import pandas as pd from scipy.stats import kendalltau import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt以上代码调用了哪些库

以上代码调用了三个库： 1. pandas：用于数据处理和分析，是Python中一个重要的数据分析库。 2. scipy.stats：用于科学计算和统计分析，其中kendalltau函数是用于计算Kendall秩相关系数的。 3. seaborn和matplotlib.pyplot：用于数据可视化，其中seaborn是基于matplotlib的高级数据可视化库，matplotlib.pyplot是matplotlib的一个子包，提供了绘制各种类型图形的函数。

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply3.xlsx")读入后怎么取字段

你可以使用 Pandas 的 `loc` 或 `iloc` 方法来取出 DataFrame 中的特定字段。具体而言，`loc` 方法可以通过列名来取出字段，而 `iloc` 方法可以通过列的索引来取出字段。以下是两种方法的示例：假设你要取出 `df` 中的 `sale` 和 `date` 两个字段，其中 `sale` 字段在第 2 列，`date` 字段在第 3 列，你可以这样做：使用 `loc` 方法： ```python # 通过列名取出字段 df_new = df.loc[:, ["sale", "date"]] ``` 使用 `iloc` 方法： ```python # 通过列的索引取出字段 df_new = df.iloc[:, [1, 2]] ``` 上述代码中，`df_new` 就是取出 `df` 中的 `sale` 和 `date` 两个字段后得到的新 DataFrame。其中 `:` 表示取出所有行，`["sale", "date"]` 或 `[1, 2]` 表示取出第 2 列和第 3 列。你可以根据实际需要修改这些代码。

解释这段代码import numpy as np import pandas as pd from datetime import datetime from scipy.stats import skew from scipy.special import boxcox1p from scipy.stats import boxcox_normmax from sklearn.linear_model import ElasticNetCV, LassoCV, RidgeCV, Ridge from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor from sklearn.svm import SVR from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.preprocessing import RobustScaler, StandardScaler from sklearn.model_selection import KFold, cross_val_score from sklearn.metrics import mean_squared_error as mse from sklearn.metrics import make_scorer from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor from sklearn.linear_model import LinearRegression from mlxtend.regressor import StackingCVRegressor # from xgboost import XGBRegressor # from lightgbm import LGBMRegressor import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns

这段代码是在Python中导入所需要的库和模块。具体解释如下： - `import numpy as np`：导入NumPy库，并将其简写为np，以方便使用。 - `import pandas as pd`：导入Pandas库，并将其简写为pd，以方便使用。 - `from datetime import datetime`：从datetime模块中导入datetime函数，用于处理时间数据。 - `from scipy.stats import skew`：从scipy.stats模块中导入skew函数，用于计算数据的偏度。 - `from scipy.special import boxcox1p`：从scipy.special模块中导入boxcox1p函数，用于进行Box-Cox变换。 - `from scipy.stats import boxcox_normmax`：从scipy.stats模块中导入boxcox_normmax函数，用于计算Box-Cox变换的参数。 - `from sklearn.linear_model import ElasticNetCV, LassoCV, RidgeCV, Ridge`：从sklearn.linear_model模块中导入ElasticNetCV、LassoCV、RidgeCV、Ridge等函数，用于进行线性回归。 - `from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor`：从sklearn.ensemble模块中导入GradientBoostingRegressor函数，用于进行梯度提升回归。 - `from sklearn.svm import SVR`：从sklearn.svm模块中导入SVR函数，用于进行支持向量回归。 - `from sklearn.pipeline import make_pipeline`：从sklearn.pipeline模块中导入make_pipeline函数，用于构建机器学习管道。 - `from sklearn.preprocessing import RobustScaler, StandardScaler`：从sklearn.preprocessing模块中导入RobustScaler、StandardScaler函数，用于进行特征缩放。 - `from sklearn.model_selection import KFold, cross_val_score`：从sklearn.model_selection模块中导入KFold、cross_val_score函数，用于进行交叉验证。 - `from sklearn.metrics import mean_squared_error as mse`：从sklearn.metrics模块中导入mean_squared_error函数，并将其简写为mse，用于计算均方误差。 - `from sklearn.metrics import make_scorer`：从sklearn.metrics模块中导入make_scorer函数，用于创建自定义评分函数。 - `from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor`：从sklearn.neighbors模块中导入LocalOutlierFactor函数，用于检测异常值。 - `from sklearn.linear_model import LinearRegression`：从sklearn.linear_model模块中导入LinearRegression函数，用于进行线性回归。 - `from mlxtend.regressor import StackingCVRegressor`：从mlxtend.regressor模块中导入StackingCVRegressor函数，用于进行交叉验证的堆叠模型。 - `import matplotlib.pyplot as plt`：导入matplotlib库，并将其简写为plt，用于绘制图形。 - `import seaborn as sns`：导入seaborn库，并将其简写为sns，用于绘制图形。

阅读全文

import pandas as pd from scipy.stats import kendalltau import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt以上代码调用了哪些库

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply3.xlsx")读入后怎么取字段

相关推荐

机器学习科学计算库（1）Matplotlib、Numpy、Pandas

py数据分析numpy, pandas, matplotlib, pyecharts, seaborn

py数据分析numpy, pandas, matplotlib, pyecharts, seaborn..

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sb from scipy.io import loadmat raw_data = loadmat('ex6data1.mat') raw_data

import numpy as np import pandas as pd from scipy import stats,integrate import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set() s=[1,3,5,7,9,11,13,15,17,19] y_bar=[3,4,6,8,9,10,9,11,7,8] y_line=[2,3,5,7,8,9,8,10,6,7] plt.bar(x,y_bar) plt.plot(x,y_line,'-o',color='y') plt.show()

import numpy as np import pandas as pd from scipy import stats,integrate import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set() s=[1,3,5,7,9,11,13,15,17,19] y_bar=[3,4,6,8,9,10,9,11,7,8] y_line=[2,3,5,7,8,9,8,10,6,7] plt.bar(x,y_bar) plt.plot(x,y_line,'-o',color='y') plt.show()

python常用库（带源码、详细解释、效果图！！！pandas、Matplotlib、爬虫相关的request库和bs4等。）

Python基础 matplotlib、pandas、numpy库

Python数据分析numpy、pandas、matplotlib库安装及使用方法总结

Seaborn库的介绍，属于Matplotlib的一个高级接口，使得作图更加容易

Seaborn:Seaborn是一个使用Python制作统计图形的库。 它建立在matplotlib之上，并与pandas数据结构紧密集成。 该存储库包含我使用Seaborn的个人实践和工作

最新2025甘肃省村界村级行政区划矢量shp数据下载

《B2B网络交易实务》项目五：伙拼.pptx

大家在看

Aspose.PDF+Aspose.Cells（支持.net core2 v18无限制版）

MATALB降雨与地面径流相关性分析+三变数相关性分析（源代码+数据）

johnson-cook.zip_drawbbc_johnson cook_johnson cook umat_johnson-

jdk-7u191-linux-x64.tar.zip

epson p50清零软件

最新推荐

最新2025甘肃省村界村级行政区划矢量shp数据下载

《B2B网络交易实务》项目五：伙拼.pptx

《数控车削编程与操作加工》课程整体设计方案.pptx

langchain4j-core-0.27.0.jar中文文档.zip

QT6 文件对话框 QFileDialog 的源码带注释

C++实现的DecompressLibrary库解压缩GZ文件

【数据融合技术】：甘肃土壤类型空间分析中的专业性应用

VM ware如何查看软件版本信息

数据库课程设计报告：常用数据库综述

【空间分布规律】：甘肃土壤类型与农业生产的关联性研究

Seaborn:Seaborn是一个使用Python制作统计图形的库。它建立在matplotlib之上，并与pandas数据结构紧密集成。该存储库包含我使用Seaborn的个人实践和工作