平均值 写法 多种pandas
大数据分析与可视化 之 实验08 Pandas字符串和文本处理
实验08 Pandas字符串和文本处理 实验学时：2学时 实验类型：验证 实验要求：必修 一、实验目的 学会正确使用常见的字符串函数 如：len()、find()、strip()、replace()、contains()函数。 解决实际数据中的字符串和文本处理问题。 二、实验要求 使用常见的字符串函 ......
大数据分析与可视化 之 实验06 Pandas缺失值处理
实验06 Pandas缺失值处理 实验学时：2学时 实验类型：验证 实验要求：必修 一、实验目的 掌握判断缺失值、过滤缺失值、填充缺失缺失值等缺失值处理 解决实际数据中的缺失值问题 二、实验要求 使用常见的缺失值处理函数（如：isnull()、notnull()、fillna()、dropna()函 ......
大数据分析与可视化 之 实验07 Pandas合并与级联
实验07 Pandas合并与级联 实验学时：2学时 实验类型：验证 实验要求：必修 一、实验目的 掌握pandas合并/拼接 掌握pandas级联 二、实验要求 利用pandas合并、拼接和级联等知识在PyCharm中编写程序，实现Python数据处理的相关操作。 三、实验内容 任务1.现有如下图的 ......
大数据分析与可视化 之 实验05 Pandas数据读写
实验05 Pandas数据读写 实验学时：2学时 实验类型：验证 实验要求：必修 一、实验目的 学会正确使用常见的I/O API函数。 解决文本文件、CSV文件、Excel文件、网页文件、数据库文件和JSON格式文件数据的读写问题。 二、实验要求 使用常见的I/O API函数（如：read_csv( ......
大数据分析与可视化 之 实验04 Pandas基础
实验04 Pandas基础 实验学时：2学时 实验类型：验证 实验要求：必修 一、实验目的 1.掌握pandas系列、数据帧和面板的使用 2.掌握pandas基本功能和操作 二、实验要求 Pandas 程序的运行步骤。 2．pandas的数据结构 3．pandas系列、数据帧和面板 pandas基本 ......
Pandas - apply、agg、transform 函数
apply：行或列的操作。 agg：聚合，可以传递字典，对多个列使用不同的函数。最终结果可能会合并，与原 DataFrame 列长度不保持一致。 transform：转换，也可以对多个列使用不同的函数。但是最终结果与原 DataFrame 列长度保持一致，不会聚合。 ......
react项目经验，以及一些骚写法
语法糖 1.const logged = !!getToken(); 这里的`!!`是求布尔值的快捷方式 类似的： 2.var a=b*1 是转数字的快捷方式 3.var a=b+'' 是转字符串的快捷方式 架构相关 1.webpack 2.qiankuan 通过package.json 可以查看r ......
字典类型的写法与定义
# 定义一个字典，保存一个同学的信息数据a = {'姓名':'罗科','英文名':'ROCCO','年龄':32,'身高':170}print(len(a)) # 获取数据值长度# 写法：字典类型：{键:值}# 定义：数据中是对应关系时，用字典类型来保存数据'''特点1、字典类型中的数据是有对应关系 ......
numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告
numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告 一、numpy的读书报告 1Numpy概述 1.1概念 Numpy提供了两种基本的对象：ndarray和ufunc。Ndarray是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc则是能够对数组进行处理的函数。 1.2功能 l 创建n维数 ......
numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告
1. Numpy： - 简介：Numpy是Python科学计算的基础库，提供了高效的多维数组对象和相关操作函数。 - 主要功能：支持向量运算、矩阵运算、线性代数、随机数生成等。 - 应用场景：数据处理、数值计算、机器学习等领域。 2. Scipy： - 简介：Scipy是一组针对科学和工程计算的Py ......
numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告
#Numpy import numpy as np a=np.array([[1,2,3],[2,3,4]])a.ndim #秩，即轴的数量或维度的数量a.shape #数组的维度，对于矩阵，n 行 m 列a.size #数组元素的总个数，相当于 .shape 中 n*m 的值a.dtype #数组 ......
numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告
读书报告 在本次的学习中，我深入研究了NumPy、SciPy、Pandas和Matplotlib这几个Python库。这些库在数据处理、科学计算和可视化方面发挥着重要作用。 首先，我学习了这些库的基本函数用法。NumPy提供了强大的数组处理功能，如创建数组、进行数组运算以及利用数组进行数据分析。Sc ......
numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告07
numpy库常用的创建数组（ndarray类型） 使用实例： import numpy as np a = np.ones((4,5)) #创建一个4行5列全是1的数组 print(a) 输出为： [[1. 1. 1. 1. 1.] [1. 1. 1. 1. 1.] [1. 1. 1. 1. 1.] ......
Pandas读书报告
Pandas简介：表格容器 pandas 是基于NumPy 的一种工具，改工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量快速便捷地处理数据的函数和方法。使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因 ......
numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告
Numpy: 基础的数学计算模块，以矩阵为主,纯数学。 SciPy: 基于Numpy，提供方法(函数库)直接计算结果，封装了一些高阶抽象和物理模型。比方说做个傅立叶变换，这是纯数学的，用Numpy；做个滤波器，这属于信号处理模型了，在Scipy里找。 Pandas: 提供了一套名为DataFrame ......
numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告：
1、基本函数用法 Numpy: 基础的数学计算模块，来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多，本身是由C语言开发。这个是很基础的扩展，其余的扩展都是以此为基础。数据结构为ndarray,一般有三种方式来创建。 Scipy： 方便、 ......
计算滚动平均
计算滚动平均 滚动平均是指时间序列中之前特定数量数据的平均值。 在pandas中有相应的库函数来实现计算任务。 具体语法：df['column_name'].rolling(rolling_window).mean() 实例： import numpy as np import pandas as ......
使用滚动平均实现平滑数据
使用滚动平均实现平滑数据 时间序列数据通常包含一些噪声。而去除噪声最简单的方式就是使用一种简单的一致核来平滑数据。这种方式也叫滚动平均。 卷积是组合两个数组的一种数学运算，其中一个数组是我们的数据，通过一个核数组对其进行卷积。在卷积过程中，将核集中在一个数据点上。 然后将核中的每个数据点与每个相应的 ......
2023-12-28 js深拷贝的一些常见写法与业务场景
为什么要用深拷贝？ 如果你有一下场景，那么就很需要用到深拷贝： var a = [1,2,3]; var b = a; b.push(4); console.log(a,b); 可以发现2个数组都是[1,2,3,4]，为什么b发生改变会影响到原数组a呢？ 原因：二者是属于浅拷贝的一种关系，引用了同一 ......
dapper的select * .... where id in写法
var tIds=new ListZ<long>(); _services.QueryAsync<Tree>("select * from tree where id in @ids", new { ids = tIds.ToArray()})) ......
苹果app多种发布方式
苹果app的发布方式主要分为： app store ：对外开放的，只要有appleId账户即可搜索下载； TestFlight：对外发布的测试版本，可以通过appleId邀请指定的账户进行测试，或者通过兑换券进行下载； 分发平台：第三方分发或者自己分发（不对外开放的app） 1、appstore 苹 ......
和鲸-numpy+pandas使用基础 关卡1
STEP1: 按照下列要求创建数据框 已知10位同学的学号以及语数英三科成绩如下：（都是数值型数据） Id: [202001, 202002, 202003, 202004, 202005, 202006, 202007, 202008, 202009, 202010]Chinese: [98, 6 ......
numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告
numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告： 评分 ......
numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告
一、基本函数的用法 numpy numpy是Python中用于进行科学计算的基础模块，它提供了高效的多维数组对象ndarray，以及相关的数学运算和线性代数函数。numpy的主要功能有： 创建和操作多维数组，如使用np.array()，np.arange()，np.zeros()，np.ones() ......
pandas的读书报告
Pandas简介：表格容器 pandas 是基于NumPy 的一种工具，改工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量快速便捷地处理数据的函数和方法。使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因 ......
Python - pandas 报错：ValueError: 'HIS_批准文号' is both an index level and a column label, which is ambiguous.
问题描述 file:[Terminal] ValueError: 'HIS_批准文号' is both an index level and a column label, which is ambiguous. ValueError: cannot insert 招采_批准文号, already ......
numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告
1、Numpy NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。 NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含： 一个强大的N维数组对象 ndarray。 广播功能函数。 ......
Pandas数据分析实战（Pandas in action）第3章 Series 方法
Pandas 数据分析实战 第 3 章 Series 方法 read_csv() 导入数据集 pd.read_csv(filepath_or_buffer="./file/chapter_03/pokemon.csv") # 或者 pd.read_csv("./file/chapter_03/pok ......
637. 二叉树的层平均值
目录题目题解：BFS 题目 给定一个非空二叉树的根节点 root , 以数组的形式返回每一层节点的平均值。与实际答案相差 10-5 以内的答案可以被接受。 题解：BFS class Solution: def averageOfLevels(self, root: Optional[TreeNode ......
二分——lower_bound&upper_bound写法
底层实现 #include<bits/stdc++.h> #define ll long long using namespace std; ll lower_bound(vector<ll>& nums,ll x) { ll left=0; ll right=nums.size()-1; whil ......