短小精悍pandas 20

plantuml 介绍 UML：统一建模语言 plantuml：第三方插件工具 plantuml 官网：https://plantuml.com/zh/ plantuml 中文文档：https://ceshiren.com/t/topic/4530 plantuml 在线绘图地址：https://p ......

[实验任务一]：多次撤销 改进课堂上的“用户信息操作撤销”实例，使得系统可以实现多次撤销（可以使用HashMap、ArrayList等集合数据结构实现）。 实验要求： 1. 提交源代码； package text02; public class Client { public static void ......

修改安装程文件夹下： C:\Program Files\NetBeans-20\netbeans\etc下的 netbeans.conf 第五十九行最后加上： -J-Dfile.encoding=UTF-8 # Licensed to the Apache Software Foundation ( ......

Pandas利用plot()调用Matplotlib快速绘制出数据可视化图形。注 意，第一次使用plot()时可能需要执行两次才能显示图形。可以使用plot()快速绘制折线图。 df['Q1'].plot() # Q1成绩的折线分布 可以先选择要展示的数据，再绘图。 df.loc['Ben','Q1 ......

df.mean() # 返回所有列的均值 df.mean(1) # 返回所有行的均值，下同 df.corr() # 返回列与列之间的相关系数 df.count() # 返回每一列中的非空值的个数 df.max() # 返回每一列的最大值 df.min() # 返回每一列的最小值 df.median( ......

增加列： df['one'] = 1 # 增加一个固定值的列 df['total'] = df.Q1 + df.Q2 + df.Q3 + df.Q4 # 增加总成绩列 # 将计算得来的结果赋值给新列 df['total'] = df.loc[:,'Q1':'Q4'].apply(lambda x:s ......

我们可以实现类似SQL的groupby那样的数据透视功能：df.groupby('team').sum() # 按团队分组对应列相加df.groupby('team').mean() # 按团队分组对应列求平均# 不同列不同的计算方法df.groupby('team').agg({'Q1': sum ......

实验10 Pandas实现数据分析 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的字符串函数。 掌握Pandas 统计汇总函数。 掌握Pandas排序、分组、合并与级联函数。 能利用上述函数进行综合数据分析。 二、实验要求 通过编程实现使用Pandas字符串函数进 ......

实验09 Pandas函数应用 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函数应用的方法：pipe()、apply()和applymap()。 能编写自定义函数。 能使用pandas函数应用调用自定义函数解决数据分析实际问题。 二、实验要求 利用pandas函数 ......

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 ......

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 ......

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 ......

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( ......

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 ......

简单构造，考察眼睛 x^2-a\ln x+(1-a)x+1$ \((1)\) 讨论函数的单调性 \((2)\) 当\(a=1\)时，证明:\(f(x)\leq x(e^x-1)+\dfrac{1}{2}x^2-2\ln x\) 解 \((1)\) \(f^{\prime}(x)=x-\dfrac{a ......

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。 ......

1 系统框图 I2C Master控制器主要包含I2C收发数据状态机，SCL时钟分频器、发送移位模块、接收移位模块、空闲控制忙指示模块。SCL和SDA的输出逻辑和时序通过SCL和I2C状态机控制。 重点介绍关键信号： IO_sda为I2C双向数据总线 O_scl为I2C时钟 I_wr_cnt写数据字 ......

目录 行为日志记录 步骤截图记录 page source记录 什么是关键数据 代码的执行日志 代码执行的截图 page source（页面源代码） 记录关键数据的作用 内容作用 日志 1. 记录代码的执行记录，方便复现场景2. 可以作为bug依据 截图 1. 断言失败或成功截图2.异常截图达到丰富报 ......

# 卸载openssh apt-get remove openssh-server openssh-client -y # 更新 APT 软件包列表 apt-get update -y # 安装 libpam0g-dev和gcc apt-get install libpam0g-dev build- ......

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 ......

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 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 ......

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 ......

import jieba 读取文本文件 path = "红楼梦.txt" file = open(path, "r", encoding="utf-8") text = file.read() file.close() 使用jieba分词 words = jieba.lcut(text) 统计词频 ......

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: 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 ......

我正在思考外星人存在啊？ I am wondering whether adiens(外星人) exist。 （宾语从句） 主谓宾结构——其中宾语引导的宾语从句 女人总是对的是一个常识。——主系表结构——主语-女人总是对的（主语是个句子）——谓语-是——表语——一个常识 That ladies te ......

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、 ......

1、升级系统 sudo apt-get update 2、更新系统 sudo apt-get upgrade 3、查看系统Python3版本 python3 -V 4、更新Python3.8到3.10 sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa sudo a ......