1.数据概览 第一步当然是把缺失的数据找出来, Pandas 找缺失数据可以使用 info() 这个方法(这里选用的数据源还是前面一篇文章所使用的 Excel ,小编这里简单的随机删除掉几个数据) import pandas as pd # 相对路径 df = pd.read_excel("result_data.xlsx") print(df) # 输出结果 plantform read_num fans_num rank_num like_num create_date 0 cnb…

https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter6/chapter6 边缘直方图 (Marginal Histogram) 边缘直方图具有沿 X 和 Y 轴变量的直方图. 这用于可视化 X 和 Y 之间的关系以及单独的 X 和 Y 的单变量分布. 这种图经常用于探索性数据分析(EDA). 导入所需要的库 # 导入numpy库 import numpy as np # 导入pandas库 import pandas as pd # 导入matplot…

问题3:认证问题 Domino服务器中,通过写了一些接口代码,提供RESTful的服务,来对手机端进行提供服务.但是由于原来的环境,没有SSO,而且不通过认证,没法访问到Domino里面的接口代码. 解决方案: 手机端通过HTTP,模拟登录过程 问题4:“问题3”的解决方案,由于经过了反向代理,导致Domino的Response中Cookie的Domain属性,与反向代理的域名不一致,Cookie的Domain属性,仍然是Domino服务器的域名.手机端拿到Cookie之后,再次进行请求的话,请…

又是一月结束,打工人准时准点的汇报工作如期和大家见面啦.提到汇报,必不可少的一部分就是数据的汇总.分析. 作为一名合格的社会人,我们每天都在工作.生活.学习中和数字打交道.小到量化的工作内容,大到具体的工作指标,车间生产.批发零售各行各业都充斥着大量数据.在互联网诞生之后,网络把我们紧紧相连,也让数据更为密集地汇聚. 扯远了--当前,正在写月报的葡萄面对的是,后端发来铺天盖地的两万条数据. 这个数据能用吗? 能用,但不是完全能用. 毕竟做报告的时候,我们不能把两万条数据直接甩到领导的脸上,让他自…

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:爱数据学习社 首先,要知道我们用哪些库来画图? matplotlib python中最基本的作图库就是matplotlib,是一个最基础的Python可视化库,一般都是从matplotlib上手Python数据可视化,然后开始做纵向与横向拓展. Seaborn 是一个基于matplotlib的高级可视化效果库,针对的点主要是数据挖掘和机器学习中的变量特征选取,sea…

pandas 提供了三种主要方法可以对数据进行合并: pandas.merge()方法:数据库风格的合并: pandas.concat()方法:轴向连接,即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起: 实例方法combine_first()方法:合并重叠数据. pandas.merge()方法:数据库风格的合并   例如,通过merge()方法将两个DataFrame合并: on='name'的意思是将name列当作键: 默认情况下,merge做的是内连接(inner),即键的交集. 其他方式还有左连接(l…

一直想写写D3,觉得D3真心比较强大,基本上你能想出来的图表都能绘制出来,只不过使用起来比前几个要稍麻烦一点. 正好最近读完了<数据可视化实战>,将关于D3的知识梳理了一遍,写这篇博客记录一下. D3 是一个缩写,它的全称叫Data-Driven Documents(数据驱动的文档).D3是基于数据操作文档的JavaScript库.D3帮助你使用HTML,SVG和CSS生动的展现数据.D3不需要将你使用某个特定的框架,D3重点在于对主流浏览器的全兼容,同时结合了强大的虚拟化组件,以数据驱动的方…

摘要:偶然机会接触到python语音,感觉语法简单.功能强大,刚好朋友分享了一个网课<python 爬虫与数据可视化>,于是在工作与闲暇时间学习起来,并做如下课程笔记整理,整体大概分为4个部分(1.python基础知识 2.爬虫基础知识 3.数据提取与存储 4.数据分析与可视化),入门级课程. 一.python的背景介绍.安装与配置.pycharm的安装与配置.ipython的安装.pip install的使用 二.python的变量与数据类型 数据类型:字符串.数字(整数.浮点数).布尔类型…

推文:科学计算三维可视化---TVTK库可视化实例 使用相关函数:科学计算三维可视化---Mlab基础(管线控制函数) 一:mlab.pipeline中标量数据可视化 通过持续实例,来感受mlab对数据可视化的方便性 (一)生成标量数据 等值面:(外层会覆盖内层) import numpy as np from mayavi import mlab x,y,z = np.ogrid[-::20j,-::20j,-::20j] s = np.sin(x*y*z)/(x*y*z) mlab.cont…

接上一篇:数据可视化-svg入门基础(一),基础一主要是介绍了svg概念,元素样式设置等. svg是(scalable vector graphic)伸缩矢量图像. 一.目录 (1)图形元素 (2)文字元素 (3)特殊元素 (4)滤镜元素 (5)渐变元素 二.图形元素 1.矩形 矩形使用<rect></rect>标签来进行绘制. 示例图: 代码: <svg width="200" height="200"> <rect x=…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64999937 Excel作为使用最频繁.应用最广泛.用户最庞大的数据处理工具,当然也应该是PowerBI最常用的数据获取方式,本文介绍一下将Excel数据导入到PowerBI的几种方式. 01 | 在PowerBI Desktop中获取数据 这种是PowerBI中最常用也是最简单的方式,这种方式导入进来后可以直接加载使用,也可以在Power Query编辑器中进行清洗整理. 本地文件更新,在PowerBI Desktop中通过刷新数据…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64412190 ​本文来自星球嘉宾"海艳"的分享,关于Power BI的问答功能以及各项细节,海艳详细为大家逐一介绍,下面就直接进入她的精彩分享吧. 深入了解Power BI的问答功能 作者:海艳 很开心能够加入星球 ,和伙伴们一起来学习PowerBI,学习DAX.作为星球学员.PowerBI学习者,今天来分享一下让我看到时超级震撼的PowerBI功能:问答功能. "问答"是什么? 问答是通过自然语言提问,…

一.reindex() 方法:重新索引 针对 Series   重新索引指的是根据index参数重新进行排序. 如果传入的索引值在数据里不存在,则不会报错,而是添加缺失值的新行. 不想用缺失值,可以用 fill_value 参数指定填充值. 例如:   fill_value 会让所有的缺失值都填充为同一个值,如果不想这样而是用相邻的元素(左或者右)的值填充,则可以用 method 参数,可选的参数值为 ffill 和 bfill,分别为用前值填充和用后值填充: 针对 DataFrame   重新…

numpy基础 import numpy as np 定义array In [156]: np.ones(3) Out[156]: array([1., 1., 1.]) In [157]: np.ones((3,5)) Out[157]: array([[1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.]]) In [158]: In [158]: np.zeros(4) Out[158]: array([0., 0.…

1. pandas时间序列:时间索引 2. pandas时间序列数据结构 2.1 定期序列 3. 频率和偏移 4. 重采样,转移,加窗口 4.1 重采样及频率转换 4.2 时间移动 4.3 滚动窗口 5. 更多操作 pandas提供了一套标准的时间序列处理工具和算法,使得我们可以非常高效的处理时间序列,比如切片.聚合.重采样等等. 本节我们讨论以下三种时间序列: 时间戳(time stamp):一个特定的时间点,比如2018年4月2日. 时间间隔和时期(time period):两个特定的时间起…

动态可视化 数据可视化之魅D3,Processing,pandas数据分析,科学计算包Numpy,可视化包Matplotlib,Matlab语言可视化的工作,Matlab没有指针和引用是个大问题 D3.js入门指南 什么是D3?D3是指数据驱动文档(Data-Driven Documents),根据D3的官方定义: D3.js是一个JavaScript库,它可以通过数据来操作文档.D3可以通过使用HTML.SVG和CSS把数据鲜活形象地展现出来.D3严格遵循Web标准,因而可以让你的程序轻松兼容…

0. 系列文章 1.使用Typescript重构axios(一)--写在最前面 2.使用Typescript重构axios(二)--项目起手,跑通流程 3.使用Typescript重构axios(三)--实现基础功能:处理get请求url参数 4.使用Typescript重构axios(四)--实现基础功能:处理post请求参数 5.使用Typescript重构axios(五)--实现基础功能:处理请求的header 6.使用Typescript重构axios(六)--实现基础功能:获取响应数据…

Java后端知识点汇总——Java基础专题 全套Java知识点汇总目录,见https://www.cnblogs.com/autism-dong/p/11831922.html 1.解释下什么是面向对象?面向对象和面向过程的区别? 面向对象是一种基于面向过程的编程思想,是向现实世界模型的自然延伸,这是一种“万物皆对象”的编程思想.由执行者变为指挥者,在现实生活中的任何物体都可以归为一类事物,而每一个个体都是一类事物的实例.面向对象的编程是以对象为中心,以消息为驱动. 区别: (1)编程思路不同:…

目录 1.解释内存中的栈(stack).堆(heap)和静态区(static area)的用法. 2.怎样将GB2312编码的字符串转换为ISO-8859-1编码的字符串? 3.运行时异常与受检异常有何异同? 4.列出一些你常见的运行时异常? 5.List.Set.Map是否继承自Collection接口? 6.Thread类的sleep()方法和对象的wait()方法都可以让线程暂停执行,它们有什么区别? 7.线程的sleep()方法和yield()方法有什么区别? 8.请说出与线程同步以及线…

pandas 对象拥有一些常用的数学和统计方法.   例如,sum() 方法,进行列小计:   sum() 方法传入 axis=1 指定为横向汇总,即行小计:   idxmax() 获取最大值对应的索引:   还有一种汇总是累计型的,cumsum(),比较它和 sum() 的区别: unique() 方法用于返回数据里的唯一值:   value_counts() 方法用于统计各值出现的频率:   isin() 方法用于判断成员资格:   安装步骤已经在首篇随笔里写过了,这里不在赘述.利用 Pyt…

一.pandas 是什么 pandas 是基于 NumPy 的一个 Python 数据分析包,主要目的是为了数据分析.它提供了大量高级的数据结构和对数据处理的方法. pandas 有两个主要的数据结构:Series 和 DataFrame. 二.Series Series 是一个一维数组对象 ,类似于 NumPy 的一维 array.它除了包含一组数据还包含一组索引,所以可以把它理解为一组带索引的数组. 将 Python 数组转换成 Series 对象: 将 Python 字典转换成 Serie…

面包屑导航(Breadcrumbs)是一种基于网站层次信息的显示方式.以博客为例,面包屑导航可以显示发布日期.类别或标签.它们表示当前页面在导航层次结构内的位置. Bootstrap 中的面包屑导航(Breadcrumbs)是一个简单的带有 .breadcrumb class 的无序列表.分隔符会通过 CSS(bootstrap.min.css)中下面所示的 class 自动被添加: .breadcrumb > li + li:before { color: #CCCCCC; content:…

引言: 前面专题主要介绍了C#1中的2个核心特性——委托和事件,然而在C# 2.0中又引入一个很重要的特性,它就是泛型,大家在平常的操作中肯定会经常碰到并使用它,如果你对于它的一些相关特性还不是很了解,那就让我们一起进入本专题的学习的.   一.泛型的是什么 泛型的英文解释为generic,当然我们查询这个单词时,更多的解释是通用的意思,然而有些人会认为明明是通用类型,怎么成泛型了的,其实这 两者并不冲突的,泛型本来代表的就是通用类型,只是微软可能有一个比较官方的此来形容自己引入的特性而已,既然…

摘要:pandas是一个强大的Python数据分析工具包,pandas的两个主要数据结构Series(一维)和DataFrame(二维)处理了金融,统计,社会中的绝大多数典型用例科学,以及许多工程领域.在Spark中,python程序可以方便修改,省去java和scala等的打包环节,如果需要导出文件,可以将数据转为pandas再保存到csv,excel等. 1.Pandas是什么? pandas是一个强大的Python数据分析工具包,是一个提供快速,灵活和表达性数据结构的python包,旨在使…

实验八 Web基础 实验要求 (1)Web前端HTML 能正常安装.启停Apache.理解HTML,理解表单,理解GET与POST方法,编写一个含有表单的HTML. (2)Web前端javascipt 理解JavaScript的基本功能,理解DOM.编写JavaScript验证用户名.密码的规则. (3)Web后端:MySQL基础:正常安装.启动MySQL,建库.创建用户.修改密码.建表 (4)Web后端:编写PHP网页,连接数据库,进行用户认证 (5)最简单的SQL注入,XSS攻击测试 功能描…

2017-2018-2 20155225<网络对抗技术>实验八 Web基础 1.Web前端HTML 输入命令apachectl start打开apahce,并使用netstat -aptn查看端口号,确认apache启动成功,如图所示,监听端口是80: 在浏览器里输入http://127.0.0.1,可以访问到Apache默认页面,证明Apache可以正常工作. .测试:apache可读取工作目录下的文件 在/var/www/html/目录下,写一个测试的txt文档,在浏览器里打开127.0.…

20155201 网络攻防技术 实验八 Web基础 一.实践内容 Web前端HTML,能正常安装.启停Apache.理解HTML,理解表单,理解GET与POST方法,编写一个含有表单的HTML. Web前端javascipt,理解JavaScript的基本功能,理解DOM.编写JavaScript验证用户名.密码的规则. Web后端:MySQL基础:正常安装.启动MySQL,建库.创建用户.修改密码.建表. Web后端:编写PHP网页,连接数据库,进行用户认证. 最简单的SQL注入,XSS攻击测…

Hello, 大家好, 昨天说了我会再更新一个关于 Pandas 基础知识的教程, 这里就是啦......Pandas 被广泛应用于数据分析领域, 是一个很好的分析工具, 也是我们后面学习 machine learning 的一个必备技能. 因为我们后面会经常提到和用到一个词 --- Dataframe(为了方便日后学习, 这里就不勉强翻译了), 首先想介绍一下它的概念:Dataframe 是 Pandas 中的一个主要对象. 它以行和列的形式展示数据, 就是很接近于 excel 表的样子. 首…

在这个用 Python 和 Pandas 实现数据分析的教程中, 我们将明确一些 Pandas 基础知识. 加载到 Pandas Dataframe 的数据形式可以很多, 但是通常需要能形成行和列的数据集. 所以可以是如下的 dictionary 的形式: web_stats = {'Day':[1,2,3,4,5,6], 'Visitors':[43,34,65,56,29,76], 'Bounce Rate':[65,67,78,65,45,52]} 我们可以通过如下方式把这个 dictio…

十八. Python基础(18)常用模块 1 ● 常用模块及其用途 collections模块: 一些扩展的数据类型→Counter, deque, defaultdict, namedtuple, OrderedDict time模块: 三种时间表示方法的转换 案例: 计算时间差 random模块: ① random.random() ② random.randint(1,5) ③ random.choice([1,'23',[4,5]]) ④ random.sample([1,'23',[4…