数,最后调用优化器优化. 误差函数与线性回归不同,这里因为是多分类问题,所以使用了交叉熵. 另外,有一点值得注意的是,这里构建模型时我试图想拆分多个函数,但是后来发现这样做难度很大,因为图是在规定变量

如下所示: # -*- coding: utf-8 -*- # @ author hulei 2016-5-3 from numpy import * import operator from os import listdir import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf8') # x,y=getDataSet_dz('iris.data.txt',4) def getDataSet(filename,numberOfFeature):

KNN算法算是最简单的机器学习算法之一了,这个算法最大的特点是没有训练过程,是一种懒惰学习,这种结构也可以在tensorflow实现. KNN的最核心就是距离度量方式,官方例程给出的是L1范数的例子,我这里改成了L2范数,也就是我们常说的欧几里得距离度量,另外,虽然是叫KNN,意思是选取k个最接近的元素来投票产生分类,但是这里只是用了最近的那个数据的标签作为预测值了. __author__ = 'freedom' import tensorflow as tf import numpy as n

数据规整化:合并.清理.过滤 pandas和python标准库提供了一整套高级.灵活的.高效的核心函数和算法将数据规整化为你想要的形式! 本篇博客主要介绍: 合并数据集:.merge()..concat()等方法,类似于SQL或其他关系型数据库的连接操作. 合并数据集 1) merge 函数参数 参数 说明 left 参与合并的左侧DataFrame right 参与合并的右侧DataFrame how 连接方式:'inner'(默认):还有,'outer'.'left'.'right' on

数据集成:将不同表的数据通过主键进行连接起来,方便对数据进行整体的分析. 两张表:ReaderInformation.csv,ReaderRentRecode.csv ReaderInformation.csv: ReaderRentRecode.csv: pandas读取csv文件,并进行csv文件合并处理: # -*- coding:utf-8 -*- import csv as csv import numpy as np # ------------- # csv读取表格数据 # ---

mnist的卷积神经网络例子和上一篇博文中的神经网络例子大部分是相同的.但是CNN层数要多一些,网络模型需要自己来构建. 程序比较复杂,我就分成几个部分来叙述. 首先,下载并加载数据: import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=Tru

多数情况下,需要对数据集进行归一化处理,再对数据进行分析 #首先,引入两个库 ,numpy,sklearn from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import numpy as np #将csv文件导入矩阵当中 my_matrix = np.loadtxt(open("xxxx.csv"),delimiter=",",skiprows=0) #将数据集进行归一化处理 scaler = MinMaxScaler(

如果我有一个数据集,他的某个列名下面的value很长,我们需要筛选出,所有列名中value值字符串大于20的数据集. 其实比较简单啦,一句代码就可以搞定 #对该列进行强制的字符类型转换 df["token"] = df["token"].astype(str) #筛选df这个数据集下,token这个字段下面的value字符串长度大于20的 df= df[df['token'].str.len() >20] 以上这篇python 筛选数据集中列中value长度大

客户需求 查看销售人员不为空值的行 数据存储情况如图: 代码实现 import pandas as pd data = pd.read_excel('test.xlsx',sheet_name='Sheet1') datanota = data[data['销售人员'].notna()] print(datanota) 输出结果 D:\Python\Anaconda\python.exe D:/Python/test/EASdeal/test.py 城市 销售金额 销售人员 0 北京 10000

本文实例讲述了python使用正则表达式分析网页中的图片并进行替换的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 这段代码分析网页中的所有图片表单<img>,分析后为其前后添加相应的修饰标签,并添加到图片的超级链接. 复制代码 代码如下: result = value.replace("[ page ]","").replace('  ',u' ') p=re.compile(r'''(<img\b[^<>]*?\bsrc[\s\t\r\

简单的小练习,注意考虑全可能就行,下面是实现: #!usr/bin/env python #encoding:utf-8 ''' __Author__:沂水寒城 功能:•连续输入字符串,请按长度为8拆分每个字符串后输出到新的字符串数组: •长度不是8整数倍的字符串请在后面补数字0,空字符串不处理. ''' def func_test(): ''' 补足固定长度倍数输出 ''' a=raw_input() b=raw_input() len_a=len(a) len_b=len(b) a_list

第一种方法 import pandas as pd from collections import Counter data = '参赛信息.xlsx' data = pd.read_excel('参赛信息.xlsx') # 导入参赛信息 x_pandas_list = data[u'专业1'] # 专业情况 list = list(x_pandas_list) c = Counter(list) print(c) 输出形式 Counter({'自动化学院': 164, '高分子科学与工程学院'

有些框架本身就支持多配置文件,例如Ruby On Rails,nodejs下的expressjs.python下的Flask虽然本身支持配置文件管理, 但单纯使用from_object和from_envvar却不是那么方便.有没有更好的办法? 答案是Flask-Environments这个包.它能通过FLASK_ENV环境变量自动选择开发环境配置或生产环境配置.使用之前要先安装: 复制代码 代码如下: $ sudo pip install Flask-Environments 然后修改confi

本文实例讲述了Python筛选及提取序列中元素的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 问题:提取出序列中的值或者根据某些标准对序列做删减 解决方案:列表推导式.生成器表达式.使用内建的filter()函数 1.列表推导式方法:存在一个潜在的缺点,如果输入数据非常大可能会产生一个庞大的结果,考虑到该问题,建议选择生成器表达式 # Examples of different ways to filter data mylist = [1, 4, -5, 10, -7, 2, 3, -1] prin