在路上哟～
在路上哟～

pandas练习

1. NEV_sales.csv为2019年全国新能源汽车的销量数据，使用pandas提供的read_csv方法将csv文件导入为pandas的DataFrame对象df，同时利用DataFrame对象的head方法查看前两行数据的内容。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('NEV_sales.csv')
df.head(10)
brand 2019-12 2019-11 2019-10 2019-09 2019-08 2019-07 2019-06 2019-05 2019-04 2019-03 2019-02 2019-01 2018-12 2019累计
0 北京 36197.0 7005.0 8591.0 10000.0 10696.0 12503.0 26039.0 8969.0 4945.0 17690.0 2866.0 4258.0 27822.0 149759.0
1 比亚迪 10717.0 10675.0 12042.0 13048.0 16100.0 16010.0 25826.0 20945.0 22735.0 29219.0 14005.0 31870.0 35752.0 223192.0
2 传祺 8970.0 6046.0 4541.0 4010.0 3816.0 3406.0 3073.0 2014.0 1903.0 1654.0 838.0 370.0 3252.0 40641.0
3 奔腾 8735.0 2380.0 356.0 372.0 125.0 NaN NaN 90.0 NaN NaN NaN NaN 9.0 12058.0
4 宝骏 8352.0 9809.0 4636.0 5353.0 8698.0 6328.0 4556.0 546.0 1488.0 961.0 1011.0 8312.0 4692.0 60050.0
5 大众 8111.0 2304.0 2148.0 2759.0 2414.0 2536.0 3589.0 3888.0 5222.0 1574.0 2324.0 1642.0 NaN 38511.0
6 荣威 7077.0 1185.0 1829.0 1731.0 2981.0 3376.0 4930.0 8078.0 9282.0 6045.0 3825.0 6007.0 6751.0 56346.0
7 奇瑞 6036.0 2246.0 2832.0 3346.0 2889.0 2808.0 7361.0 4165.0 5039.0 3168.0 3158.0 3729.0 6186.0 46777.0
8 名爵 4951.0 3756.0 2734.0 2008.0 1898.0 696.0 356.0 1570.0 733.0 559.0 174.0 157.0 58.0 19592.0
9 东风启辰 3746.0 381.0 87.0 455.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4669.0
2、利用df这个数据集再创建一个新的数据集名为df_brand_index，它跟df的区别是，它将使用品牌（brand）作为索引，并显示后2行数据。
df_brand_index = df.set_index('brand')
df_brand_index.tail(2)
2019-12 2019-11 2019-10 2019-09 2019-08 2019-07 2019-06 2019-05 2019-04 2019-03 2019-02 2019-01 2018-12 2019累计
brand
奔驰 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
总计 132858.0 72795.0 62768.0 64701.0 70432.0 67816.0 131133.0 96753.0 91397.0 106639.0 50842.0 90212.0 133645.0 1038346.0
3、获取df和df_brand_index的形状。
df.shape

(77, 15)

df_brand_index.shape

(77, 14)

4、查看df_brand_index数据类型，确保所有数据类型为数字。
df_brand_index.dtypes

2019-12 float64
2019-11 float64
2019-10 float64
2019-09 float64
2019-08 float64
2019-07 float64
2019-06 float64
2019-05 float64
2019-04 float64
2019-03 float64
2019-02 float64
2019-01 float64
2018-12 float64
2019累计 float64
dtype: object

5、使用describe()方法查看销售量的基本信息，如销售量的最大，最小，平均值等。

df_brand_index.describe()
2019-12 2019-11 2019-10 2019-09 2019-08 2019-07 2019-06 2019-05 2019-04 2019-03 2019-02 2019-01 2018-12 2019累计
count 40.000000 38.000000 37.000000 38.000000 38.000000 38.000000 44.000000 45.000000 41.000000 41.000000 45.000000 42.000000 34.000000 5.900000e+01
mean 6642.900000 3831.315789 3392.864865 3405.315789 3706.947368 3569.263158 5960.590909 4300.133333 4458.390244 5201.902439 2259.644444 4295.809524 7861.470588 3.519817e+04
std 21358.363466 11807.801860 10339.247663 10571.305128 11603.860126 11203.349807 20112.219831 14553.902002 14461.270293 17076.162294 7754.008547 14503.124026 23425.312214 1.377841e+05
min 1.000000 10.000000 6.000000 6.000000 1.000000 2.000000 1.000000 1.000000 6.000000 9.000000 1.000000 3.000000 9.000000 1.000000e+00
25% 198.500000 201.000000 203.000000 157.750000 112.000000 57.000000 254.750000 137.000000 225.000000 239.000000 106.000000 172.750000 632.500000 1.025500e+03
50% 1500.500000 1027.500000 969.000000 505.000000 447.500000 624.000000 1041.000000 1068.000000 991.000000 961.000000 340.000000 493.500000 1688.000000 2.867000e+03
75% 4047.250000 2361.000000 2148.000000 2404.750000 2700.500000 2425.750000 3540.250000 2822.000000 2566.000000 2478.000000 1269.000000 2796.750000 4579.250000 1.872550e+04
max 132858.000000 72795.000000 62768.000000 64701.000000 70432.000000 67816.000000 131133.000000 96753.000000 91397.000000 106639.000000 50842.000000 90212.000000 133645.000000 1.038346e+06 
#6、获取2019年11月和12月两个月的销量数据，并显示前2行。
df_brand_index[['2019-12', '2019-11']].head(2)
2019-12 2019-11
brand
北京 36197.0 7005.0
比亚迪 10717.0 10675.0
7、使用loc获取index标签从0到4的行，使用iloc获取index从位置0到位置4的行。采用编号作为索引的数据集使用loc（标签定位）
df.loc[0:4]
brand 2019-12 2019-11 2019-10 2019-09 2019-08 2019-07 2019-06 2019-05 2019-04 2019-03 2019-02 2019-01 2018-12 2019累计
0 北京 36197.0 7005.0 8591.0 10000.0 10696.0 12503.0 26039.0 8969.0 4945.0 17690.0 2866.0 4258.0 27822.0 149759.0
1 比亚迪 10717.0 10675.0 12042.0 13048.0 16100.0 16010.0 25826.0 20945.0 22735.0 29219.0 14005.0 31870.0 35752.0 223192.0
2 传祺 8970.0 6046.0 4541.0 4010.0 3816.0 3406.0 3073.0 2014.0 1903.0 1654.0 838.0 370.0 3252.0 40641.0
3 奔腾 8735.0 2380.0 356.0 372.0 125.0 NaN NaN 90.0 NaN NaN NaN NaN 9.0 12058.0
4 宝骏 8352.0 9809.0 4636.0 5353.0 8698.0 6328.0 4556.0 546.0 1488.0 961.0 1011.0 8312.0 4692.0 60050.0
采用编号作为索引的数据集使用iloc（整数编号定位） - 跟python内置数据结构list类似，[0,4)
df.iloc[0:4]
brand 2019-12 2019-11 2019-10 2019-09 2019-08 2019-07 2019-06 2019-05 2019-04 2019-03 2019-02 2019-01 2018-12 2019累计
0 北京 36197.0 7005.0 8591.0 10000.0 10696.0 12503.0 26039.0 8969.0 4945.0 17690.0 2866.0 4258.0 27822.0 149759.0
1 比亚迪 10717.0 10675.0 12042.0 13048.0 16100.0 16010.0 25826.0 20945.0 22735.0 29219.0 14005.0 31870.0 35752.0 223192.0
2 传祺 8970.0 6046.0 4541.0 4010.0 3816.0 3406.0 3073.0 2014.0 1903.0 1654.0 838.0 370.0 3252.0 40641.0
3 奔腾 8735.0 2380.0 356.0 372.0 125.0 NaN NaN 90.0 NaN NaN NaN NaN 9.0 12058.0 
# 8、获取北京2019年11月的销量。
df_brand_index.loc['北京', '2019-11']

7005.0

df_brand_index.iloc[0, 1] # 1st column is 2019-11 in df_brand_index

7005.0

9、获取前5个品牌从2019年10月到12月的销量。
df_brand_index.loc['北京':'宝骏', '2019-12':'2019-10']
2019-12 2019-11 2019-10
brand
北京 36197.0 7005.0 8591.0
比亚迪 10717.0 10675.0 12042.0
传祺 8970.0 6046.0 4541.0
奔腾 8735.0 2380.0 356.0
宝骏 8352.0 9809.0 4636.0
10、获取2019年11月和12月销量均大于3000台的品牌数据。
df_brand_index[(df_brand_index['2019-12'] > 3000) & (df_brand_index['2019-11'] > 3000)]
2019-12 2019-11 2019-10 2019-09 2019-08 2019-07 2019-06 2019-05 2019-04 2019-03 2019-02 2019-01 2018-12 2019累计
brand
北京 36197.0 7005.0 8591.0 10000.0 10696.0 12503.0 26039.0 8969.0 4945.0 17690.0 2866.0 4258.0 27822.0 149759.0
比亚迪 10717.0 10675.0 12042.0 13048.0 16100.0 16010.0 25826.0 20945.0 22735.0 29219.0 14005.0 31870.0 35752.0 223192.0
传祺 8970.0 6046.0 4541.0 4010.0 3816.0 3406.0 3073.0 2014.0 1903.0 1654.0 838.0 370.0 3252.0 40641.0
宝骏 8352.0 9809.0 4636.0 5353.0 8698.0 6328.0 4556.0 546.0 1488.0 961.0 1011.0 8312.0 4692.0 60050.0
名爵 4951.0 3756.0 2734.0 2008.0 1898.0 696.0 356.0 1570.0 733.0 559.0 174.0 157.0 58.0 19592.0
总计 132858.0 72795.0 62768.0 64701.0 70432.0 67816.0 131133.0 96753.0 91397.0 106639.0 50842.0 90212.0 133645.0 1038346.0
11、2019年11月销量为6046的品牌。
df_brand_index[df_brand_index['2019-11']==6046].index

Index([‘传祺’], dtype=‘object’, name=‘brand’)

你可能感兴趣的:(数据分析与可视化,pandas,python,jupyter)

  • 理解Gunicorn：Python WSGI服务器的基石 范范0825 ipythonlinux运维
    理解Gunicorn：PythonWSGI服务器的基石介绍Gunicorn，全称GreenUnicorn，是一个为PythonWSGI（WebServerGatewayInterface）应用设计的高效、轻量级HTTP服务器。作为PythonWeb应用部署的常用工具，Gunicorn以其高性能和易用性著称。本文将介绍Gunicorn的基本概念、安装和配置，帮助初学者快速上手。1.什么是Gunico
  • Python数据分析与可视化实战指南 William数据分析 pythonpython数据
    在数据驱动的时代，Python因其简洁的语法、强大的库生态系统以及活跃的社区，成为了数据分析与可视化的首选语言。本文将通过一个详细的案例，带领大家学习如何使用Python进行数据分析，并通过可视化来直观呈现分析结果。一、环境准备1.1安装必要库在开始数据分析和可视化之前，我们需要安装一些常用的库。主要包括pandas、numpy、matplotlib和seaborn等。这些库分别用于数据处理、数学
  • python os.environ 江湖偌大 python深度学习
    os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='0'#默认值，输出所有信息os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='1'#屏蔽通知信息（INFO）os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'#屏蔽通知信息和警告信息（INFO\WARNING）os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='
  • Python中os.environ基本介绍及使用方法 鹤冲天Pro #Pythonpython服务器开发语言
    文章目录python中os.environos.environ简介os.environ进行环境变量的增删改查python中os.environ的使用详解1.简介2.key字段详解2.1常见key字段3.os.environ.get()用法4.环境变量的增删改查和判断是否存在4.1新增环境变量4.2更新环境变量4.3获取环境变量4.4删除环境变量4.5判断环境变量是否存在python中os.envi
  • Pyecharts数据可视化大屏：打造沉浸式数据分析体验 我的运维人生 信息可视化数据分析数据挖掘运维开发技术共享
    Pyecharts数据可视化大屏：打造沉浸式数据分析体验在当今这个数据驱动的时代，如何将海量数据以直观、生动的方式展现出来，成为了数据分析师和企业决策者关注的焦点。Pyecharts，作为一款基于Python的开源数据可视化库，凭借其丰富的图表类型、灵活的配置选项以及高度的定制化能力，成为了构建数据可视化大屏的理想选择。本文将深入探讨如何利用Pyecharts打造数据可视化大屏，并通过实际代码案例
  • Python教程：一文了解使用Python处理XPath 旦莫 Python进阶python开发语言
    目录1.环境准备1.1安装lxml1.2验证安装2.XPath基础2.1什么是XPath？2.2XPath语法2.3示例XML文档3.使用lxml解析XML3.1解析XML文档3.2查看解析结果4.XPath查询4.1基本路径查询4.2使用属性查询4.3查询多个节点5.XPath的高级用法5.1使用逻辑运算符5.2使用函数6.实战案例6.1从网页抓取数据6.1.1安装Requests库6.1.2代
  • python os.environ_python os.environ 读取和设置环境变量 weixin_39605414 pythonos.environ
    >>>importos>>>os.environ.keys()['LC_NUMERIC','GOPATH','GOROOT','GOBIN','LESSOPEN','SSH_CLIENT','LOGNAME','USER','HOME','LC_PAPER','PATH','DISPLAY','LANG','TERM','SHELL','J2REDIR','LC_MONETARY','QT_QPA
  • 使用Faiss进行高效相似度搜索 llzwxh888 faisspython
    在现代AI应用中，快速和高效的相似度搜索是至关重要的。Faiss（FacebookAISimilaritySearch）是一个专门用于快速相似度搜索和聚类的库，特别适用于高维向量。本文将介绍如何使用Faiss来进行相似度搜索，并结合Python代码演示其基本用法。什么是Faiss？Faiss是一个由FacebookAIResearch团队开发的开源库，主要用于高维向量的相似性搜索和聚类。Faiss
  • python是什么意思中文-在python中%是什么意思 编程大乐趣
    Python中%有两种：1、数值运算：%代表取模，返回除法的余数。如：>>>7%212、%操作符（字符串格式化，stringformatting），说明如下：%[(name)][flags][width].[precision]typecode(name)为命名flags可以有+，-，''或0。+表示右对齐。-表示左对齐。''为一个空格，表示在正数的左侧填充一个空格，从而与负数对齐。0表示使用0填
  • Day1笔记-Python简介&标识符和关键字&输入输出 ~在杰难逃~ Pythonpython开发语言大数据数据分析数据挖掘
    大家好，从今天开始呢，杰哥开展一个新的专栏，当然，数据分析部分也会不定时更新的，这个新的专栏主要是讲解一些Python的基础语法和知识，帮助0基础的小伙伴入门和学习Python，感兴趣的小伙伴可以开始认真学习啦！一、Python简介【了解】1.计算机工作原理编程语言就是用来定义计算机程序的形式语言。我们通过编程语言来编写程序代码，再通过语言处理程序执行向计算机发送指令，让计算机完成对应的工作，编程
  • python八股文面试题分享及解析(1) Shawn________ python
    #1.'''a=1b=2不用中间变量交换a和b'''#1.a=1b=2a,b=b,aprint(a)print(b)结果：21#2.ll=[]foriinrange(3):ll.append({'num':i})print(11)结果:#[{'num':0},{'num':1},{'num':2}]#3.kk=[]a={'num':0}foriinrange(3):#0,12#可变类型，不仅仅改变
  • 每日算法&面试题，大厂特训二十八天——第二十天（树） 肥学 ⚡算法题⚡面试题每日精进java算法数据结构
    目录标题导读算法特训二十八天面试题点击直接资料领取导读肥友们为了更好的去帮助新同学适应算法和面试题，最近我们开始进行专项突击一步一步来。上一期我们完成了动态规划二十一天现在我们进行下一项对各类算法进行二十八天的一个小总结。还在等什么快来一起肥学进行二十八天挑战吧！！特别介绍小白练手专栏，适合刚入手的新人欢迎订阅编程小白进阶python有趣练手项目里面包括了像《机器人尬聊》《恶搞程序》这样的有趣文章
  • Python快速入门 —— 第三节：类与对象 孤华暗香 Python快速入门python开发语言
    第三节：类与对象目标：了解面向对象编程的基础概念，并学会如何定义类和创建对象。内容：类与对象：定义类：class关键字。类的构造函数：__init__()。类的属性和方法。对象的创建与使用。示例：classStudent:def__init__(self,name,age,major):self.name&#
  • pyecharts——绘制柱形图折线图 2224070247 信息可视化pythonjava数据可视化
    一、pyecharts概述自2013年6月百度EFE(ExcellentFrontEnd）数据可视化团队研发的ECharts1.0发布到GitHub网站以来，ECharts一直备受业界权威的关注并获得广泛好评，成为目前成熟且流行的数据可视化图表工具，被应用到诸多数据可视化的开发领域。Python作为数据分析领域最受欢迎的语言，也加入ECharts的使用行列，并研发出方便Python开发者使用的数据
  • Python 实现图片裁剪（附代码） | Python工具 剑客阿良_ALiang
    前言本文提供将图片按照自定义尺寸进行裁剪的工具方法，一如既往的实用主义。环境依赖ffmpeg环境安装，可以参考我的另一篇文章：windowsffmpeg安装部署_阿良的博客-CSDN博客本文主要使用到的不是ffmpeg，而是ffprobe也在上面这篇文章中的zip包中。ffmpy安装：pipinstallffmpy-ihttps://pypi.douban.com/simple代码不废话了，上代码
  • 【华为OD技术面试真题 - 技术面】- python八股文真题题库（4) 算法大师 华为od面试python
    华为OD面试真题精选专栏：华为OD面试真题精选目录:2024华为OD面试手撕代码真题目录以及八股文真题目录文章目录华为OD面试真题精选**1.Python中的`with`**用途和功能自动资源管理示例：文件操作上下文管理协议示例代码工作流程解析优点2.\_\_new\_\_和**\_\_init\_\_**区别__new____init__区别总结3.**切片（Slicing）操作**基本切片语法
  • python os 环境变量 CV矿工 python开发语言numpy
    环境变量：环境变量是程序和操作系统之间的通信方式。有些字符不宜明文写进代码里，比如数据库密码，个人账户密码，如果写进自己本机的环境变量里，程序用的时候通过os.environ.get（）取出来就行了。os.environ是一个环境变量的字典。环境变量的相关操作importos"""设置/修改环境变量：os.environ[‘环境变量名称’]=‘环境变量值’#其中key和value均为string类
  • Python爬虫解析工具之xpath使用详解 eqa11 python爬虫开发语言
    文章目录Python爬虫解析工具之xpath使用详解一、引言二、环境准备1、插件安装2、依赖库安装三、xpath语法详解1、路径表达式2、通配符3、谓语4、常用函数四、xpath在Python代码中的使用1、文档树的创建2、使用xpath表达式3、获取元素内容和属性五、总结Python爬虫解析工具之xpath使用详解一、引言在Python爬虫开发中，数据提取是一个至关重要的环节。xpath作为一门
  • 【华为OD技术面试真题 - 技术面】- python八股文真题题库（1） 算法大师 华为od面试python
    华为OD面试真题精选专栏：华为OD面试真题精选目录:2024华为OD面试手撕代码真题目录以及八股文真题目录文章目录华为OD面试真题精选1.数据预处理流程数据预处理的主要步骤工具和库2.介绍线性回归、逻辑回归模型线性回归（LinearRegression）模型形式：关键点：逻辑回归（LogisticRegression）模型形式：关键点：参数估计与评估：3.python浅拷贝及深拷贝浅拷贝（Shal
  • nosql数据库技术与应用知识点 皆过客，揽星河 NoSQLnosql数据库大数据数据分析数据结构非关系型数据库
    Nosql知识回顾大数据处理流程数据采集(flume、爬虫、传感器)数据存储(本门课程NoSQL所处的阶段)Hdfs、MongoDB、HBase等数据清洗(入仓)Hive等数据处理、分析(Spark、Flink等)数据可视化数据挖掘、机器学习应用(Python、SparkMLlib等)大数据时代存储的挑战(三高)高并发(同一时间很多人访问)高扩展(要求随时根据需求扩展存储)高效率(要求读写速度快)
  • 《Python数据分析实战终极指南》 xjt921122 python数据分析开发语言
    对于分析师来说，大家在学习Python数据分析的路上，多多少少都遇到过很多大坑**，有关于技能和思维的**：Excel已经没办法处理现有的数据量了，应该学Python吗？找了一大堆Python和Pandas的资料来学习，为什么自己动手就懵了？跟着比赛类公开数据分析案例练了很久，为什么当自己面对数据需求还是只会数据处理而没有分析思路？学了对比、细分、聚类分析，也会用PEST、波特五力这类分析法，为啥
  • Python中深拷贝与浅拷贝的区别 yuxiaoyu.
    转自：http://blog.csdn.net/u014745194/article/details/70271868定义：在Python中对象的赋值其实就是对象的引用。当创建一个对象，把它赋值给另一个变量的时候，python并没有拷贝这个对象，只是拷贝了这个对象的引用而已。浅拷贝：拷贝了最外围的对象本身，内部的元素都只是拷贝了一个引用而已。也就是，把对象复制一遍，但是该对象中引用的其他对象我不复
  • Python开发常用的三方模块如下： 换个网名有点难 python开发语言
    Python是一门功能强大的编程语言，拥有丰富的第三方库，这些库为开发者提供了极大的便利。以下是100个常用的Python库，涵盖了多个领域：1、NumPy，用于科学计算的基础库。2、Pandas，提供数据结构和数据分析工具。3、Matplotlib，一个绘图库。4、Scikit-learn，机器学习库。5、SciPy，用于数学、科学和工程的库。6、TensorFlow，由Google开发的开源机
  • Python编译器 鹿鹿~ Python编译器Pythonpython开发语言后端
    嘿嘿嘿我又来了啊有些小盆友可能不知道Python其实是有编译器的，也就是PyCharm。你们可能会问到这个是干嘛的又不可以吃也不可以穿好像没有什么用，其实你还说对了这个还真的不可以吃也不可以穿，但是它用来干嘛的呢。用来编译你所打出的代码进行运行（可能这里说的有点不对但是只是个人认为）现在我们来说说PyCharm是用来干嘛的。PyCharm是一种PythonIDE，带有一整套可以帮助用户在使用Pyt
  • 一文掌握python面向对象魔术方法（二） 程序员neil pythonpython开发语言
    接上篇：一文掌握python面向对象魔术方法（一）-CSDN博客目录六、迭代和序列化：1、__iter__(self):定义迭代器，使得类可以被for循环迭代。2、__getitem__(self,key):定义索引操作，如obj[key]。3、__setitem__(self,key,value):定义赋值操作，如obj[key]=value。4、__delitem__(self,key):定义
  • 一文掌握python常用的list（列表）操作 程序员neil pythonpython开发语言
    目录一、创建列表1.直接创建列表：2.使用list()构造器3.使用列表推导式4.创建空列表二、访问列表元素1.列表支持通过索引访问元素，索引从0开始：2.还可以使用切片操作访问列表的一部分：三、修改列表元素四、添加元素1.append()：在末尾添加元素2.insert()：在指定位置插入元素五、删除元素1.del：删除指定位置的元素2.remove()：删除指定值的第一个匹配项3.pop()：
  • Python实现简单的机器学习算法 master_chenchengg pythonpython办公效率python开发IT
    Python实现简单的机器学习算法开篇：初探机器学习的奇妙之旅搭建环境：一切从安装开始必备工具箱第一步：安装Anaconda和JupyterNotebook小贴士：如何配置Python环境变量算法初体验：从零开始的Python机器学习线性回归：让数据说话数据准备：从哪里找数据编码实战：Python实现线性回归模型评估：如何判断模型好坏逻辑回归：从分类开始理论入门：什么是逻辑回归代码实现：使用skl
  • 自然语言处理_tf-idf _feivirus_ 算法机器学习和数学自然语言处理tf-idf逆文档频率词频
    importpandasaspdimportmath1.数据预处理docA="Thecatsatonmyface"docB="Thedogsatonmybed"wordsA=docA.split("")wordsB=docB.split("")wordsSet=set(wordsA).union(set(wordsB))print(wordsSet){'on','my','face','sat',
  • K近邻算法_分类鸢尾花数据集 _feivirus_ 算法机器学习和数学分类机器学习K近邻
    importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_score1.数据预处理iris=load_iris()df=pd.DataFrame(data=ir
  • python中的深拷贝与浅拷贝 anshejd70787 python
    深拷贝和浅拷贝浅拷贝的时候，修改原来的对象，浅拷贝的对象不会发生改变。1、对象的赋值对象的赋值实际上是对象之间的引用：当创建一个对象，然后将这个对象赋值给另外一个变量的时候，python并没有拷贝这个对象，而只是拷贝了这个对象的引用。当对对象做赋值或者是参数传递或者作为返回值的时候，总是传递原始对象的引用，而不是一个副本。如下所示：>>>aList=["kel","abc",123]>>>bLis
  • PHP如何实现二维数组排序？ IT独行者 二维数组PHP排序　
    二维数组在PHP开发中经常遇到，但是他的排序就不如一维数组那样用内置函数来的方便了，（一维数组排序可以参考本站另一篇文章【PHP中数组排序函数详解汇总】）。二维数组的排序需要我们自己写函数处理了，这里UncleToo给大家分享一个PHP二维数组排序的函数： 代码： functionarray_sort($arr,$keys,$type='asc'){ $keysvalue= $new_arr
  • 【Hadoop十七】HDFS HA配置 bit1129 hadoop
    基于Zookeeper的HDFS HA配置主要涉及两个文件,core-site和hdfs-site.xml。   测试环境有三台 hadoop.master hadoop.slave1 hadoop.slave2   hadoop.master包含的组件NameNode, JournalNode, Zookeeper，DFSZKFailoverController
  • 由wsdl生成的java vo类不适合做普通java vo darrenzhu VOwsdlwebservicerpc
    开发java webservice项目时，如果我们通过SOAP协议来输入输出，我们会利用工具从wsdl文件生成webservice的client端类，但是这里面生成的java data model类却不适合做为项目中的普通java vo类来使用，当然有一中情况例外，如果这个自动生成的类里面的properties都是基本数据类型，就没问题，但是如果有集合类，就不行。原因如下： 1)使用了集合如Li
  • JAVA海量数据处理之二（BitMap） 周凡杨 java算法bitmapbitset数据
           路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。想要更快，就要深入挖掘 JAVA 基础的数据结构，从来分析出所编写的 JAVA 代码为什么把内存耗尽，思考有什么办法可以节省内存呢？ 啊哈！算法。这里采用了 BitMap 思想。   首先来看一个实验： 指定 VM 参数大小： -Xms256m -Xmx540m
  • java类型与数据库类型 g21121 java
    很多时候我们用hibernate的时候往往并不是十分关心数据库类型和java类型的对应关心，因为大多数hbm文件是自动生成的，但有些时候诸如：数据库设计、没有生成工具、使用原始JDBC、使用mybatis(ibatIS)等等情况，就会手动的去对应数据库与java的数据类型关心，当然比较简单的数据类型即使配置错了也会很快发现问题，但有些数据类型却并不是十分常见，这就给程序员带来了很多麻烦。 &nb
  • Linux命令 510888780 linux命令
    系统信息 arch 显示机器的处理器架构(1) uname -m 显示机器的处理器架构(2) uname -r 显示正在使用的内核版本 dmidecode -q 显示硬件系统部件 - (SMBIOS / DMI) hdparm -i /dev/hda 罗列一个磁盘的架构特性 hdparm -tT /dev/sda 在磁盘上执行测试性读取操作 cat /proc/cpuinfo 显示C
  • java常用JVM参数 墙头上一根草 javajvm参数
    -Xms：初始堆大小，默认为物理内存的1/64(<1GB)；默认(MinHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存小于40%时，JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制 -Xmx：最大堆大小，默认(MaxHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存大于70%时，JVM会减少堆直到 -Xms的最小限制 -Xmn：新生代的内存空间大小，注意：此处的大小是（eden+ 2
  • 我的spring学习笔记9-Spring使用工厂方法实例化Bean的注意点 aijuans Spring 3
    方法一： <bean id="musicBox" class="onlyfun.caterpillar.factory.MusicBoxFactory" factory-method="createMusicBoxStatic"></bean> 方法二：
  • mysql查询性能优化之二 annan211 UNIONmysql查询优化索引优化
    1 union的限制 有时mysql无法将限制条件从外层下推到内层，这使得原本能够限制部分返回结果的条件无法应用到内层 查询的优化上。 如果希望union的各个子句能够根据limit只取部分结果集，或者希望能够先排好序在 合并结果集的话，就需要在union的各个子句中分别使用这些子句。 例如 想将两个子查询结果联合起来，然后再取前20条记录，那么mys
  • 数据的备份与恢复 百合不是茶 oraclesql数据恢复数据备份
     数据的备份与恢复的方式有: 表,方案 ,数据库;     数据的备份: 导出到的常见命令; 参数 说明 USERID 确定执行导出实用程序的用户名和口令 BUFFER 确定导出数据时所使用的缓冲区大小，其大小用字节表示 FILE 指定导出的二进制文
  • 线程组 bijian1013 java多线程threadjava多线程线程组
    有些程序包含了相当数量的线程。这时，如果按照线程的功能将他们分成不同的类别将很有用。        线程组可以用来同时对一组线程进行操作。        创建线程组：ThreadGroup g = new ThreadGroup(groupName);  &nbs
  • top命令找到占用CPU最高的java线程 bijian1013 javalinuxtop
    上次分析系统中占用CPU高的问题，得到一些使用Java自身调试工具的经验，与大家分享。 (1)使用top命令找出占用cpu最高的JAVA进程PID:28174 (2)如下命令找出占用cpu最高的线程 top -Hp 28174 -d 1 -n 1 32694 root 20 0 3249m 2.0g 11m S 2 6.4 3:31.12 java
  • 【持久化框架MyBatis3四】MyBatis3一对一关联查询 bit1129 Mybatis3
      当两个实体具有1对1的对应关系时，可以使用One-To-One的进行映射关联查询   One-To-One示例数据 以学生表Student和地址信息表为例，每个学生都有都有1个唯一的地址(现实中，这种对应关系是不合适的，因为人和地址是多对一的关系)，这里只是演示目的   学生表   CREATE TABLE STUDENTS (
  • C/C++图片或文件的读写 bitcarter 写图片
    先看代码： /*strTmpResult是文件或图片字符串 * filePath文件需要写入的地址或路径 */ int writeFile(std::string &strTmpResult,std::string &filePath) { int i,len = strTmpResult.length(); unsigned cha
  • nginx自定义指定加载配置 ronin47
    进入 /usr/local/nginx/conf/include 目录，创建 nginx.node.conf 文件，在里面输入如下代码： upstream nodejs { server 127.0.0.1:3000; #server 127.0.0.1:3001; keepalive 64; } server { liste
  • java-71-数值的整数次方.实现函数double Power(double base, int exponent)，求base的exponent次方 bylijinnan double
    public class Power { /** *Q71-数值的整数次方 *实现函数double Power(double base, int exponent)，求base的exponent次方。不需要考虑溢出。 */ private static boolean InvalidInput=false; public static void main(
  • Android四大组件的理解 Cb123456 android四大组件的理解
     分享一下，今天在Android开发文档-开发者指南中看到的:                            App components are the essential building blocks of an Android
  • [宇宙与计算]涡旋场计算与拓扑分析 comsci 计算
         怎么阐述我这个理论呢？ 。。。。。。。。。       首先： 宇宙是一个非线性的拓扑结构与涡旋轨道时空的统一体。。。。       我们要在宇宙中寻找到一个适合人类居住的行星，时间非常重要，早一个刻度和晚一个刻度，这颗行星的
  • 同一个Tomcat不同Web应用之间共享会话Session cwqcwqmax9 session
    实现两个WEB之间通过session 共享数据 查看tomcat 关于 HTTP Connector 中有个emptySessionPath 其解释如下： If set to true, all paths for session cookies will be set to /. This can be useful for portlet specification impleme
  • springmvc Spring3 MVC，ajax，乱码 dashuaifu springjquerymvcAjax
      springmvc Spring3 MVC @ResponseBody返回，jquery ajax调用中文乱码问题解决   Spring3.0 MVC @ResponseBody 的作用是把返回值直接写到HTTP response body里。具体实现AnnotationMethodHandlerAdapter类handleResponseBody方法，具体实
  • 搭建WAMP环境 dcj3sjt126com wamp
    这里先解释一下WAMP是什么意思。W:windows，A：Apache，M：MYSQL，P：PHP。也就是说本文说明的是在windows系统下搭建以apache做服务器、MYSQL为数据库的PHP开发环境。      工欲善其事，必须先利其器。因为笔者的系统是WinXP，所以下文指的系统均为此系统。笔者所使用的Apache版本为apache_2.2.11-
  • yii2 使用raw http request dcj3sjt126com http
    Parses a raw HTTP request using yii\helpers\Json::decode()   To enable parsing for JSON requests you can configure yii\web\Request::$parsers using this class: 'request' =&g
  • Quartz-1.8.6 理论部分 eksliang quartz
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2207691 一.概述 基于Quartz-1.8.6进行学习，因为Quartz2.0以后的API发生的非常大的变化，统一采用了build模式进行构建； 什么是quartz?   答：简单的说他是一个开源的java作业调度框架，为在 Java 应用程序中进行作业调度提供了简单却强大的机制。并且还能和Sp
  • 什么是POJO？ gupeng_ie javaPOJO框架Hibernate
    POJO--Plain Old Java Objects(简单的java对象)   POJO是一个简单的、正规Java对象，它不包含业务逻辑处理或持久化逻辑等，也不是JavaBean、EntityBean等，不具有任何特殊角色和不继承或不实现任何其它Java框架的类或接口。   POJO对象有时也被称为Data对象，大量应用于表现现实中的对象。如果项目中使用了Hiber
  • jQuery网站顶部定时折叠广告 ini JavaScripthtmljqueryWebcss
    效果体验：http://hovertree.com/texiao/jquery/4.htmHTML文件代码： <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <title>网页顶部定时收起广告jQuery特效 - HoverTree<
  • Spring boot内嵌的tomcat启动失败 kane_xie spring boot
    根据这篇guide创建了一个简单的spring boot应用，能运行且成功的访问。但移植到现有项目（基于hbase）中的时候，却报出以下错误：     SEVERE: A child container failed during start java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.catalina.Lif
  • leetcode: sort list michelle_0916 Algorithmlinked listsort
    Sort a linked list in O(n log n) time using constant space complexity. ====analysis======= mergeSort for singly-linked list  ====code=======   /** * Definition for sin
  • nginx的安装与配置,中途遇到问题的解决 qifeifei nginx
    我使用的是ubuntu13.04系统，在安装nginx的时候遇到如下几个问题，然后找思路解决的，nginx 的下载与安装   wget http://nginx.org/download/nginx-1.0.11.tar.gz tar zxvf nginx-1.0.11.tar.gz ./configure make make install   安装的时候出现
  • 用枚举来处理java自定义异常 tcrct javaenumexception
    在系统开发过程中，总少不免要自己处理一些异常信息，然后将异常信息变成友好的提示返回到客户端的这样一个过程，之前都是new一个自定义的异常，当然这个所谓的自定义异常也是继承RuntimeException的，但这样往往会造成异常信息说明不一致的情况，所以就想到了用枚举来解决的办法。 1，先创建一个接口，里面有两个方法，一个是getCode, 一个是getMessage public
  • erlang supervisor分析 wudixiaotie erlang
    当我们给supervisor指定需要创建的子进程的时候，会指定M,F,A,如果是simple_one_for_one的策略的话，启动子进程的方式是supervisor:start_child(SupName, OtherArgs),这种方式可以根据调用者的需求传不同的参数给需要启动的子进程的方法。和最初的参数合并成一个数组，A ++ OtherArgs。那么这个时候就有个问题了，既然参数不一致，那
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他