创建时间序列 Pandas中，时间戳使用Timestamp（Series派生的子 类）对象表示。 该对象与datetime具有高度的兼容性，可以直接通过 to_datetime()函数将datetime转换为TimeStamp对象。 pd.to_datetime('20180828') 9 创建时间序列 如果传入的是多个datetime组成的列表，则Pandas会 将其强制转换为DatetimeIndex类对象。 DatetimeIndex(['2018-08-20', '2018-08-28', '2018-09-08'], dtype='datetime64[ns]', freq=None) 10 创建时间序列 在Pandas中，最基本的时间序列类型就是以 时间戳为索引的Series对象。 date_ser = pd.Series([11, 22, 33], index=date_index) 2018-08-20 时间序列的基本操作 02 固定频率的时间序列 03 时间周期及计算 04 重采样 05 数据统计—滑动窗口 06 时序模型—ARIMA 19 创建固定频率的时间序列 Pandas中提供了一个date_range()函数，主要用 于生成一个具有固定频率的DatetimeIndex对象。 date_range(start = None, end = None, periods

函数内容 ⚫高阶函数 匿名函数：高阶函数传入函数时，不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便 （lambda函数） 58 ⚫NumPy ⚫Pandas ⚫SciPy ⚫Matplotlib ⚫Scikit-learn Python模块 59 Python模块-NumPy ⚫NumPy NumPy是一个用Python实现的科学计算的扩展程序库，包括： Python模块-NumPy 切片 61 Python模块-NumPy 广播 62 Python模块-Pandas ⚫Pandas Pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而 创建的。 Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型 数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的 函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分 成为强大而高效的数据分 析环境的重要因素之一。 63 Python模块-Pandas ⚫ 基本数据结构 Series 一维数据结构，包含行索 引和数据两个部分 DataFrame 二维数据结构，包含 带索引的多列数据， 各列的数据类型可能 不同 64 Python模块-Pandas ⚫ 数据索引 df[5:10] 通过切片方式选取多行 df[col_label] or df

函数内容 ⚫高阶函数 匿名函数：高阶函数传入函数时，不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便 （lambda函数） 59 ⚫NumPy ⚫Pandas ⚫SciPy ⚫Matplotlib ⚫Scikit-learn Python模块 60 Python模块-NumPy ⚫NumPy NumPy是一个用Python实现的科学计算的扩展程序库，包括： Python模块-NumPy 切片 62 Python模块-NumPy 广播 63 Python模块-Pandas ⚫Pandas Pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而 创建的。 Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型 数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的 函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分 成为强大而高效的数据分 析环境的重要因素之一。 64 Python模块-Pandas ⚫ 基本数据结构 Series 一维数据结构，包含行索 引和数据两个部分 DataFrame 二维数据结构，包含 带索引的多列数据， 各列的数据类型可能 不同 65 Python模块-Pandas ⚫ 数据索引 df[5:10] 通过切片方式选取多行 df[col_label] or df

\env\Scripts\activate Step 3: Python libraries Keras depends on the following python libraries.  Numpy  Pandas  Scikit-learn  Matplotlib  Scipy  Seaborn Hopefully, you have installed all the ██████████| 14.4MB 2.8MB/s Keras 5 pandas pip install pandas We could see the following response: Collecting pandas Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/ org/packages/cf/a4/d5387a74204542a60ad1baa84cd2d3353 c330e59be8cf2d47c0b11d3cde8/ pandas-3.1.1-cp36-cp36m- macosx_10_6_intel.macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64. macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl (14

创建会话 (运行环境) 训练模型 数据分析库：Pandas Pandas 是一个 BSD 开源协议许可的，面向 Python 用户的高性能和易于上手的数 据结构化和数据分析工具。 数据框（Data Frame）是一个二维带标记的数据结构，每列（column）数据类型 可以不同。我们可以将其当作电子表格或数据库表。 数据读入 pandas.read_csv 方法实现了快速读取 CSV（comma-separated)

import sys import tarfile import time import zipfile from collections import defaultdict import pandas as pd import requests from IPython import display from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib_inline 为了能用深度学习来解决现实世界的问题，我们经常从预处理原始数据开始，而不是从那些准备好的张量格 式数据开始。在Python中常用的数据分析工具中，我们通常使用pandas软件包。像庞大的Python生态系统中 的许多其他扩展包一样，pandas可以与张量兼容。本节我们将简要介绍使用pandas预处理原始数据，并将原 始数据转换为张量格式的步骤。后面的章节将介绍更多的数据预处理技术。 36 https://discuss 要从创建的CSV文件中加载原始数据集，我们导入pandas包并调用read_csv函数。该数据集有四行三列。其 中每行描述了房间数量（“NumRooms”）、巷子类型（“Alley”）和房屋价格（“Price”）。 # 如果没有安装pandas，只需取消对以下行的注释来安装pandas # !pip install pandas import pandas as pd data = pd.read_csv(data_file)

from sklearn.metrics import r2_score 基本建模流程 9 2.Scikit-learn主要用法 ✓Scikit-learn支持以NumPy的arrays对象、Pandas对象、SciPy的稀 疏 矩阵及其他可转换为数值型arrays的数据结构作为其输入，前提是 数据必须是数值型的 ✓sklearn.datasets模块提供了一系列加载和获取著名数据集如鸢尾 花、

tensorflow.keras as keras import tensorflow_addons as tfa import tensorflow_datasets as tfds import pandas as pd from tensorflow.keras import layers, optimizers from collections import deque from matplotlib

常用的 Python 工具库也可以顺带安装，命令如下： # 使用清华源安装常用 python 库 pip install -U ipython numpy matplotlib pillow pandas - i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 国内使用 pip 命令安装时，可能会出现下载速度缓慢甚至连接断开的情况，需要配置 国内的 pip import pandas as pd # 在线下载汽车效能数据集 dataset_path = keras.utils.get_file("auto-mpg.data", "http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/auto-mpg/auto- mpg.data") # 利用 pandas 读取数据集，