pandas学习总结

pandas之数据筛选（后附源数据供大家练习）

目录所用数据读取预览：1.单个条件筛选（筛选男生）（1）条件书写（2）取出数据2.query多条件筛选（筛选总分大于160的男生）（1）条件写入注意：（2）取出数据3.筛选文本开头内容（筛选襄阳市的）startswith/endswith（1）条件书写（2）取出数据（同1.的方法）（3）测试筛选信阳市（小伙伴们自己动手哦）4.筛选整个文本中存在的内容contains（太好用啦）（1）条件书写（2）
卿卿553·2024-01-15 14:55

pandas缺失值查看及处理方法（后附源数据供大家练习）

目录数据预览：一、查看缺失值二、处理缺失值1.删除dropna（1）参数介绍（2）使用方法示例A.删除有空值的整行B.删除有空值的整列C.删除一行全是空值的整行D.删除非空值低于指定数值的整行E.删除指定列中有空值的整行2.填充fillna（1）给所有空值填充指定数值（2）给指定列填充指定数值三、源数据网盘链接数据预览：一、查看缺失值数据.isnull()如果该处数据为空显示True，不为空显示F
卿卿553·2024-01-15 14:55

pandas中好用的describe函数

本次和大家分享一个pandas中特别好用的函数——describe，通过这一函数你可以一次性获得数据的总个数，平均数，标准差，最小值最大值以及四分位数二分之一位数，四分之三位数等，在数据分析过程中使用起来很方便
卿卿553·2024-01-15 14:55

pandas数据合并与重塑——merge

数据合并与重塑有merge，join，concat三种方法，本文先对merge进行讲解目录1.merge参数概览2.左右内外连接概念讲解（1）左连接（2）右连接（3）内连接（4）外连接3.merge数据合并（1）当两个表用来做连接键的列名都相同时（以左连接为例）A使用方法：B数据合并前后对比：（2）当两个表用来做连接键的列名都不相同时（本次默认内连接）A使用方法B数据合并前后对比1.merge参数
卿卿553·2024-01-15 14:25

pandas数据删除drop的用法

1.删除行（1）删除单行新数据=数据.drop(行索引)（2）删除多行新数据=数据.drop([行索引1，行索引2])2.删除列（1）删除单列新数据=数据.drop("列名"，axis=1)（2）删除多列新数据=数据.drop(["列"，"列"]，axis=1)
卿卿553·2024-01-15 14:25

京东商品评论信息爬取及词云图制作——python爬虫(步骤详细，初学可做)

.利用input语句输入商品编号实现评论信息爬取5.利用requests获取html6.json文件转换为dict7.实现翻页功能8.重复上方5，6的步骤9.获取评论内容、产品颜色、产品型号10.借助pandas
卿卿553·2024-01-15 14:24

pandas查看数据常用方法（以excel为例）

目录1.查看指定行数的数据head()2.查看数据表头columns3.查看索引index4.指定索引列index_col5.按照索引排序6.按照数据列排序sort_values()7.查看每列数据类型dtypes8.查看指定行列数据loc9.查看数据是否为空isnull()1.查看指定行数的数据head()（1）数据.head()默认查看五行数据（2）查看指定行数数据.head(行数)2.查看数
卿卿553·2024-01-15 14:53

【快速解决】vscode安装Keras，tensorflow；解决from tensorflow.keras.models import Sequential环境配置不上怎么办？

是哪一个版本的）第二步：安装ipykernel第三步：把新建的虚拟环境（tf3）第四步：首先要进入到新建的虚拟环境第五步：安装tensorflow第六步：安装keras第七步：安装numpy第八步：安装pandas
命运之光·2024-01-15 12:25

四组费晓琴2020.03.04弯柳树村二期网络学习总结

《感恩所有的遇见》尊敬的宋书记、尊敬的尹老师和线上线下的同仁们大家好！我是费晓琴来自美丽的鱼米之乡江苏无锡。时间如箭，一转眼二期弯柳树村网络学习班已圆满结束。首先深深的感恩宋书记和尹老师的用心良苦和辛苦付出，让我们在这个特殊的时期，不但每天过得很充实，而且还收获满满，如果不是这场该死的病毒，也许也不会相识那么多来自五湖四海的有缘人，能在网上一起共同学习我们的优秀传统文化和圣贤经典。感恩宋书记和尹老
aaf247918939·2024-01-15 10:37

宇宙公民高效阅读蜕变营第13期第二天-学习总结分享-芒果M

察觉人生从冥想开始今天又是在早晨5:15准时起床。这让我觉得非常不可思议，对一个一直习惯熬夜的人来说，习惯晚睡晚起，忽然之间去改变自己的生物钟，而且从开始第1天上课都能够做到，我觉得真的是这一个宇宙公民的场域给予了我力量。一、建立感恩的目标每天感恩的人：首先感恩自己，感恩自己的父母，感恩自己的老公，感恩自己的孩子，感恩自己的朋友。过去在收获时我们才会感恩，而从现在开始，我们学会提前感恩，让自己活在
芒果SHC·2024-01-15 09:50

星期三 2023-01-04 6:30 - 23:20 雾 一十二时十二分

一时间记录二概述今天回来晚上及时学习总结，然后好累，白天上班好累了，晚上又回来学习，更累了，不能看电脑屏幕，晚上应该多看书才对，调整一下早上，手机，日常，发嗲，洗漱，发呆，总结，上班上午，上班下午，上班晚上
么得感情的日更机器·2024-01-15 09:30

Python dataframe取单元值

取dataframe某行某列所指的单元值代码准备：环境平台：Python3.7.1-IDLEShell>>>importpandasaspd>>>df=pd.DataFrame({'Name':['Tom
www_djh·2024-01-15 09:56

python统计分析——随机抽样（np.random.choice）

参考资料：用python动手学统计学，帮助文档importnumpyasnpimportpandasaspddata_set=np.array([2,3,4,5,6,7])np.random.choice
maizeman126·2024-01-15 09:49

python统计分析——小提琴图（plt.violinplot）

importnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlibimportpyplotaspltser=pd.Series(
maizeman126·2024-01-15 09:19

python统计分析——小提琴图（sns.violinplot）

importnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlibimportpyplotaspltimportseabornassnsdf=pd.DataFrame(data
maizeman126·2024-01-15 09:19

python统计分析——箱线图（plt.boxplot）

参考资料：用python动手学统计学使用matplotlib.pyplot.boxplot()函数绘制箱线图importnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlibimportpyplotaspltdata_set1
maizeman126·2024-01-15 09:18

python统计分析——操作案例（模拟抽样）

参考资料：用python动手学统计学importnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlibimportpyplotaspltimportseabornassnsdata_set
maizeman126·2024-01-15 08:13

架构师-软件系统架构图学习总结

---后之视今，亦犹今之视昔！目录早期系统架构图早期系统架构视图4+1视图解读4+1架构视图缺点现代系统架构图的指导实践业务架构例子使用场景画图技巧客户端架构、前端架构例子使用场景画图技巧系统架构例子定义使用场景画图技巧应用架构例子定义使用场景画图技巧部署架构例子定义使用场景画图技巧系统序列图为什么系统序列图从架构图到序列图早期系统架构图早期系统架构视图第一次系统架构视图正式出现，是1995年Ph
citi·2024-01-15 06:46

python 已知经纬度获取影像DN值或位置

geotransform[3]#90这两个读取出来的分别就是经度和纬度，但是读取极投影为3413的影像时，读取出来的时投影坐标，因此在程序中多做了一步变换fromosgeoimportgdalimportosimportpandasaspdfromdatetimeimportda
就是一只白·2024-01-15 06:45

架构师 - 架构师是做什么的 - 学习总结

架构师核心定义架构师是什么架构师是业务和技术之间的桥梁架构师的核心职责是消除不确定性、和降低复杂性架构设计环架构师的三个核心能力架构师的三个关键思维架构师主要职责架构设计Vs方案设计架构设计前期主要任务澄清不确定性明确利益干系人的诉求消除冲突的诉求诉求优先级排序识别复杂性识别核心场景明确或预估质量需求识别复杂度工作模式与业务方交流与利益干系人交流关键输出总体业务架构图核心场景流程架构设计中期主要任
citi·2024-01-15 06:36

影像组学学习笔记(23)-主成分析PCA、降维和特征筛选的区别

(23)主要讲解:主成分析PCA，影像组学降维和特征筛选的区别0.PCA(Principalcomponentanalysis)的数学原理PCA.JPG导入包importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.utilsimportshufflefromsklearn.preprocessingimportS
北欧森林·2024-01-15 05:40

【Python基础】一文搞懂：Python 中 Excel 文件的写入与读取

文章目录1引言2使用openpyxl2.1安装openpyxl2.2写入Excel文件2.3读取Excel文件3使用pandas3.1安装pandas和openpyxl3.2写入Excel文件3.3读取
climber1121·2024-01-15 04:03

【用法总结】无障碍AccessibilityService

一、背景本文仅用于做学习总结，转换成自己的理解，方便需要时快速查阅，深入研究可以去官网了解更多：官网链接点这里之前对接AI语音功能时，发现有些按钮（或文本）在我没有主动注册唤醒词场景下，还是响应了点击，
TechMix·2024-01-15 03:23

pandas的iloc函数

pandas的iloc函数：iloc是Pandas中用于基于整数位置进行索引和切片的方法。它允许你通过整数位置来访问DataFrame中的特定行和列。
sci_more·2024-01-15 02:43

python中none的替换方法：pandas&numpy

none的替换方法：1.pandas#将缺失的id值替换为Nonemerged_df['id'].fillna('None',inplace=True)#这行代码使用了Pandas库中的`fillna`
sci_more·2024-01-15 02:12

第7章 数据清洗和准备

7.1处理缺失数据pandas使用浮点值NaN（NotaNumber）表示缺失数据。
ghostdogss·2024-01-15 00:53

文章测试测试

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一
青山渺渺·2024-01-15 00:03

pandas datetime64 转string

https://stackoverflow.com/questions/50449453/pandas-datetime64-to-stringYoucanjustcastthedtypefirstusingastype
kangseung·2024-01-14 23:25

python基础练习之—Series

Series介绍：PandasSeries类似表格中的一个列（column），类似于一维数组，可以保存任何数据类型。
那个叫马尔的大夫·2024-01-14 22:09

[强化学习总结6] actor-critic算法

actor：策略critic：评估价值Actor-Critic是囊括一系列算法的整体架构，目前很多高效的前沿算法都属于Actor-Critic算法，本章接下来将会介绍一种最简单的Actor-Critic算法。需要明确的是，Actor-Critic算法本质上是基于策略的算法，因为这一系列算法的目标都是优化一个带参数的策略，只是会额外学习价值函数，从而帮助策略函数更好地学习。1核心在REINFORCE
风可。·2024-01-14 22:04

Python实现饼状图

利用pandas模块实现饼状图效果如下：代码如下导入pandas和matplotlib模块importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt显示中文：frompylabimport
小镇码农在深圳·2024-01-14 22:26

采购的确是一个非常敏感的部门!

人得永远在成长中去学习总结，也许这些话语现在看来并不是黄金，但却是一个人生中无法丢失的财富。1、采购部门必须要得到有效的监察和控制。
8218a76a0b9c·2024-01-14 22:03

二进制反码求和及检验和（反码求和中“回卷”机制）

二进制反码求和及检验和下面是在学习计算机网络时，在学习首部检验和时，对二进制反码求和以及检验和求法，及反码求和中“回卷”机制的学习总结，仅供参考。
LYQ_YXQ·2024-01-14 22:07

10个数据科学不可或缺的Python库

然而，在像NumPy、Pandas和Scikit-Learn这样广受欢迎的库之外，还存在着一批鲜为人知但能够显著提升数据科学能力的Python宝藏库。
python慕遥·2024-01-14 21:23

Pandas：Python可视化神器

大家好，数据可视化可以让我们很直观的发现数据中隐藏的规律，察觉到变量之间的互动关系，可以帮助我们更好的给他人解释现象，做到一图胜千文的说明效果。常见的数据可视化库有:matplotlib是最常见的2维库，可以算作可视化的必备技能库，由于matplotlib是比较底层的库，api很多，代码学起来不太容易。seaborn是建构于matplotlib基础上，能满足绝大多数可视化需求。更特殊的需求还是需要
python慕遥·2024-01-14 21:21

少阳病提纲与条辩讲解学习总结

一、彭子益&刘渡舟之少阳观彭子益在解释《伤寒论》《金匮要略》的方子，就是把中医看待成是一个升降的学说，所以他认为说胆经相火不降下来，三焦经的相火就会升不上去，就会有柴胡证。彭子益认为少阳没有腑症只有经症，他认为不是胃就是肝的病，不用提到胆腑。现在西医的胆结石、胆囊息肉之类的病，柴胡系的药处理得蛮不错的。柴胡芍药枳实甘草汤，就是相当属于处理胆腑的方子。刘渡舟教授用柴胡剂第一个是开郁，疏肝利胆；另外一
cd75de07d886·2024-01-14 21:09

Pandas实战100例 | 案例 13: 数据分类 - 使用 `cut` 对数值进行分箱

Pandas提供了cut函数，它可以根据你指定的分箱边界将数值数据分配到不同的类别中。使用cut进行分箱:你可以指定一系列的边界来定义分箱，然后将这些边界应用于数据列。cut还允许你为每个箱指定标签。
惊鸿若梦一书生·2024-01-14 18:51

用Python制作fits文件

前面的博客已经讲了fits文件是什么，以及如何读fits文件，当你完成一项工作的时候，你可能也会想制作一个自己的fits文件来发布自己的数据，本篇博客就讲一下如何制作自己的fits文件通常我们是使用pandas
夜观天象昼编程·2024-01-14 18:19

Pandas实战100例-专栏介绍

Pandas，Python数据科学的心脏，是探索和分析数据世界的强大工具。想象一下，用几行代码就能洞察庞大数据集的秘密，无论是金融市场趋势还是社交媒体动态。
惊鸿若梦一书生·2024-01-14 17:36

Open3D对产生偏差的点云数据进行校正

importtimeimportopen3daso3d;importnumpyasnp;importmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.signalimportfind_peaksimportpandasaspdOriginalPly
easyboot·2024-01-14 15:42

Open3D离群点剔除

importtimeimportopen3daso3d;importnumpyasnp;importmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.signalimportfind_peaksimportpandasaspdOriginalPly
easyboot·2024-01-14 15:38

一文了解pandas基础

目录一：数据读取二：数据结构三：数据检索四：数据修改五：排序数据准备：一：数据读取pandas可以读取和导入各种数据格式的数据，如CSV，Excel，JSON，SQL，HTML等，不需要手动编写复杂的读取代码
攻城狮的梦·2024-01-14 15:51

使用pandas按照商品和下单人统计下单数据

给到的表格数据如下：考虑用pandas实现，pandas提供了大量的数据处理函数，可以进行各种复杂的数据处理，包括数据清洗、数据转换、数据聚合等。
攻城狮的梦·2024-01-14 15:50

Pandas - 常用操作

一.DataFrame结构DataFrame是Pandas最核心的数据结构，可以使用值为列表的字典进行构造：>>data={'a':[1,2,3],'b':[1.2,None,1.3],'c':['Alex
山药鱼儿·2024-01-14 14:20

Pandas实战100例 | 案例 6: 数据排序 - 对 DataFrame 进行排序

Pandas提供了灵活的排序功能，包括按照一列或多列进行升序或降序排序。
惊鸿若梦一书生·2024-01-14 12:24

数据操作、数据预处理

1.数据类型：2.数组元素操作：3.数据预处理：importosimportpandasaspdimportnumpyasnp#创建csv文件并写入数据os.makedirs(os.path.join(
姓蔡小朋友·2024-01-14 10:12

如何获取指定日期是该年中的第几天？

importtimeimportdatetimefromdateutilimportparserimportpandasaspddt1='2024-01-11'#字符串可转换为datetime类型处理dt2
对许·2024-01-14 07:49

数据分析-Pandas如何重塑数据表

数据分析-Pandas如何重塑数据表数据表，时间序列数据在数据分析建模中很常见，例如天气预报，空气状态监测，股票交易等金融场景。
Alex_StarSky·2024-01-14 07:58

Pandas实战100例 | 案例 31: 转换为分类数据

Pandas允许将列转换为category类型。分类数据类型:category类型适用于那些只包含有限数量不同值的列（例如，性别、产品类型、评级等）。
惊鸿若梦一书生·2024-01-14 06:34

pandas 时区问题

术语解释：naive(无时区类型数据)，aware(有时区类型数据)pandas中，datetime和timestamp等时间序列默认都是naive(无时区类型数据)将naive转化为awarelast_timeaware_last_time
Andy_1ee·2024-01-14 05:28
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