建立元素相同的列表：含乙個值的列表*n，得到n維含該值的列表**：self.input_cells = [1.0] * self.input_n結果：[1.0, 1.0, 1.0]
2.loc函式：按標籤取資料；iloc函式：按位置選擇資料，即第n行，第n列資料，只接受整型引數。記住，0:2為左閉右開區間，即取0，1。fillna函式：使用指定的方法填充缺失值
train.loc[:, "alley"] = train.loc[:, "alley"].fillna("none")3.shape函式：檢視矩陣或者陣列的維數。
4.data.describe()函式：基本統計量。給出資料中的count數量，mean均值，std標準差，min最小值，25%下四分位，50%中位數，75%上四分位等資訊
data.corr() 函式：相關係數矩陣，即給出了任意兩個變數之間的相關係數
data.corr()[u'好'] #只顯示「好」與其他感**彩的相關係數
data[u'好'].corr(data[u'哭']) #兩個感**彩的相關係數
5.df.values.tolist()函式與[tuple(x) for x in df.values]：
參考：6.dataframe是python中pandas庫中的一種資料結構。類似於excel，是一種二維表。
7.k折交叉驗證：sklearn.model_selection.kfold(n_splits=3, shuffle=false, random_state=none)
8.特徵工程
對特徵進行處理。如數值型特徵歸一化處理。
關於特徵工程數值型、類別型詳細介紹：
9.lightbgm
10.pandas.dataframe.sample：隨機選取若干行
dataframe.sample(n=none, frac=none, replace=false, weights=none, random_state=none, axis=none)[source]
其中，對於引數random_state：作用：控制隨機狀態。
11.產生乙個3行4列的陣列，其中每個元素都是在[1,2]區間內均勻分布的隨機數
from numpy.random import randomstate
rdm = randomstate(1)
a = rdm.uniform(1,2,(3,4))
print(a)
12.x[i].fillna(x[i].mean(),inplace=true)：使用平均值填充
清洗資料相關知識：
13.pandas讀取檔案的read_csv()方法的parse_dates引數
14.dataframe如何基於某一列修改某一列的值
df.loc[df.a>=2,'b'] = 'new_data'
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