机器学习函数调用代码：
决策树：from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
随机森林：from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
线性回归from sklearn.linear_model import LinearRegression
逻辑回归：from sklearn.linear_model import LogisticRegression
支持向量机：from sklearn.svm import SVC
PCA：from sklearn.decomposition import PCA
K-means聚类：from sklearn.cluster import KMeans
DBSCAN聚类：from sklearn.cluster import DBSCAN
XGboost:from xgboost import XGBClassifier
贝叶斯算法：from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
读取文件代码：
#读取CSV文件
data=pd.read_csv("文件名.csv", header=None)
//header参数：取不取文件头
//sep=' ' 读取以空格分割的文件
//文件读取函数：
def save_new(file_path,save_path):
# 数据的读入
guxilv = pd.read_csv("{}".format(file_path), encoding="gbk"
,names=column_title, index_col='时间', parse_dates=True)
# 数据的存取
guxilv.to_csv("{}".format(save_path))
#取数据后重置索引列
data=data.reset_index(drop=True)
#数据升序排列
data=data.sort_values(by="dteventtime", ascending=True)
#读取XLSX文件
data = xlrd.open_workbook("D://文件名.xlsx") 导入xlrd包
sheet0_name=data.sheet_names()[0] #获取第一个表格的名称
worksheet=data.sheet_by_name(sheet0_name)
nrows = worksheet.nrows #获取行
ncols = worksheet.ncols #获取列
worksheet.cell_value(i, 0) #获取具体值
#文件太长情况 显示所有列，以及显示宽度
pd.set_option('display.max_columns', None)
pd.set_option('max_colwidth',100)
创建多维初始值为0的矩阵：
m = [[[0 for i in range(9)] for j in range(9)]for z in range(30)]
#数据集合并
pandas.merge 根据一个或多个键进行连接。
pandas.concat 使对象在轴上进行粘合或“堆叠”。
combine_first 实例方法允许将重叠的数据拼接在一起。
pd.merge(df1, df2, on="key")
默认情况下，merge做的是内连接，结果中的键是两张表的交集。其他可选的选项
有'left', 'right'和'outer'。外连接是键的并集。
pd.merge(df3, df4, left_on='lkey', right_on='rkey')
pd.merge(df1, df2, how='outer')
merge有一个suffixes后缀选项，用于在左右两边DataFrame对象的重叠列名后指
定需要添加的字符串。
#取字段满足条件的数值
data=data[(data["model"]=="101") | (data["model"]=="401")]
绘图常用代码：
matplotlib官方绘图样例文档：https://matplotlib.org/gallery/index.html
模板：
作图之前
import matplotlib.pyplot as plt #导入作图库
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号
plt.figure(figsize = (7,5), dpi=300) #创建图像区域，指定比例, 像素
plt.grid(alpha=0.4) 绘制网格, 设置透明度
plt.savefig("/.png") #保存到本地
无子图：
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(1, 1, 1) /一行一列第一列
ax1.plot(X, Y, marker=" ", c=" ") //绘制X,Y的图像，形状为 marker, 颜色为c
plt.xticks(rotation = ) //设置X刻度旋转角度
index1=[1,2,3]
ax1.set_xticks(index1) [::x]取x为步长
ax1.set_xticklabels(("sunny", "rainy", "cloudy")) #依次替换 横座标索引
plt.xlabel() //设置X轴标签
plt.ylabel() //设置y轴标签
ax1.set_title("(a) ", x=-0.06) #调整子图标题位置
plt.show() //显示图片
有子图：
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(1, 2, 1) //一行两列第一列
ax2 = fig.add_subplot(1, 2, 2) //一行两列第二列
ax1.set_xlabel(" ") //设置子图1的X轴标签
ax1.set_ylabel(" ") //设置子图2的Y轴标签
plt.show() //显示图片
折线图&散点图
#设置两条折线的标签，颜色，线条风格，线条宽度
plt.plot(x, y1, label="样例1",color="",linestyle="",linewidth="")
plt.plot(x, y2, label="样例2",color="",linestyle="",linewidth="")
#添加图例 loc确定位置,参数有best/upper left等
plt.legend(loc=" ")
散点图：判断变量之间存在的关联趋势，展示离群点（分布规律）
plt.scatter(x, y)
柱状图
plt.bar(np.arange(len(df["salary"].value_counts())), df["salary"].value_counts())
plt.axis([0,4,0,1000]) #x轴范围从0到4，y轴范围从0到1000
for x,y in zip( np.arange(len(df["salary"].value_counts())), (df["salary"].value_counts()) )
plt.text(x,y,y, ha="center", va="bottom") //给柱状图设置值
#横向条形图
plt.barh() 横向条形图
plt.yticks()
import seaborn as sns
sns.set_style() (备选值 darkgrid, whitegrid, dark, white, ticks)
sns.set_context(context="", font_scale=)
sns.set_palette( sns.color_palette("RdBu".n_colors=7)[5] ) #调色盘 具体seaborn官网查看具体值
sns.countplot(x="salary", data=df)
绘制多条并列的柱状图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
index = np.arange(n_groups)
bar_width = 0.3 //每列座标间隔
ax.bar(index, a, bar_width, color='g', label='order number')
ax.bar(index + bar_width, means_poi, bar_width, color='b', label='poi category number')
ax.bar(index + bar_width*2, means_poinumber, bar_width, color='r', label='poi number')
ax.set_xlabel('loction')
ax.set_ylabel('number')
ax.set_title('***')
ax.set_xticks(index + bar_width) //横座标刻度线位置
ax.set_xticklabels(('m1', 'm2', 'm3', 'm4', 'm5', 'm6', 'm7', 'm8', 'm9')) ###设置X轴座标刻度值
ax.legend()
fig.tight_layout()
plt.show()
直方图：主要用于未经统计过的数据
d= 组距
num_bins =(max-min)//d 组数
plt.hist(a, num_bins) #频数分布直方图
plt.xticks(range(min(a), max(a)+d, d))
plt.hist(a, num_bins, density=True) #频率分布直方图
饼状图
lb = data["col"].value_counts().index
plt.pie(data["col"].value_counts(normalize=True),explode=explodes,labels=lb,autopct="%1.1f%%")
#explode 突出显示
#labels 各个饼的标签
#autopct 显示各个饼的具体百分比数值
其他可视化工具：
①echarts
②plotly:可视化工具中的github
常用作图：
#地理数据可视化：
data.plot(kind="scatter", x="longitude", y="latitude", alpha=0.1, s#半径，c#颜色)
#座标去除科学计数法：
ax.get_xaxis().get_major_formatter().set_useOffset(False)
ax.get_yaxis().get_major_formatter().set_useOffset(False)
#设置座标轴刻度间隔
from matplotlib.pyplot import MultipleLocator
x_major_locator=MultipleLocator(你需要设置的刻度间隔值)
ax3.xaxis.set_major_locator(x_major_locator)
数据分析常用代码：
预览数据情况： data.head() 默认访问前5行
快速获取数据集的简单描述，总行数，每个属性类型和非空值的数量： data.info()
查看有多少种分类存在，每种类别下分别有多少区域： data.value_counts()
显示数值属性的摘要： data.describe()
删除数据重复值： data.drop_duplicates()
绘制每个属性的直方图： data.hist(bins= ,figsize=( , )) hist方法依赖于matplotlib
选取特定行列：data.loc[x;y] 选取特定行：data.loc[x,:]
相关性分析： data.corr() #相关系数矩阵，即给出任意两特征之间的相关系数
corr_matrix = data.corr()
corr_matrix["col"].sort_values(ascending=False)
周期性分析：时间轴
贡献度分析/帕累托分析：
cumsum() #累积计算，依次给出前1，2，3...,n个数的和
cumprod() #累积计算，依次给出前1，2，3...,n个数的积
数据预处理常用代码：
特征归一化
线性函数归一化：(data-data.min())/(data.max()-data.min())
零均值归一化：(data-data.mean())/data.std()
小数定标归一化：data/10**np.ceil(np.log10(data.abs().max()))
字符串转化为时间datetime：
d = datetime.datetime.strptime(str, "%Y/%m/%d %H:%M") #将str 转换为datetime时间
datetime时间转换为unix时间戳:
ans_time = time.mktime(xxx.timetuple()) #xxx为要进行转换的datetime时间