目录:     处理缺失数据     制作透视图     删除含空数据的行和列     多行索引     使用apply函数   本节主要介绍如何处理缺失的数据,可以参考原文:https://www.dataquest.io/mission/12/working-with-missing-data 本节要处理的数据来自于泰坦尼克号的生存者名单,它的数据如下 pclass,survived,name,sex,age,sibsp,parch,ticket,fare,cabin,embarked,bo…

本节主要介绍一下Pandas的数据结构,本文引用的网址:https://www.dataquest.io/mission/146/pandas-internals-series 本文所使用的数据来自于:https://github.com/fivethirtyeight/data/tree/master/fandango 该数据主要描述了一些电影的烂番茄评分情况   数据结构 在Pandas中,主要有三种重要的数据结构: Series(值的集合) DataFrame(Series的集合) Pan…

目录: 读取数据 索引 选择数据 简单运算 声明,本文引用于:https://www.dataquest.io/mission/8/introduction-to-pandas (建议阅读原文) Pandas使用一个二维的数据结构DataFrame来表示表格式的数据,相比较于Numpy,Pandas可以存储混合的数据结构,同时使用NaN来表示缺失的数据,而不用像Numpy一样要手工处理缺失的数据,并且Pandas使用轴标签来表示行和列 读取数据 Pandas使用函数read_csv()来读取cs…

本节主要介绍一下Pandas的另一个数据结构:DataFrame,本文的内容来源:https://www.dataquest.io/mission/147/pandas-internals-dataframes 在上一节中已经介绍过了Series对象,Series对象可以理解为由一列索引和一列值,共两列数据组成的结构.而DataFrame就是由一列索引和多列值组成的结构,其中,在DataFrame中的每一列都是一个Series对象.   行选择 不管何时,你调用了一个方法返回或者打印一个Data…

摘要:使用logistic回归来预测某个人的入学申请是否会被接受 声明:(本文的内容非原创,但经过本人翻译和总结而来,转载请注明出处) 本文内容来源:https://www.dataquest.io/mission/59/logistic-regression   原始数据展示 这是一份美国入学申请的录取记录表,admit – 是否录取,1代表录取,0代表否定:gpa – gpa成绩,gre – 绩点 import pandas admissions = pandas.read_csv('adm…

不用搭环境的10分钟AngularJS指令简易入门01(含例子) `#不用搭环境系列AngularJS教程01,前端新手也可以轻松入坑~阅读本文大概需要10分钟~` AngularJS的指令是一大特色之一,可以将控件组合封装并简易调用.不难入门,而且用起来很爽!这次我带各位童鞋一步步学会AngularJS的指令系统. 前置技能需求:HTML.CSS.JS基础,没错不用会Angular也行!(逃 一.史上最简单入门 指令是 扩展具有自定义功能的 HTML 元素的途径.换个说法,简单来说就是把一堆组…

本文原作者:“竹千代”,原文由“玉刚说”写作平台提供写作赞助,原文版权归“玉刚说”微信公众号所有,即时通讯网收录时有改动. 1.前言 无论是即时通讯应用还是传统的信息系统,Http协议都是我们最常打交道的网络应用层协议之一,它的重要性可能不需要再强调(有鉴于此,即时通讯网整理了大量的有关http协议的文章,如有必要可从本文的相关链接处查阅).但是实际上很多人(包括我自己),虽然每天都会跟http的代码打交道,但对http了解的并不够深入.本文就我自己的学习心得,分享一下我认为需要知道的http常…

    LoadRunner12.x简易入门教程--(一)回放与录制 今天在这里分享一下LoadRunner12.x版本的入门使用方法,希望对刚接触LoadRunner的童鞋有所帮助. LoadRunner12的组成分为三部分,分别是:Virtual User Generator.Controller.Analysis 首先要介绍的是用Virtual User Generator做一个最简单的录制与回放. 打开软件后,界面如下,通过左上角的菜单,我们来新建一个脚本 由于现在Web项目比较多,这里…

Python pandas快速入门2017年03月14日 17:17:52 青盏 阅读数:14292 标签: python numpy 数据分析 更多 个人分类: machine learning 来自官网十分钟教学 Pandas的主要数据结构:DimensionsNameDescription1Series1D labeled homogeneously-typed array2DataFrameGeneral 2D labeled, size-mutable tabular structur…

JNI简介 JNI(Java Native Interface)是JDK的一部分,提供了若干API实现了Java和其他语言的通信(主要是C/C++).JNI主要用于以下场景: 贴近硬件底层的功能,Java无法实现: 复用已有的程序(非Java开发): 对部分代码有较高的性能要求,如矩阵运算.图形渲染等: 在java的源码中,也多处使用了JNI,例如在Thread.java中,底层用于新建线程的方法,就是通过JNI,使用本地语言实现的. Java的特点的跨平台.可移植性强.但由于运行在JVM中,相…