# 分组与聚合 import pandas as pd import numpy as np # 设置列对齐 pd.set_option("display.unicode.ambiguous_as_wide",True) pd.set_option("display.unicode.east_asian_width",True) # 读取工号姓名时段交易额,使用默认索引 dataframe = pd.read_excel(r'C:\Users\lenovo\Desk…

# 分组统计是数据分析中的重要环节: # 1-数据分组:GroupBy的原理和使用方法: # 2-聚合运算:学会分组数据的聚合运算方法和函数使用: 类似于 SQL思想 # 3-分组运算:重点 apply方法的使用 # 4-数据透视表:学会构建数据透视表和交叉表 # 一,GroupBy: # 步骤:split-apply-combine # 举例:小费 tips import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns from pa…

目录 Python编程语言简介 https://www.cnblogs.com/hany-postq473111315/p/12256134.html Python环境搭建及中文编码 https://www.cnblogs.com/hany-postq473111315/p/12256337.html Python 基础语法 https://www.cnblogs.com/hany-postq473111315/p/12257287.html Python 变量类型及变量赋值 https://w…

Python编程语言简介 https://www.cnblogs.com/hany-postq473111315/p/12256134.html Python环境搭建及中文编码 https://www.cnblogs.com/hany-postq473111315/p/12256337.html Python 基础语法 https://www.cnblogs.com/hany-postq473111315/p/12257287.html Python 变量类型及变量赋值 https://www.…

最近在做电商业务中,有关商品业务改版的一些东西,后端的架构设计采用现在很流行的微服务,有关微服务的简单概念: 微服务是一种架构风格,一个大型复杂软件应用由一个或多个微服务组成.系统中的各个微服务可被独立部署,各个微服务之间是松耦合的.每个微服务仅关注于完成一件任务并很好地完成该任务.在所有情况下,每个任务代表着一个小的业务能力. 关于改版的业务设计,还是想尝试 DDD 领域驱动设计,之前写的一些相关文章,都是直接进行战术设计,而非在战略设计基础上进行,所以最后可能会出现一些问题,所以这次的过程是…

aggregation分类 aggregations —— 聚合,提供了一种基于查询条件来对数据进行分桶.计算的方法.有点类似于 SQL 中的 group by 再加一些函数方法的操作. 聚合可以嵌套,由此可以组成复杂的操作(Bucketing聚合可以包含sub-aggregation). 聚合整体上可以分为 3 类: 1. Bucketing:桶分聚合: 此类聚合执行的是对文档分组的操作,把满足相关特性的文档分到一个桶里,即桶分.输出结果往往是一个个包含多个文档的桶. 此类聚合会有一个关键字(…

在 IEEE 上找到Increasing Dependability of Component-based Software Systems by Online Failure Prediction,这样一篇文章. 不知道是不是要公开原文献,在IEEE上可以下载到.如果需要(仅供学习使用),可以发邮件来要. 进行了一个简要的文章翻译: 通过在线缺陷预测提高基于组件的软件系统的可靠性 摘要——对于大型软件系统来说在线缺陷预测是一个挑战.原因之一是他复杂的结构,具有很多部分相互依赖的软件和硬件组件.…

第三章 面向对象   时间:2017年4月24日17:51:37~2017年4月25日13:52:34 章节:03章_01节 03章_02节 视频长度:30:11 + 21:44 内容:面向对象设计思想  心得: 与以往的各种语言的根本不同的是,它的设计出发点就是为了更能直接的描述问题域中客观存在的事务   一个面向过程的设计思想和面向对象的设计思想的不同的例子 例如:我要去新疆 面向过程:我开车,挂挡,踩油门,到河北....... 面向对象: 我命令去新疆,车怎么去不关我事( 信息封装在车的类…

现在机器学习逐渐成为行业热门,经过二十几年的发展,机器学习目前也有了十分广泛的应用,如:数据挖掘.计算机视觉.自然语言处理.生物特征识别.搜索引擎.医学诊断.DNA序列测序.语音和手写识别.战略游戏和机器人等方面. 翻译整理了目前GitHub上最受欢迎的28款开源的机器学习项目,以供开发者参考使用. 1. TensorFlow TensorFlow 是谷歌发布的第二代机器学习系统.据谷歌宣称,在部分基准测试中,TensorFlow的处理速度比第一代的DistBelief加快了2倍之多.具体的讲,…

BBS项目内容回顾 1. 登陆页面 1. 验证码 1. PIL(Pillow) 2. io 2. ORM 1. 增删改查 3. AJAX $.ajax({ url: '', type: '', data: {}, success:function(res){ console.log(res) }, error:function(err){ console.log(err) } }) 2. 注册 1. ORM 2. form 1. 生成HTML代码 2. 校验(form_obj.is_valid(…