pandas学习(常用数学统计方法总结.读取或保存数据.缺省值和异常值处理) 目录 常用数学统计方法总结 读取或保存数据 缺省值和异常值处理 常用数学统计方法总结 count 计算非NA值的数量 describe 针对Series或DataFrame列计算统计 min/max/sum 计算最小值 最大值 总和 argmin argmax 计算能够获取到最小值和最大值的索引位置(整数) idxmin idxmax 计算能够获取到最小值和最大值的索引值 quantile 计算样本的分位数(0到1)…

PS:最近一阵子都在为考试复习...坑爹的计算机网络,复习了3天,最后该不会的还是不会...明天还考英语...真蛋疼... 学习内容: 1.使用SQLite数据库来保存数据... SQLite:   SQLite一个轻量级的数据库,数据库这东西就是为了保存大量数据而存在的一个工具,SQLite支持SQL语言,其实和Mysql差不多,语句基本都是一样的,增删改查也非常的方便...SQLite独立性非常的好,使用SQLite不需要安装...不依赖与任何的引擎就可以独立的去执行...感觉这一点还是非常…

# -*- coding: utf-8 -*-"""主要记录代码,相关说明采用注释形势,供日常总结.查阅使用,不定时更新.Created on Fri Aug 24 19:57:53 2018 @author: Dev""" import numpy as np import random   # 常用函数 arr = np.arange(10) print(np.sqrt(arr))    # 求平方根 print(np.exp(arr))  …

目录 简介 变动百分百 Covariance协方差 Correlation相关系数 rank等级 简介 数据分析中经常会用到很多统计类的方法,本文将会介绍Pandas中使用到的统计方法. 变动百分百 Series和DF都有一个pct_change() 方法用来计算数据变动的百分比.这个方法在填充NaN值的时候特别有用. ser = pd.Series(np.random.randn(8)) ser.pct_change() Out[45]: 0 NaN 1 -1.264716 2 4.12500…

1.读取数据文件 回归分析问题所用的数据都是保存在数据文件中的,首先就要从数据文件读取数据. 数据文件的格式很多,最常用的是 .csv,.xls 和 .txt 文件,以及 sql 数据库文件的读取 . 使用 pandas 从数据文件导入数据的程序最为简单,示例如下: (1)读取 .csv 文件: df = pd.read_csv("./example.csv", engine="python", encoding="utf_8_sig") # e…

组合数计算($O(n)$) https://www.cnblogs.com/linzhuohang/p/11548813.html Lucas定理 如果要计算很大的组合数,但模数较小,考虑这个方法 对于质数p,$C_n^m ≡ C_{n/p}^{m/p}*C_{n \ mod \space p}^{m \ mod \space p} (mod \space p)$ 这样我们可以预处理出p以内的组合数 然后不断地将n,m除以p迭代 就可以$O(p+log_p^n)$内计算很大的组合数 证明 证明来…

import android.content.Context; import android.content.res.AssetManager; import android.content.res.Resources; import android.graphics.Bitmap; import android.graphics.BitmapFactory; import android.graphics.Canvas; import android.graphics.Matrix; impo…

scrapy下使用item才是正经方法.在item中定义需要保存的内容,然后在pipeline处理item,爬虫流程就成了这样: 抓取 --> 按item规则收集需要数据 -->使用pipeline处理(存储等) 定义item,在items.py中定义抓取内容 # -*- coding: utf-8 -*- # Define here the models for your scraped items # # See documentation in: # http://doc.scrapy.…

统计方法 pandas 对象有一些统计方法.它们大部分都属于约简和汇总统计,用于从 Series 中提取单个值,或从 DataFrame 的行或列中提取一个 Series. 比如 DataFrame.mean(axis=0,skipna=True) 方法,当数据集中存在 NA 值时,这些值会被简单跳过,除非整个切片(行或列)全是 NA,如果不想这样,则可以通过 skipna=False 来禁用此功能: ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18…

Pandas 可以对 Series 与 DataFrame 进行快速的描述性统计,方便快速了解数据的集中趋势和分布差异.源Excel文件descriptive_statistics.xlsx: 一.描述性统计汇总df.describe() df.describe(percentiles=None, include=None, exclude=None) 参数说明: percentiles,百分位数,默认为[.25, .5, .75],即上下四分位数和中位数,其中,中位数一定输出: include…