data-analysis

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현재 기계 학습을 사용하여 웹 로그를 분석하는 프로젝트가 있습니다. 데이터를 청소하고 고유하다고 식별하려면 방문자이 사이트에 있습니다. 웹 로그를 다루는 데 많은 경험이 없지만 사용자가 방문 할 때 여러 파일 (예 : 아래 열 cs.uri.stem의 레코드)이 검색된 것을 알 수 있습니다. 내 질문에 대해 사용자가 여러 페이지 (예 : A 페이지의 링크에서

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내가 파이썬에서 팬더 dataframe에 SQL 문을 fallowing 변환하려고

내가 팬더이를 얻을 수 없습니다입니다 SELECT sum(money) from df where sex='female' 미리 감사드립니다.

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MATLAB을 사용하여 주기적 동작 확인

순환 동작을 찾는 많은 양의 데이터를 처리하려고합니다. 즉, 두 값 사이에서 앞뒤로 점프하는 데이터입니다. 나는 많은 다른 해결책을 시도해 왔지만, 그것들 모두는 행동을 식별하는데 오판을 준다. 다음은 첫 번째 열이 시간이고 두 번째 열이 고도 인 경우 찾고있는 예제입니다 : [0 1000; 5 2000; 10 1000; 15 2000; 20 1000].

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어떻게 문자열의 버킷을 클러스터링 할 수 있습니까?

여러 버킷이 있습니다. 각 버킷에는 많은 태그 (문자열)가 있습니다. 유사성 또는 중첩에 따라 버킷을 함께 클러스터링하는 방법은 무엇입니까? 예. 버킷 A : '타조', '참새', '벌새', '얼룩말', '블루 제이' 버킷 B : '바나나', '수박', '포도', '당근' 버킷 C : '셀러리', '상추', '시금치', '바나나', '당근' 버킷 D : '

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필드에 Tableau에 항목이 하나만있는 경우에만 계산하십시오.

저는 tableau를 사용 중이며 다음 코드의 필드를 고유하게 만드는 데 막혔습니다. "COUNTD( IF NOT(ISNULL([firstBillingDate])) THEN [msisdn] ELSE NULL END )" 기본적으로는 firstbillingDate 존재 (NOT NULL)가 모든 컬럼에 대해 고유 한 msisdn 년대를 계산. ms

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unicodecsv.DictReader가 csv 파일을 나타내는 방법

저는 현재 파이썬에서 데이터 분석에 대한 Udacity 과정을 밟고 있으며, unicodecsv 라이브러리를 사용하고 있습니다. 더 구체적으로 우리는 csv 파일을 읽고이를 목록으로 변환하는 다음 코드를 작성했습니다. 여기에 코드입니다 :이 주위에 내 머리를 얻기 위하여 def read_csv(filename): with open(filename,'rb'

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여러 개의 일관성없는 중첩 데이터가있는 R에 json.rows 파일을로드하는 방법은 무엇입니까?

여러 중첩 데이터가있는 2 개의 json.rows 파일이 있습니다. 아래 코드를 사용하여 데이터 프레임으로 변환 한 다음 첫 번째 파일에 적용했습니다. 난 내 두 번째 파일에 대해 위의 기능을 사용하려고 할 때 tl <- function(e) { if (is.null(e)) return(NULL); ret <- typeof(e); if (ret == 'li

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txt 파일에서 데이터 분할

저는 Python을 처음 사용합니다. 내가 뭘하려고 오전 내가 그냥 조리개을 선택합니다 txt 파일에서 가져온과 이 값을 shutterspeed와 어떤 split이다. 나는 내 코드 만 부동 소수점 값 (2.2을 선택해야 ======== /home/stagiaire/Bureau/Photos Test Luxmetes/Position 2 (au sol à l'

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한 열의 값을 두 파일의 다른 값으로 다른 값으로 집계

에는 중복 키의 여러 값을 하나의 키로 합계하는 것에 대한 질문이 있습니다. 예를 들면 : 1 : 5 2 : 4 3 : 2 1 : 4 매우 기본적이지만 내가 보이는 출력을 찾고 있어요 같은 : 1 : 9 2 : 4 3 : 2 내가 사용하고있는 두 파일에서 나는 artistID (열 2)를 가진 사용자 51 명 (user_artists.dat의 1 열)과 그

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값 분포를 특성화하는 방법은 무엇입니까?

예를 들어 설명해 보겠습니다. 학교에는 n 개의 수업이 있습니다. 각 강좌에는 k 학생이 있는데, k는 1에서 700 사이이며, n과 k는 모두 알려져 있습니다. 각 클래스에 대해 학생 이름의 분포를 특성화하는 방법이 필요합니다. 예를 들어, 클래스 A에는 10 명의 학생이 있고, 3은 "John", 3 "Mark"및 3 "Anne"입니다. 다른 반에는 1