//2019.07.19/20 python中pandas数据分析基础(数据重塑与轴向转化.数据分组与分组运算.离散化处理.多数据文件合并操作) 3.1 数据重塑与轴向转换1.层次化索引使得一个轴上拥有多个索引2.series多层次索引:(1)series的层次化索引:主要可以通过s[索引第1层:索引第二次]可以进行相应的索引(2)对于series可以通过s.unstack()函数将其转换为DataFrame具体举例代码如下:s=pd.Series(range(1,10),index=[["a&…

//2019.07.18pyhton中pandas数据分析学习——第二部分2.1 数据格式转换1.查看与转换表格某一列的数据格式:(1)查看数据类型:某一列的数据格式:df["列属性名称"].dtype(2)数据类型转换:某一列的数据类型转换需要用到数据转换函数:df[列属性名称]=df[列属性名称].astype("新的数据类型")代码举例如下:import numpy as npimport pandas as pddf=pd.read_excel("…

//2019.07.17 pyhton中pandas数据分析基础入门(一文看懂pandas), 教你迅速入门pandas数据分析模块(后面附有入门完整代码,可以直接拷贝运行,含有详细的代码注释,可以轻松帮助你入门理解) 1.1 pandas模块简介 首先,使用pandas相应的操作之前都需要导入pandas模块 import pandas as pdimport numpy as np #导入pandas和numpy模块 1.pandas中具有两种常见的数据结构:(1)Series它是指一维列表…

//2019.07.16python中pandas模块应用1.pandas是python进行数据分析的数据分析库,它提供了对于大量数据进行分析的函数库和各种方法,它的官网是http://pandas.pydata.org/: 2.对于pandas数据分析模块的应用主要包括:数据结构的定义,对于数据表格的基础操作大全.数据文件的读入与导出,数据的切片与拼接.表中数据的提取与选择.数据统计方面的应用.缺失数据处理.数据表格的拼接.数据的拷贝与设置等 3.pandas各个模块应用详细代码其标注如下所示…

Pandas基于两种数据类型: series 与 dataframe . 1.Series 一个series是一个一维的数据类型,其中每一个元素都有一个标签.类似于Numpy中元素带标签的数组.其中,标签可以是数字或者字符串. import numpy as np import pandas as pd s = pd.Series([1, 2, 5, np.nan, 6, 8]) print(s) 输出: 0    1.0 1    2.0 2    5.0 3    NaN 4    6.0…

并发编程基础概念 1.进程. 什么是进程? 正在运行的程序就是进程.程序只是代码. 什么是多道? 多道技术: 1.空间上的复用(内存).将内存分为几个部分,每个部分放入一个程序,这样同一时间在内存中就有了多道程序. 2.时间上的复用(CPU的分配).只有一个CPU,如果程序在运行过程中遇到了I/O阻塞或者运行时间足够长.操作系统会按照算法将CPU分配给其他程序使用,依次类推.直到第一个程序被重新分配到CPU会继续运行. 多道技术中的问题解决: 空间复用:程序之间的内存必须分割.这种分割需要在硬件…

一:什么是c\s架构 1.c\s即client\server 客户端\服务端架构. 客户端因特定的请求而联系服务器并发送必要的数据等待服务器的回应最后完成请求 服务端:存在的意义就是等待客户端的请求,服务器无限的运行下去,并不断的处理请求 2.硬件客户端\服务器架构也是c\S架构 客户端\打印机,客户端\存储服务器....... 3.B\S架构即浏览器(browser)\服务端>>>统一接口 二.网络通信: 待续 三.socket网络编程 1.socket中文是指套接字, 1.套接字是计…

python 函数 定义 函数是指将一组语句的集合通过一个名字(函数名)封装起来,要想执行这个函数,只需调用其函数名即可. 特性 减少代码重复 使程序变得可扩展 使程序变得易于维护 函数的创建 python中创建函数,需要使用__def__关键字,后面写函数的名字,然后是形参列表,大体如下: def 函数名(形参列表): 函数体...... return 返回值 其中形参列表和 return返回值并不是必须的. 函数的使用 想要调用函数程序,需要以函数名加括号的形式进行调用,而括号内可以传入参数…

pandas大家用的都很多,像我这种用的不够熟练,也不够多的就只能做做笔记,尽量留下点东西吧. 筛选行: a. 按照列的条件筛选 df = pandas.DataFrame(...) # supposing it has 3 columns: a, b and c df[(df['a'] > 0) & (df['b'] < 0) | df['c'] > 0] b. 按照索引的条件筛选 needed_seq=[1,2,3,6] needed_df = df.loc[needed_s…

转自:http://blog.csdn.net/u011089523/article/details/60341016 用pandas中的DataFrame时选取行或列: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame ser = Series(np.arange(3.)) data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd…