zip-code

28. Pandas的Categorical数据类型可以降低数据存储提升计算速度

movielens-1m/users.dat",sep="::",engine="python",header=None,names="UserID::Gender::Age::Occupation::Zip-code
hello rpa·2023-12-04 23:40

如何利用plotly和geopandas根据美国邮政编码（Zip-Code）绘制美国地图

对于我自己来说，该需求源自于分析Movielens-1m数据集的用户数据：UserID::Gender::Age::Occupation::Zip-code1::F::1::10::480672::M::56::16::700723::M::25::15::551174::M::45::7::024605::M::25::20::554556::F::50::9::55117我希望根据Zip-co
白水baishui·2023-07-25 04:35

MovieLens 思路

将数据文件读取到pandasDataFrame对象中,比如user.dat文件的格式为：UserID::Gender::Age::Occupation::Zip-code，通过pandas.read_table
23岁中单想学python·2020-09-17 06:21

Python—— filter()与map()函数

函数数据中的格式：UserID::Gender::Age::Occupation::Zip-code#读取User数据users_title=['UserID','Gender','Age','JobID','Zip-code
尘缘如水·2020-06-28 22:17

JMeter5.3中”后置处理器“-”JSON提取器“的使用

例如：{"name":"SophiaLi","age":18,"address":{"country":"China","zip-code":"10000"}}Jmeter中JSON提取格式：JSON简单标准提取
索菲亚李·2020-06-24 22:48

Spark实战电影点评系统(一)

其中，uers.dat的格式如下：UserID::Gender::Age::Occupation::Zip-code，这个文件里共有6040个用户
|旧市拾荒|·2019-05-13 14:00
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