探索性pandas
深入探索JVM：理解Java程序在虚拟机中的存储和管理
大家好，我是大圣，很高兴又和大家见面。 今天给大家带来图解 JVM 系列的第四篇文章，我们写的 Java 程序是怎么在JVM 里面存储的。本次大纲如下： 前面知识回顾 上一篇 图解JVM系列：揭秘运行时数据区的设计与实现 文章说了JVM 运行时数据区的设计理念，我们是通过 冯·诺依曼结构 来类比引出 ......
探索短链接：让网络分享更便捷
短链接是一种将长网址缩短为简洁形式的编码，它在互联网领域具有广泛的应用。本文将从多个方面介绍短链接的原理、类型、优势及应用场景，帮助您深入了解这一重要的网络技术。 短链接 | 一个覆盖广泛主题工具的高效在线平台(amd794.com) https://amd794.com/shorturl 一、短链 ......
使用pandas操作excel
参考： https://www.php.cn/faq/630018.html https://blog.csdn.net/weixin_42575020/article/details/128850513?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blo ......
探索奇迹Mu的宝物之路
作为一款口碑极佳的MMORPG游戏，奇迹Mu已经陪伴了我们多年。在这个大型游戏世界中，我们可以自由地探索、冒险、交友，并且与其他玩家一同体验沉浸式的游戏体验。而这其中最受到玩家们欢迎的一定是宝物以及装备的获取了。 在奇迹Mu游戏中，宝物是至关重要的。无论是普通的奖励还是珍贵的稀有物品，都可以为玩家提 ......
pandas修改json数据结构
需求 { "sex": { "tome": "male", "jack": "female" }, "age": { "tome": 18, "jack": 20 } } 转换成 {'tome': {'sex': 'male', 'age': 18}, 'jack': {'sex': 'female ......
关于对pandas.DataFrame的二维表格数据排序后-再写入到Excel表格的方法
关于 pandas.DataFrame 可以将一个大列表-多个子列表的数据整理出来，最后通过.to_excel 写入到Excel表格，代码如下： Writer=pandas.ExcelWriter(ResultExcelFile) EC2_RI_Data=pandas.DataFrame(EC2_R ......
数据处理神器可不止 Pandas 哦，还有 Polars，全方位解析 Polars
楔子 Python 在数据处理领域有如今的地位，和 Pandas 的存在密不可分，然而除了 Pandas 之外，还有一个库也在为 Python 的数据处理添砖加瓦，它就是我们本次要介绍的 Polars。和 Pandas 相比，Polars 的速度更快，执行常见运算的速度是 Pandas 的 5 到 ......
pandas单独设一个新列，譬如从2023-11-1到2023-11-31怎么搞法？
大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas日期数据生成的问题，问题如下：大佬们，如果我想单独设一个新列，譬如从2023-11-1到2023-11-31怎么搞法？或者这个数据有11行，可不可以自行设置成2023-11-15到2023-11-26这样子 ......
K8s 多集群实践思考和探索
https://www.cnblogs.com/vivotech/p/17684105.html 作者：vivo 互联网容器团队 - Zhang Rong 本文主要讲述了一些对于K8s多集群管理的思考，包括为什么需要多集群、多集群的优势以及现有的一些基于Kubernetes衍生出的多集群管理架构实践 ......
GPT人工智能模型研究报告：探索智能极限
GPT人工智能模型是一个基于深度学习技术的自然语言处理模型，它能够理解和生成人类语言。该模型使用大量文本数据进行训练，学习语言的语法、语义和上下文信息，从而实现对语言的深层理解。 研究表明，GPT模型在多项自然语言处理任务中表现出色，如机器翻译、文本摘要、问答系统等。它能够根据输入的文本生成连贯、通 ......
Pandas - 按照指定顺序排序
import pandas as pd file = rf"C:\Users\root\Desktop\文档\2024\01\08\975.xlsx" data = pd.read_excel(file, converters={ '约定采购总量': int, '实际采购总量': int, '完成率 ......
read_excel_pandas.py
import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False df = pd.read_exce ......
Python Pandas 数据可视化
1、Pandas 的绘图功能 Pandas 内置的绘图功能进行数据可视化是一种快速且有效的方法，它主要依赖于 Matplotlib 库。Pandas 提供了多种绘图类型，适用于不同的数据分析和可视化需求。 1）折线图 使用plot()绘制拆线图，常用参数如下， 参数 描述 x 一维数组或列表，表 ......
探索奇迹Mu的宝物之路
作为一款口碑极佳的MMORPG游戏，奇迹Mu已经陪伴了我们多年。在这个大型游戏世界中，我们可以自由地探索、冒险、交友，并且与其他玩家一同体验沉浸式的游戏体验。而这其中最受到玩家们欢迎的一定是宝物以及装备的获取了。 在奇迹Mu游戏中，宝物是至关重要的。无论是普通的奖励还是珍贵的稀有物品，都可以为玩家提 ......
pandas基础操作
### 为什么学习pandas- numpy已经可以帮助我们进行数据的处理了，那么学习pandas的目的是什么呢？ - numpy能够帮助我们处理的是数值型的数据，当然在数据分析中除了数值型的数据还有好多其他类型的数据（字符串，时间序列），那么pandas就可以帮我们很好的处理除了数值型的其他数据！ ......
python虚拟环境系列（一）：虚拟环境出现背景及python依赖管理探索
本系列汇总，请查看这里：https://www.cnblogs.com/uncleyong/p/17947601 python虚拟环境出现背景 1、多项目：实际工作中，我们电脑上可能需要开发不同的python项目（比如：ui自动化框架、接口自动化框架、开发的其它工具或平台等） 2、依赖不同：项目需要 ......
Python Pandas 数据整合
1、数据合并 数据合并是指将两个数据集合并为一个数据集的过程。数据集的列名和数据类型是否一致。如果不一致，需要进行数据类型转换或重命名。数据集的索引是否一致。如果不一致，需要进行索引重置或合并。数据集的缺失值处理。可以使用均值、中位数或众数填充缺失值，也可以删除缺失值。 1）merge() 根据 ......
pandas -- Dataframe 初步使用
Dataframe 的读取 (1) 直接声明 ## 先是一个字典的形式 data = { "keyname1": [ "elem1", "elem2" ], "keyname2": [ "elem3", "elem4" ] } df = pd.DataFrame(data, index = [ <c ......
Python Pandas 数据清洗
1、处理缺失数据 处理缺失数据是数据清洗过程的一个重要部分。缺失数据可以以多种方式出现，最常见的是作为 NaN（Not a Number）。处理缺失数据涉及使用 isna() 或 isnull() 检测缺失值，fillna() 填充缺失值，dropna() 删除包含缺失值的行或列，以及 inte ......
探索適用於Pokemon Go粉絲的 PGSharp iOS 替代品
PGSharp 是Pokemon Go玩家中的著名工具，尤其是 Android 用戶。 它允許玩家偽裝他們的位置，使他們能夠在不離開家的情況下從世界任何地方捕捉精靈寶可夢。 然而，iOS 用戶經常發現自己需要尋找替代品，因為 PGSharp 主要是為 Android 設計的。 本文探討了一些最佳的 ......
Geek之快捷键探索（不用鼠标真的很酷啊！！！）
【文字要精简！精简！！精简！！！】 昨天今天凌晨摸索了快捷键设置 1.快速打开软件 像下面这样设置就可以快速打开常用的软件 2.页面切换、关闭 tab+alt快速双页面切换 长按alt再多次tab可以切换更多选择（感觉edge里一个页面就是一个程序，因为这里切换的时候是可以按页面切换的。 等等，难道 ......
Freezable ---探索WPF中Freezable承载数据的原理
引言 在之前写的一篇文章【WPF 如何以Binding方式隐藏DataGrid列】中，我先探索了 DataGridTextColumn 为什么不在可视化树结构内？又给出了解决方案，使用 Freezable ，该抽象类是 DependencyObject 的子类，能使用依赖属性在 Xaml 进行绑定， ......
Python Pandas NumPy NaN和Inf简介及常用操作
NumPy（Numerical Python）是一个用于科学计算的库，它提供了对多维数组（例如矩阵）和一系列数学函数的支持。NumPy 中包含了处理 NaN（Not-a-Number）和 Inf（Infinity）等特殊值的功能。本文主要介绍一下Python Pandas NumPy 中 NaN ......
阅读笔记-探索需求
这本书主要讲述关于开发项目的问题，讨论的主题是问题陈述或需求集合，需求在很多方面都是非常重要的。我们通常使用的是需求映射图而不是需求本身，所以我们需要探索许需求。 一旦在探索需求过程中使用了忽略了人的因素的工具，就不可能完美的描述需求，这会造成含混性，同时当需求被明确说明，但是使用了含混的词语也导致 ......
Python Pandas 数据选择与过滤
Python的Pandas库是一个强大的数据处理和分析工具，其中数据选择与过滤是其核心功能之一。这些功能使用户能够高效地访问、修改、筛选出数据集中的特定部分。数据选择与过滤功能提供了数据操作的强大灵活性，使得数据分析工作流程变得更加高效和精确。本文主要介绍Python Pandas 数据选择与过 ......
探索 Linux Namespace：Docker 隔离的神奇背后
在 深入理解 Docker 核心原理：Namespace、Cgroups 和 Rootfs 一文中我们分析了 Docker 是由三大核心技术实现的。 今天就一起分析 Docker 三大核心技术之一的 Linux Namespace。 后续文章会演示如何从零实现一个简易的 Docker，这里先简单了解 ......
探索奇迹Mu的宝物之路
作为一款口碑极佳的MMORPG游戏，奇迹Mu已经陪伴了我们多年。在这个大型游戏世界中，我们可以自由地探索、冒险、交友，并且与其他玩家一同体验沉浸式的游戏体验。而这其中最受到玩家们欢迎的一定是宝物以及装备的获取了。 在奇迹Mu游戏中，宝物是至关重要的。无论是普通的奖励还是珍贵的稀有物品，都可以为玩家提 ......
Python Pandas 基本概念
1、DataFrame 和 Series 的基本概念 DataFrame 和 Series 是Pandas中两种最基本的数据结构，它们为数据分析和处理提供了强大的功能。 Series 是一种一维数组结构，类似于 Python 中的列表或者 NumPy 的数组。每个 Series 对象都有一个索引 ......
Google Adsense探索系列_第一弹
本文首发于“坚持住”网站：https://hanginthere.space/2023/12/29/google-adsense%e6%8e%a2%e7%b4%a2%e7%b3%bb%e5%88%97_%e7%ac%ac%e4%b8%80%e5%bc%b9_adsense-%e7%ac%ac%e4% ......
pandas day01
一、什么是数据分析： 数据分析是指对数据进行收集、处理、转换和挖掘，以发现数据中的规律、趋势和关联性，为决策提供支持和指导的过程。数据分析涵盖了数据预处理、数据建模、数据可视化、数据挖掘等多个方面的技术和方法。 二、pandas的初步使用： 2.1 安装模块 # 安装第三方库 pip install ......