import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt stock_data = pd.read_csv('000078.csv',encoding='gbk') stock_data = stock_data[['日期','股票代码','收盘价','成交量']] stock_data.sort_values('日期',inplace=True) stock_data['五日均线'] = stock_data[…

还没开始写题解我就已经内牛满面了,从晚饭搞到现在,WA得我都快哭了呢 题意: 在DotA中,你现在1V5,但是你的英雄有一个半径为r的眩晕技能,已知敌方五个英雄的坐标,问能否将该技能投放到一个合适的位置,使得对面所有敌人都被眩晕,这样你就有机会能够逃脱. 分析: 对于敌方一个英雄来说,如果技能的投放位置距离他不超过r则满足要求,那么如果要眩晕所有的敌人,可行区域就是以五人为中心的半径为r的圆的相交区域. 现在问题就转化为求五个半径相同的圆的相交部分的面积,如果只有一个点则输出该点. 在求交之前,…

Clarke and puzzle Time Limit: 1 Sec Memory Limit: 256 MB 题目连接 http://hihocoder.com/contest/acmicpc2015beijingonline/problem/10 Description Kyle is a student of Programming Monkey Elementary School. Just as others, he is deeply concerned with his grad…

数据集的合并或连接运算是通过一个或多个键将行链接起来的.这些运算是关系型数据库的核心.pandas的merge函数是对数据应用这些算法的这样切入点. 默认是交集, inner连接 列名不同可以分别指定: 其他方式还要‘left’.‘right’以及“outer”.外链接求取的是键的并集, 组合了左连接和右连接的效果. how 的作用是合并时候以谁为标准,是否保留NaN值 多对多 多对多 连接产生的行的笛卡尔积.由于左边的DataFrame有3个‘b’行, 右边的有2个,所以最终结果中 就有6个‘…

在许多应用中,数据可能分散在许多文件或数据库中,存储的形式也不利于分析.本部分关注可以聚合.合并.重塑数据的方法. 1.层次化索引 层次化索引(hierarchical indexing)是pandas的一项重要功能,它使你能在一个轴上拥有多个(两个以上)索引级别.抽象点说,它使你能以低纬度形式处理高纬度数据.我们来看一个简单的栗子:创建一个Series,并用一个由列表或数组组成的列表作为索引: data = pd.Series(np.random.randn(9), index=[['a',…

安装pandas.numpy会同时被安装 #pthony2.x,用豆瓣加速安装pandas pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ pandas #普通安装 pip install pandas matplotlib(画图)安装 pip install matplotlib Python3.x安装 #python3.x以上:用豆瓣加速安装pandas pip3 install -i https://pypi.doubanio.com/si…

目录 简介 基础画图 其他图像 bar stacked bar barh Histograms box Area Scatter Hexagonal bin Pie 在画图中处理NaN数据 其他作图工具 散点矩阵图Scatter matrix 密度图Density plot 安德鲁斯曲线Andrews curves 平行坐标Parallel coordinates 滞后图lag plot 自相关图Autocorrelation plot Bootstrap plot RadViz 图像的格式 去…

pandas用浮点值Nan表示浮点和非浮点数组中的缺失数据.它只是一个便于被检测的标记而已. >>> string_data = Series(['aardvark','artichoke',np.nan,'avocado']) >>> string_data 0 aardvark 1 artichoke 2 NaN 3 avocado dtype: object >>> string_data.isnull() 0 False 1 False 2 T…

测试集大小: test.shape(898, 11) 对某列的字符串做统计长度1.for遍历法:start = time.time()for i in test.index.values: test.loc[i,'contentLen1'] = len(test.loc[i,'content'])time.time() - start 47.16238021850586 2.使用pandas的内置方法.str%time test['contentLen2'] = test['content'].…

人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 数据分析(1):数据分析基础 小白学 Python 数据分析(2):Pandas (一)概述 小白学 Python 数据分析(3):Pandas (二)数据结构 Series 小白学 Python 数据分析(4):Pandas (三)数据结构 DataFrame 小白学 Python 数据分析(5):Pandas (四)基础操作(1)查看数据 引言 上一篇文章我们介绍如何在 Pandas 一些基础的查看数据的操作,但是官方更推荐我…