dataframe技巧pandas

一 首先咱得了解二叉树的结构，和前序/中序/后序遍历分别是什么。 1：什么是根和左右孩子：二叉树的每个节点都可以作为根，每个根下面的叫左右孩子，也可以没有孩子 ​ 实际使用中会如下图A是根左孩子是B,右孩子是C；C是根没有左右孩子，B是根左孩子是D，右孩子是E ​ 2 前序/中序和后序遍历分别是什么 ......

转载自：ssh原理和技巧 SSH 是用于计算机之间的加密登录的一种网络协议 在早期互联网使用当中，都是使用明文进行通信的，一旦消息被截获，内容就暴露无疑。1995 年，芬兰学者 Tatu Ylonen 设计了 SSH 协议，将登录信息全部加密，成为互联网安全的一个基本解决方案，迅速在全世界获得推广， ......

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 ......

1. 自动保存 Log 菜单栏 -> Settings -> Terminal, 在 Terminal features 区域中，勾选: Log terminal output to the following directory (不推荐手动换路径，我在 Win11 系统上，是用 MobaXter ......

pandas中有两类非常重要的数据结构，即序列Series和数据框DataFrame。 Series类似于numpy中的一维数组；DataFrame类似于numpy中的二维数组。 DataFrame创建 # 通过二维数组创建数据框 df1 = pd.DataFrame(np.arange(12).r ......

此玩法实际在Phoenix elixir 项目中使用比较多，以下是一个简单的示例 示例代码 login.ex defmodule Login do def demoapp do quote do import unquote(__MODULE__) end end def dalong do IO. ......

1 引言 Qt 中的 qCompress() 和 qUncompress() 函数来进行 QByteAarray 的压缩和解压操作。这些函数提供了方便的方式来对字节数组进行压缩和解压缩，无需处理底层的压缩算法和细节。但是在使用过程中有时候会遇到一些棘手的问题，例如下面这个例子: 2 错误案例 下面是 ......

在看菜鸟的pandas对格式错误清洗时，发现菜鸟提供的代码在我现在的版本跑不通。 把报错在网上找了半天都是把报错errors参数给修改的。 最后重看了下报错信息，发现把format改成mixed，告诉pandas数据格式混合就可以（汗），应该是python3版本太新的问题 报错代码： import ......

Guava Cache是一款非常优秀的本地缓存框架，提供简洁易用的 API 供开发者使用。 这篇文章，我们聊聊如何使用 Guava Cache 异步刷新技巧带飞系统性能 。 1 基本用法 首先，在 Java 应用中添加 maven 依赖： <dependency> <groupId>com.goog ......

pandas pandas介绍 Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库，它是基于 Python 编程语言的。 Pandas 提供了易于使用的数据结构和数据分析工具，特别适用于处理结构化数据，如表格型数据（类似于Excel表格）。 Pandas 是数据科学和分析领域中常用的工具之一，它使得用户 ......

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数据提取的问题，上一篇文章我们介绍了基础篇，这一篇文章我们来延伸下，你想象下，我想要14和15行该怎么写？ 二、实现过程 后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码，print(df.loc[[14, 15] ......

问题： 有一个Excel，一共7列10行，如下所示： 如何统计其中空值、非空值、全部单元格的数量？ 解决： ①将该Excel读入为DataFrame data=pd.read_excel('data.xlsx') ②所有单元格 size是dataframe的属性 total=data.size ③非 ......

一、图书简介：本书是一本全面的指南，介绍了各种 Prompt 技术的理解和利用，用于从 ChatGPT中生成高质量的答案。 我们将探讨如何使用不同的 Prompt 工程技术来实现不同的目标。ChatGPT 是一 种先进的语言模型，能够生成类似人类的文本。然而，了解正确的提问方式以获 取我们所需的高质 ......

1.参数校验放到开始 一般将使用的参数校验放到起始位置，不要因为之前用的三元运算符而隐藏 // 验证输入参数 if (StringUtils.isBlank(request.getAlarmObject()) || Objects.nonNull(request.getAlarmObjectPlat ......

25个最贴心的情绪安慰技巧 来源:壹心理 加入日期:2016/09/30 阅读次数:185 字体：[小 大 ] <span '="">[上一篇]<span '=""> [下一篇] 心理导读：心情不快乐时，偶尔抱怨发泄下很正常，但是一直处于抱怨的状态则会增添烦恼，如何让自己更快乐呢？以下提供了25种安 ......

这个仓库收集各种 GitHub Markdown 技巧，比如显示红底白字（上图）。 https://github.com/Olwiba/Kickass-markdown ......

以下是Python之DataFrame的使用： 1.定义DataFrame的方式（不带参、使用list、使用列标签） import pandas as pd df = pd.DataFrame print(df) arr = [1,2,3,4,5] df = pd.DataFrame(arr) pr ......

​ 1、安装 Pandas 1）确保已安装Python Pandas 需要 Python 环境。可以通过在终端或命令提示符中运行 python --version 来检查是否已安装 Python。 2）安装 Pandas 使用 Python 的包管理器 pip 进行安装： pip install p ......

if else这样的控制流几乎在每个编程语言中都会存在。在go里面也不例外。但是如果代码里面充斥着许多的if else，那么对于阅读代码的人很难清除代码表达的的意思，特别是在if else里面嵌套很多层的if else。如下： if condition { if condition2 { if co ......

删除空值 在一些情况下会删除有空值、缺失不全的数据，df.dropna可以执行这种操作： df.dropna() # 一行中有一个缺失值就删除 df.dropna(axis='columns') # 只保留全有值的列 df.dropna(how='all') # 行或列全没值才删除 df.dropn ......

替换数据 replace方法可以对数据进行批量替换： s.replace(0, 5) # 将列数据中的0换为5 df.replace(0, 5) # 将数据中的所有0换为5 df.replace([0, 1, 2, 3], 4) # 将0～3全换成4 df.replace([0, 1, 2, 3], ......

修改数值 在Pandas中修改数值非常简单，先筛选出需要修改的数值范围，再为这个范围重新赋值。 df.iloc[0,0] # 查询值 # 'Liver' df.iloc[0,0] = 'Lily' # 修改值 df.iloc[0,0] # 查看结果 # 'Lily' 以上修改了一个具体的数值，还可以 ......

增加行 可以使用loc[]指定索引给出所有列的值来增加一行数据。目前我们的df最大索引是99，增加一条索引为100的数据： # 新增索引为100的数据 df.loc[100] = ['tom', 'A', 88, 88, 88, 88] df ''' name team Q1 Q2 Q3 Q4 0 ......

执行表达式df.eval() df.eval()与之前介绍过的df.query()一样，可以以字符的形式传入表 达式，增加列数据。下面以增加总分为例： # 传入求总分表达式 df.eval('total = Q1+Q3+Q3+Q4') ''' name team Q1 Q2 Q3 Q4 total ......

追加合并 增加行数据的使用场景相对较少，一般是采用数据追加的模式。数据追加会在后续章节中介绍。 df.append()可以追加一个新行： df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=list('AB')) df2 = pd.DataFrame([[5, 6 ......

删除 删除有两种方法，一种是使用pop()函数。使用pop()，Series会删除指定索引的数据同时返回这个被删除的值，DataFrame会删除指定列并返回这个被删除的列。以上操作都是实时生效的。 # 删除索引为3的数据 s.pop(3) # 93 s ''' 0 89 1 36 2 57 4 65 ......

删除空值 在一些情况下会删除有空值、缺失不全的数据，df.dropna可以执行 这种操作： df.dropna() # 一行中有一个缺失值就删除 df.dropna(axis='columns') # 只保留全有值的列 df.dropna(how='all') # 行或列全没值才删除 df.drop ......

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提升开发技能：10个高级的JavaScript技巧 前言 在这个快速发展的数字时代，JavaScript作为一种广泛应用的编程语言，其重要性愈发凸显。为了在竞争激烈的开发领域中保持竞争力，不断提升自己的技能是至关重要的。本文小编将您介绍10个高级的JavaScript技巧，旨在帮助开发者们在编码过程 ......

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 ......