本文整理汇总了Python中Preprocess.linear_predict_with_everySiteData方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python Preprocess.linear_predict_with_everySiteData方法的具体用法？Python Preprocess.linear_predict_with_everySiteData怎么用？Python Preprocess.linear_predict_with_everySiteData使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类Preprocess的用法示例。
在下文中一共展示了Preprocess.linear_predict_with_everySiteData方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1:
# 需要导入模块: import Preprocess [as 别名]
# 或者: from Preprocess import linear_predict_with_everySiteData [as 别名]
import matplotlib.pyplot as plt
if __name__ == '__main__':
# 分割原始的数据
# filePath = "/home/keehang/Temp/TianYi/part-r-00000"
# saveDir = "/home/keehang/Temp/TianYi/splitCSV"
# count = 20
# if not os.path.exists(saveDir):
# os.makedirs(saveDir)
# Preprocess.split_ori_data(filePath, saveDir, count)
# 按照星期来进行统计
# source = pd.read_table("/home/keehang/Temp/TianYi/part-r-00000", names=['Userid', 'Date', 'Type', 'Count'])
# Preprocess.get_10sites_everyDay_data_without_split(source, "/home/keehang/Temp/TianYi/按照星期统计")
# 分割每个用户的数据文件
oriPath = "/home/keehang/Temp/TianYi/part-r-00000"
source = pd.read_table("/home/keehang/Temp/TianYi/part-r-00000", names=['Userid', 'Date', 'Type', 'Count'])
saveDir = "/home/keehang/Temp/TianYi/everyOneData"
#Preprocess.get_everyOne_data(source, saveDir)
Preprocess.linear_predict_with_everySiteData(saveDir)